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#DORA 2025

2 fiches

Architecture & Construction

Un SDLC piloté par l'IA : le cycle SFEIR à 11 phases (et pourquoi l'industrie y converge)

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

How AI Changes the SDLC: A Six-Stage Guide

Guide d'Augment Code (Paula Hingel) décrivant comment les agents IA restructurent le cycle de vie logiciel (SDLC), stage par stage. Thèse : l'IA produit **plus de débit sur certaines étapes et plus de risque d'instabilité sur d'autres** — symptôme d'une adoption inégale sans redessiner les frontières de revue. Appui sur le **DORA 2025** : l'adoption IA est positivement corrélée au débit de livraison et à la performance produit, mais **négativement à la stabilité**. Six étapes revisitées (Requirements, Design/Architecture, Implementation, Testing/QA, Deployment, Maintenance), trois risques majeurs (érosion du pipeline junior, **validation circulaire** des tests IA, lacunes de gouvernance à l'échelle) et trois rôles émergents (**Intent Engineering**, Agentic DevOps, AI Governance/Assurance). Recommandations actionnables : auditer une étape avant de scaler, stress-tester la gouvernance, rendre la **spécification** centrale, définir des politiques de rollback explicites, redessiner le rôle des juniors autour de la revue.

#SDLC#cycle de vie logiciel#agents de codage

Paula Hingel (Augment Code)