Article SFEIR (en français) qui formalise un **SDLC piloté par l'IA en 11 phases (0 à 10)** et soutient que l'industrie y converge. Constat de départ : en 2025, les organisations ont ajouté des outils IA sans transformer leur modèle opératoire — d'où un paradoxe « tout change… et rien ne change » (la vitesse d'exécution se multiplie sans gain proportionné). La vraie réponse n'est pas le choix d'outils mais la **refonte du cycle** pour une exécution machine. Le cycle SFEIR repose sur **trois portes humaines inamovibles** (Define, Plan, Ship), des phases automatiques entre elles, et **deux moments de capitalisation** (Compound-1 pré-déploiement, Compound-2 en production) qui transforment les leçons en règles réutilisables. Trois principes : l'**IA exécute** (artefacts complets + preuve d'exécution, jamais de confiance aux déclarations de l'agent), l'**humain garde le contrôle de l'intention**, le **système apprend cumulativement**. Résultats mesurés (refonte 6 mois→1 jour, **−30 % d'itérations** après dix cycles) et convergence revendiquée avec ADLC, Google et DORA 2025.
#SDLC#cycle de développement#IA
SFEIR
Chris Williams (@voodootikigod) ouvre sa série ADLC en soutenant que faire tourner le SDLC humain sur des modèles est une erreur de catégorie : le cycle classique a été conçu pour contrer des modes de défaillance humains (ego, fatigue, oubli) absents chez les LLM. Il catalogue huit modes de défaillance porteurs (F1-F8) et cinq propriétés exploitables (E1-E5), et pose le principe fondateur : chaque phase d'un cycle agentique doit se rattacher à un mode de défaillance qu'elle défend ou à une propriété qu'elle exploite.
#ADLC#cycle de développement agentique#SDLC
Chris Williams (@voodootikigod)
Deuxième volet de la série ADLC de Chris Williams : il déroule le cycle qui découle de la « première loi » — huit phases (P0 Triage → P7 Distill), un gate déterministe entre chaque paire, et exactement deux moments humains obligatoires (approbation de la spec en P1, acceptation comportementale en P6). Principe clé : un handoff LLM→LLM sans checkpoint déterministe multiplie les taux d'erreur ; et une distribution des coûts « en haltère » (lourde aux deux bouts, légère au milieu) qui inverse l'économie agile.
#ADLC#cycle agentique en huit phases#gates déterministes
Chris Williams (@voodootikigod)
Troisième volet ADLC : Williams fait du test la spécification dans la seule langue que le builder ne peut pas contester. Là où le TDD est une pratique qualité optionnelle pour du code humain, il devient le mécanisme de confiance porteur de tout le cycle quand des agents codent. Trois règles de « rail discipline » : contextes d'écriture séparés (specs-only avant l'implémentation), gel mécanique au niveau de l'outil (pas du prompt), et audits adversariaux (« un test échoue-t-il si on supprime la feature ? »). Préférer le mutation testing au pourcentage de couverture, Goodhart-able à vitesse machine.
#ADLC#tests comme spec#TDD agentique
Chris Williams (@voodootikigod)
Quatrième volet ADLC : Williams reconfigure la revue de code en « prosecution » adversariale plutôt qu'évaluation collaborative. Charter les agents pour réfuter (« trouver ce qui est faux »), déployer des reviewers mono-lentille à contextes frais (correction, sécurité, conformité de contrat, alignement spec, qualité des tests), n'agir que sur des findings vérifiés (reproduits par un test rouge), et boucler jusqu'à deux passes consécutives à zéro finding. Mesurer la calibration en plantant des bugs connus, à la manière du mutation testing. Gate de sortie : zéro finding ouvert, deux passes sèches, tests verts, diff de tests vide.
#ADLC#prosecution#revue adversariale
Chris Williams (@voodootikigod)
Cinquième volet ADLC : orchestrer des agents en parallèle sans « merge hell ». Williams pose trois cadrans couplés — coût (choix du modèle), temps mural (largeur de parallélisation), précision (qualité des contrats) — et un principe d'architecture : « control flow is code; judgment is models » (des scripts déterministes orchestrent, les modèles ne fournissent que le jugement). Quatre lanes (Contract Desk frontier, Builder Pool single-writer, Prosecution Pool partagé, Integrator séquentiel), un forecast de conflits de merge à partir de quatre signaux (largeur certifiée typiquement 3-5 agents), et la désambiguïsation par consensus de N agents pas chers plutôt que par questions de clarification.
#ADLC#orchestration multi-agents#trois cadrans
Chris Williams (@voodootikigod)
Sixième volet ADLC : Williams décrit la phase P7 « Distill » comme le composant qui fait baisser le coût à chaque run. Deux moitiés : la simplification post-merge (déduire après que le code existe, pas avant — « deduplicating before the code exists is speculative ») et le minage des leçons (un « lesson foundry » transforme les findings récurrents en règles de lint, skills et nouvelles questions d'interrogation). Chaque leçon est payée une fois puis rétrogradée de la détection probabiliste coûteuse vers la prévention déterministe gratuite. La bonne unité de compte est le « cost per merged, verified change », et « flat cost is failure ».
#ADLC#phase Distill#P7
Chris Williams (@voodootikigod)
Septième et dernier volet ADLC : Williams présente un toolkit open-source de dix-huit outils construit *avec* le cycle lui-même (boucle build-prosecute-fix, agents parallèles, core `@adlc/core` gelé puis fan-out — « pinned means merged »). Le cœur doctrinal est « frontier-free » : atteindre les cibles de précision avec des modèles mid-tier (Opus/Sonnet/Haiku-class) plutôt que frontier, via cinq substitutions (search remplace insight, décomposition remplace horizon, banking remplace présence, mesure remplace métacognition, le generator-verifier gap fait tourner le moteur), l'humain restant le tier « frontier » sur les deux portes de spec. Fil rouge de la série : « replace trust with structure, and structure with measurement. »
#ADLC#toolkit#dix-huit outils
Chris Williams (@voodootikigod)