L'ingénierie de l'IA devrait comporter deux flux de travail principaux. 0 % → 80 % : Création d'un prototype de démonstration 80 % -> 100 % : Fournir des agents intelligents de qualité professionnelle Phase de prototypage de démonstration : Cette phase utilise généralement des langages comme Python ou TypeScript pour créer rapidement des prototypes, incluant des interfaces de chat prédéfinies. Cette approche convient à la validation rapide d’idées, mais elle aboutit souvent à un code ponctuel qui ignore la complexité du déploiement réel. • Phase d'agent de production : Cette phase implique des éléments plus complexes tels que des interfaces front-end améliorées, l'intégration sécurisée d'outils, la gestion du contexte, des systèmes d'observabilité et des langages de niveau entreprise comme Java ou Go. Cette phase nécessite souvent une refactorisation en raison de problèmes de performance ou de la nécessité de s'intégrer à des bases de code existantes. Les prototypes de démonstration restent essentiels pour la validation initiale. Cependant, grâce à des outils comme ChatGPT + MCP, Claude Code + fichiers, ou Lovable et v0, les équipes n'ont plus besoin de passer des mois à développer du code jetable. Cela permet de libérer des ressources d'ingénierie et de se concentrer sur le développement d'agents robustes, capables de piloter efficacement le produit. Dans le contexte du développement rapide de l'IA et de l'itération efficace, accélérer le prototypage avec des outils à faible coût et se concentrer sur l'ingénierie de base devient encore plus important.
