Moins, c’est mieux, en général

• À l’ère où l’IA permet de créer rapidement presque n’importe quoi, augmenter la quantité ne mène pas à de meilleurs résultats ; seuls les produits conçus avec intention et une attention extrême aux détails survivent dans la durée
• Le cœur d’un excellent produit réside dans la simplicité et la clarté, qui réduisent la charge cognitive du cerveau et rendent l’expérience moins écrasante
• L’IA facilite bien davantage l’ajout que le retrait, mais retirer exige un jugement intentionnel qui tient compte de toutes les implications
• Comme le montre l’exemple de l’animation d’un menu contextuel, une interface qui bouge davantage n’est pas toujours meilleure ; c’est la compréhension du contexte d’usage qui détermine ce qu’il ne faut pas inclure
• Plus les outils deviennent puissants, plus la valeur de la compréhension, du jugement et du goût augmente ; savoir ce qu’il ne faut pas construire devient la compétence la plus importante

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Quantité et qualité à l’ère de l’IA

• Avec l’IA, chaque idée, nouvelle fonctionnalité ou animation peut être réalisée en quelques prompts, transformant en minutes des tâches qui prenaient auparavant des heures, des jours ou des semaines
• Davantage de personnes peuvent créer davantage de choses plus rapidement, mais produire plus ne signifie pas produire mieux
• Lorsqu’on passe d’un bon produit à un excellent produit, la différence se ressent ; le plus souvent, ce n’est pas un seul élément, mais l’accumulation de petites décisions et de détails qui crée une excellente expérience

Simplicité et clarté

• Les humains préfèrent ce qui est simple et prévisible, car le cerveau est une sorte de machine à économiser l’énergie
  • La simplicité réduit la charge cognitive inutile, facilite le traitement et rend l’expérience moins écrasante
• Selon le concept de fluidité de traitement (processing fluency) en psychologie, plus quelque chose est facile à traiter, plus cela paraît familier, agréable et digne de confiance
• À travers une citation de Jony Ive, l’article explique que la simplicité ne consiste pas seulement à retirer le fouillis, mais à ne garder que l’essentiel sur la base d’une compréhension profonde

Ajouter est facile, retirer est difficile

• L’IA rend l’ajout plus facile que jamais ; avec des agents, il devient possible d’ajouter quelque chose les yeux fermés et d’espérer que cela fonctionne
• En revanche, lorsqu’on retire quelque chose, il faut agir avec intention et réfléchir à toutes les implications jusqu’au bout
• On peut laisser tourner des agents sans les arrêter et générer des millions de lignes de code, mais il n’y a aucune garantie que le résultat soit bon

Exemple d’animation

• Animer quelque chose et l’animer bien sont deux problèmes complètement différents ; les variantes d’animation de l’exemple sont jolies, mais n’ont pas vraiment de sens en pratique
• Dans la comparaison de menus contextuels, l’un bouge à l’ouverture comme à la fermeture et anime même le changement de background-color au survol des éléments, tandis que l’autre ne le fait pas
• Si l’on comprend qu’il s’agit d’une action utilisée des centaines, voire des milliers de fois par jour, comme le menu du clic droit sur macOS, on voit qu’animer à la fois l’entrée et la sortie n’est pas un bon choix
  • Si on l’ouvre 200 fois par jour et que l’animation dure 300ms, on passe environ 1 minute par jour, soit plus de 6 heures par an, à regarder l’animation se jouer, ce qui devient perturbant et agaçant
• Quand on comprend ce qu’on cherche à résoudre et comment les gens l’utilisent, ne pas animer devient une décision évidente
• Les agents excellent dans l’exécution, mais ne possèdent pas encore pleinement la compréhension et le jugement ; c’est précisément ce qui rend un produit excellent

Jugement et compréhension en ingénierie

• Maintenant que tout le monde peut écrire beaucoup de code, l’époque où la qualité du résultat d’un ingénieur se mesurait à la quantité de code est révolue
• Chez Interfere, les pull requests qui accomplissent ce qu’il faut faire avec le moins de code possible sont très appréciées
• La capacité à relire le code, à distinguer le bon du mauvais et à penser de manière critique devient plus importante que la capacité à écrire du code, tout en devenant plus rare
  • Si l’on passe directement à la construction sans suffisamment de connaissances ni de compréhension, il devient difficile de juger si la sortie d’un agent est bonne ou mauvaise, et donc difficile de l’orienter dans la bonne direction

La compétence codebase-standards

• Pour maintenir un haut niveau d’exigence et partager des principes que les agents comme les humains peuvent suivre, une compétence /codebase-standards maison a été créée
• Elle est utilisée avec la commande /interfere-review, qui examine le code au regard de ces standards, afin d’encoder la compréhension et le jugement sous une forme exploitable par les membres de l’équipe comme par les agents

Principes pour travailler avec des agents

• Ne pas externaliser sa réflexion à l’agent
• Ne pas partir du principe que ce qu’écrit l’agent est correct, mais l’aborder de manière critique
• Être capable d’expliquer, au moins dans les grandes lignes, ce que fait chaque ligne ajoutée par l’agent
• Se demander si tout ce que l’on ajoute améliore le résultat final
• L’agent est une extension de soi-même ; plus on sait bien faire quelque chose, mieux l’agent le fera aussi
• Utiliser les compétences, commandes et MCP pour fournir le plus de contexte possible et expliciter clairement la manière souhaitée de faire les choses
• Si quelque chose n’est pas compris, demander à l’IA de l’expliquer — c’est l’un des outils d’apprentissage les plus puissants

Que ne faut-il pas construire ?

• L’IA rend plus facile que jamais l’ajout de fonctionnalités, de code et d’animations, mais elle facilite aussi la création de choses qu’il n’est pas nécessaire de construire
• La question n’est plus peut-on le construire, mais quoi construire et comment
• Plus les outils deviennent puissants, plus la valeur de la compréhension, du jugement et du goût (taste) augmente ; la compréhension du produit, des utilisateurs et du problème, ainsi que le point de vue et la vision, restent l’affaire des humains
• La simplicité n’apparaît pas par hasard ; elle vient d’une compréhension profonde de ce qu’il faut retirer, de ce qu’il faut laisser tel quel et de ce qu’il ne faut tout simplement pas construire
• Chaque fois que l’on ajoute un élément, une animation ou une fonctionnalité, il faut examiner de manière critique pourquoi on l’ajoute et si cela améliore le résultat final ; à l’ère de l’IA, savoir ce qu’il ne faut pas construire pourrait être la compétence la plus importante