6 compétences dont chaque ingénieur a besoin à l'ère de l'IA

Alors que des outils d'IA puissants permettent une génération rapide de code, les ingénieurs doivent adapter leur rôle et prendre en charge de nouveaux workflows. Cette évolution consiste autant à embrasser le changement qu'à savoir ce qui reste constant. Marcel Weekes, vice-président de l'ingénierie logicielle chez Figma, a récemment rejoint Jake Albaugh, ambassadeur des développeurs chez Figma, à la conférence sur le code et la culture RenderATL, afin d'aborder les compétences nécessaires pour prospérer dans l'environnement actuel du développement de produit. Issus de leur conversation, les apprentissages ci-dessous décrivent comment les ingénieurs peuvent tirer parti de l'IA plus efficacement et l'intégrer dans leurs workflows.

Utiliser l'IA pour plus que l'automatisation

« Si vous considérez l'IA comme un moyen de réduire les coûts, vous vous trompez », dit Marcel, paraphrasant Aaron Levie, PDG de Box. « L'IA est un moyen de maximiser le potentiel de vos possibilités – d'être plus productif et de tirer parti des compétences que vous possédez déjà. » Après tout, les développeurs de logiciels sont responsables de bien plus que l'écriture de code. À un niveau plus élevé, ils doivent déterminer quels problèmes résoudre et la meilleure façon de le faire, ce qui repose sur le développement d'un sentiment d'empathie pour l'utilisateur final et le maintien d'un niveau de métier et de soin.

« Nous avons toutes ces opportunités d'automatisation pour nous faciliter la vie, mais ce que nous n'automatisons pas est la chose significative », dit Jake. « Automatiser des tâches plus fastidieuses nous permet de rester concentrés sur la raison pour laquelle nous concevons ce que nous concevons. » Les employeurs, dit-il, s'intéressent aux personnes qui comprennent la signification et la valeur de leur travail, et qui sont prêtes à collaborer avec leurs collègues pour faire avancer leurs idées.

Coder votre parcours vers de nouvelles possibilités

Selon Marcel, l'utilité du vibe coding est mal comprise. « L'objectif du vibe coding est d'explorer l'espace du problème et de trouver une meilleure solution », dit-il. C'est une pratique familière à Figma : en s'appuyant sur la nature multijoueurs de Figma Design, Figma Make permet aux équipes produit d'explorer, d'itérer et d'optimiser facilement. « Au lieu de considérer seulement un ou deux chemins dans le labyrinthe du problème, les gens peuvent explorer plus de chemins en parallèle et obtenir des artefacts visuels qu'ils peuvent ensuite partager avec quelqu'un pour obtenir un feedback, même si ce quelqu'un est eux-mêmes », indique Marcel.

Jake ajoute qu'en chargeant le processus en amont, les équipes produits peuvent s'assurer qu'elles conçoivent quelque chose qui sert au mieux leurs utilisateurs : « C'est vraiment bien, car on prend en compte l'expérience utilisateur rendue possible par l'IA et non pas diluée par l'automatisation. »

Exploiter les fonctionnalités agentiques pour de meilleurs résultats

Model Context Protocol (MCP) est une norme définissant comment les outils d'IA tels que Cursor ou Copilot communiquent avec d'autres logiciels. Le serveur MCP de Figma fournit aux grands modèles de langage (LLM) des informations contextuelles cruciales sur les designs, ce qui permet d'obtenir des résultats de meilleure qualité. « MCP pèse énormément du point de vue de l'efficacité, mais il garantit également que le produit de l'autre côté a un haut degré de fidélité de design », dit Jake. « Les développeurs mettent en œuvre les choses de manière correcte, et les utilisateurs bénéficient de tout ce que vous avez intégré dans votre bibliothèque de composants du point de vue de l'accessibilité. Notre serveur MCP garantit que le bon contexte est communiqué car les utilisateurs invités à mettre en œuvre votre frontend ne sont pas tous familiers avec les tenants et aboutissants de votre vaste bibliothèque. »

Vérifier vos propres requêtes d'extraction

Les LLM peuvent être des interlocuteurs efficaces. Marcel explique que les ingénieurs de Figma pré-examinent parfois une requête d'extraction (Pull Request, ou PR) en l'intégrant au LLM, afin de pouvoir apporter des modifications avant qu'elle ne soit examinée. « Comme ces LLM sont conscients de notre base de code, ils peuvent repérer des choses comme : "Vous avez réécrit quelque chose ici qui est déjà mis en œuvre là-bas" », dit-il. Dans certains cas, la personne procédant à l'examen peut ne pas être au courant de cette redondance. « Les gens utilisent cela pour accélérer leur charge de travail et leur débit, et cela a été très impressionnant jusqu'à présent », commente Marcel.

Gérer une équipe d'agents IA

Les développeurs les plus performants apprennent à décomposer les problèmes en petites parties sur lesquelles plusieurs développeurs agents peuvent se pencher, puis à assembler les solutions qu'ils obtiennent en retour. « Personne n'est encore expert dans ce domaine, mais l'une des compétences clés que nous verrons à l'avenir sera de passer du temps sur des fichiers markdown et de fournir des instructions et du contexte supplémentaires aux LLM, presque comme si vous aidiez un stagiaire à se familiariser avec un problème », dit Marcel. « C'est comme si on vous disait "Veuillez réfléchir à ceci, considérez cette partie du problème, et regardez cette partie de notre espace de solution que nous avons déjà développée" »

Aller au-delà ce que vous pensez savoir

Comme pour la plupart des compétences, la meilleure façon d'apprendre est de pratiquer. « Utilisez les outils d'IA autant que vous le pouvez », conseille Marcel. « Amusez-vous avec eux et repoussez les limites, et voyez où vous vous surprenez vous-même. Nous avons tous des idées préconçues sur ce que ces outils peuvent et ne peuvent pas faire. » Jake est d'accord, indiquant qu'il a fallu utiliser le serveur MCP de Figma pour comprendre pleinement son utilité. « Lorsque vous créez quelque chose qui a déjà été conçu, vous essayez de faire plus qu'utiliser le bon composant », dit-il. « L'une des premières choses que je fais en tant que développeur lorsque j'ouvre un fichier de design est de zoomer et de le regarder à un niveau élevé. J'utilise notre serveur MCP pour faire de même – pour savoir à quoi je dois penser pour mettre en œuvre un grand design. »

Tout comme les natifs numériques avaient un avantage compétitif il y a 20 ans, votre maîtrise de l'IA vous distinguera aux yeux des employeurs potentiels. Bien qu'il puisse sembler que tout le monde parvient à maîtriser l'IA, Marcel nous rappelle à quoi ressemble l'environnement global : « La plupart des développeurs de logiciels travaillant dans diverses fonctions n'ont pas encore exploité l'IA, donc si vous prenez le temps de découvrir ses capacités, c'est en soi une compétence que vous apportez sur le lieu de travail. »

À mesure que l'IA se généralisera et gagnera en puissance, les ingénieurs les plus performants sauront tirer parti de l'outil non seulement pour l'automatisation, mais aussi pour l'augmentation. L'efficacité au travail est l'une des promesses de l'IA, mais plus important encore, les ingénieurs peuvent désormais consacrer plus de temps à ce qui compte vraiment : résoudre les problèmes, répondre aux besoins des utilisateurs et garantir une qualité élevée.