Attitude
BDD – Behavior Driven Development
Cette formation enseigne une approche pour améliorer la communication et la compréhension des besoins afin de développer le bon produit.
Description
Durée
2 jours
Objectifs
L'objectif de cette formation est de structurer un cadre de delivery Lean-Craft-IA accélérant la livraison de valeur et la pérennité architecturale.
- Identifier et prioriser les usages pertinents et responsables de l’IA dans un flux de delivery grâce au LEAN (VSM).
Identification des cas d'usage IA à fort ROI, réduction du lead-time de delivery et élimination des gaspillages, sans déplacer les goulots d'étranglement.
- Transformer un problème métier en petits incréments de valeur et construire une compréhension partagée (3+ Amigos & BDD).
Réduction drastique des ambiguïtés en amont de la génération, élimination des réécritures inutiles (rework) et accélération de la création de spécifications exécutables testables.
- Définir le contexte nécessaire à l'IA en articulant DDD stratégique, architecture et Context Engineering.
Isolation des Bounded Contexts pour fournir aux agents de développement un contexte système fiable, prévenant les hallucinations et l'accumulation de dette technique générative.
- Encadrer la génération de code à l'aide de pratiques Craft (TDD, Clean Code, Harness Engineering).
Pérennisation de la vitesse de livraison, division par 15 du nombre de défauts et maintien de la stabilité de production lors des déploiements avec IA.
- Formaliser un playbook de delivery Lean–Craft–IA partagé et pérenniser la performance.
Intégrant les rôles humains et IA, les critères Ready/Done, les contrôles, les métriques et les boucles d’amélioration.
Programme (Jour 1)
- Cadrer les usages de l’IA dans le système delivery :
Promesses, bénéfices et effets indésirables de l’IA
Risques : qualité, données, biais, sécurité, responsablilité humaine
VSM (Value Stream Mapping) du delivery logiciel
Muda (Elimination des gaspillages) : surproduction, attentes, reprises, transferts, revue
Risque de déplacement des goulots d’étranglement
Métriques : valeur, lead-time, DORA, qualité, expériences équipes
- Du problème au petit lot de valeur
Problèmes versus solution :
Outcome, Opportunité, Epic, Feature et User Story
Divergence / Convergence
Valeur, risque, effort, dépendances
Coût du délai
Principes Lean des petits lots
Patterns de découpage des Users stories
- Construire une compréhension commune avant de générer :
3C et INVEST ;
rôle des 3+ Amigos ;
valeur / faisabilité / qualité ; exemples et contre-exemples ;
BDD et spécification par l’exemple ;
Given / When / Then ; ambiguïtés, cas limites et erreurs ;
Definition of Ready ; informations qui devront ensuite nourrir le contexte de l’IA.
- Délimiter et contextualiser le travail confié à l’IA :
Comprendre le lien entre organisation, architecture et contexte
Délimiter le périmètre d’intervention d’un agent IA
Sélectionner les informations nécessaires à la réalisation d’une tâche
Distinguer Prompt Engineering et Context Engineering
Programme (Jour 2)
- Rendre la qualité exécutable :
Comprendre pourquoi la génération de code n’est pas une mesure de productivité
Relier BDD et TDD dans une chaîne continue de spécification
Comprendre l’effet du Clean Code sur la capacité de l’IA à travailler correctement
Construire un dispositif de contrôles autour d’un agent de développement
- Maintenir la vitesse dans le temps :
Utiliser l’IA pour réduire et non amplifier la dette
Identifier les conditions permettant un refactoring sûr
Relier dette technique et performance du flux
Formaliser les nouvelles règles communes de delivery
- Mise en pratique et livrables lors de chaque module :
Cas en fil rouge Context pack destiné à l’agent IA
IAtelier « Autoriser, expérimenter, encadrer ou écarter »
Définition des KPIs clés
VSM enrichie, fiche cadrage usage IA, tableau de mesure
Playbook du cadre de delivery lean-craft-AI : guide de mise en pratique complété à chaque module
- Alignement valeur et exploitation des feedbacks avec les bons indicateurs :
Risques d'un delivery accéléré : effet feature factory, rejet utilisateur et dette d'usage ;
Adaptation de la conduite du changement au rythme des livraisons fréquentes ;
Rapprochement des utilisateurs et des équipes techniques pour raccourcir la boucle Build-Measure-Learn.
Analyse et corrélation des métriques d'utilisation (télémétrie, parcours) guidées par l'IA ;
Synthèse automatisée des feedbacks qualitatifs (verbatims, interviews utilisateurs, tickets support) via LLM ;
Réinjection continue des enseignements dans le backlog pour ajuster les priorités et affiner les hypothèses de valeur.
Matériel pédagogique
Les formateur.rices distribueront les supports de la formation au format électronique PDF à la fin de la formation.
Méthodes pédagogiques
50% théorie, 50% pratique
Votre crafter
Cyrille Martraire
CTO associé Arolla
Dorra Bartaguiz
Formatrice et CTO Arolla
Adrien Piquot
Coach lean agile
