Le Planning Poker à l'ère de l'IA

Bien préparer une tâche de développement compte plus aujourd’hui qu’avant. Quand un agent IA écrit l’implémentation, ce que vous récupérez dépend presque entièrement du contexte que vous lui avez donné avant qu’il ne commence.

Ce qui marche avec les humains marche avec les agents IA

Il n’y a pas si longtemps, quand les humains écrivaient tout le code, ils allaient plus vite s’ils avaient des spécifications bien définies. Avec les agents, c’est pareil.

Les agents sont bons pour implémenter, à condition d’avoir les bonnes specs. Cela vaut donc la peine de passer du temps sur les questions techniques et pas seulement sur celles du produit. Cette fonctionnalité a-t-elle besoin d’une nouvelle bibliothèque ? Comptons-nous réutiliser ce module ailleurs ?

Des specs bien définies, c’est ce qui accélère le développement.

Ce qui casse quand un agent reçoit un ticket trop léger

De mauvaises specs produisent de mauvais résultats, et les mauvais résultats se transforment en allers-retours qui ajoutent des jours à la livraison d’une fonctionnalité.

Si l’agent n’a pas tout le contexte, il fera sa meilleure supposition. Il ne s’arrêtera pas pour vous demander ce que vous vouliez dire.

Le développeur doit donc relire le résultat attentivement et repérer les parties devinées. C’est le premier point de défaillance.

En général, quand l’agent se trompe, c’est que personne ne lui a donné le contexte complet au départ.

La discussion a toujours été l’essentiel

Faire réfléchir toute l’équipe à une tâche dans un cadre détendu fait remonter les problèmes et garantit que le contexte complet est pris en compte.

L’estimation n’a jamais été le résultat utile, c’était la conversation qui l’a produite.

Quand toute l’équipe partage ce qu’elle a appris en écrivant des tâches pour des agents, elle peut construire la liste de specs ensemble et transmettre ce qui marche vraiment.

Quand ce sont les agents qui implémentent, de nouvelles questions apparaissent dans cette conversation. Allons-nous utiliser l’une de nos skills maison ici ? Est-ce que cela demande un gros modèle, ou un petit suffit-il ?

Partager ces connaissances au sein de l’équipe compte davantage maintenant que l’outillage change tous les deux ou trois mois.

Faut-il estimer plus, ou estimer autrement ?

Certains diront que l’IA rend l’estimation inutile puisque l’implémentation coûte désormais peu.

Je pense que les story points comptent toujours. La complexité reste ce qui vous dit combien de temps une tâche va prendre, et cela n’a pas disparu. Certaines tâches demandent des specs plus longues et davantage de vérification, et elles comportent plus de risque.

Mais le vrai bénéfice de l’estimation, au-delà du chiffre, c’est de s’assurer que tout le monde sait en quoi consiste la tâche et dispose du contexte dont un agent a besoin pour la construire. Cela inclut des choses comme :

• Découper la tâche ? ou la fusionner avec une autre ?
• Est-ce que cela peut être livré seul ?
• Les skills d’agent que nous comptons utiliser
• Les composants ou modules existants à réutiliser
• L’interface définie dans toutes ses variantes
• Les erreurs que l’agent a tendance à faire ici, pour savoir quoi relire
• etc.

À quoi cela ressemble en pratique

Si vous voulez améliorer la performance de votre équipe, passez plus de temps à planifier.

Quand une tâche a tout son contexte prêt en amont, l’implémentation est presque instantanée. Sinon, vous pouvez perdre des jours en allers-retours avec différentes parties prenantes.

Choisir un outil pour votre planification

Les outils de planning poker sont faits exactement pour ce type de conversation.

La première chose à trancher est de savoir si votre équipe estime ensemble en réunion ou chacun de son côté, parce que cela détermine quels outils valent la peine d’être regardés. J’ai passé en revue les deux options dans planning poker asynchrone ou en direct.

Si votre équipe travaille dans Jira, j’ai comparé les plugins dans les 10 meilleurs plugins de planning poker pour Jira, en indiquant lesquels prennent en charge le vote en direct, asynchrone et hybride.