La DVLA déploie sa mise en œuvre de logiciels à grande échelle et lance un nouveau service en production grâce à des assistants de programmation basés sur l’IA

La Driver and Vehicle Licensing Agency (DVLA) s’est tournée vers les assistants de programmation basés sur l’IA pour améliorer la mise en œuvre de logiciels tout en soutenant les ingénieurs d’expérience. En collaboration avec CGI, la DVLA a mis à l’essai une approche à l’échelle de l’équipe, ce qui a permis de devancer la mise en œuvre d’un nouveau service et d’outiller les développeurs afin qu’ils puissent accomplir des tâches plus complexes en toute confiance.

Le défi : équilibrer l’innovation et l’art

La DVLA maintient les dossiers des conducteurs et des véhicules du Royaume-Uni et offre des services numériques à l’échelle nationale.

Après deux ans d’utilisation des assistants de programmation basés sur l’IA, la DVLA faisait face à un défi bien précis. Les outils offraient rapidité et capacité, mais entraînaient également une période de transition. Plusieurs ingénieurs ont dédié des années à peaufiner leurs compétences et tiraient une certaine fierté de leur capacité à écrire des lignes de code. Parallèlement, la DVLA devait améliorer son efficacité et concevoir davantage de services numériques.

Les premières utilisations de l’IA étaient accueillies avec précaution et irrégularité. Certains ingénieurs étaient sceptiques, remettant en question ses répercussions sur la qualité et leurs rôles. D’autres l’utilisaient pour des tâches anodines à faible risque. La DVLA a choisi de ne pas en exiger l’utilisation. Elle se souciait davantage de maintenir l’intégrité du système et de soutenir ses talents. Le défi consistait alors à adopter des assistants de programmation basés sur l’IA dans le respect de l’expertise des équipes de développement, tout en permettant des avancées concrètes.

Avantages et résultats : adoption et mise en œuvre à grande échelle

L’approche a marqué un changement d’une utilisation individuelle à une adoption coordonnée des assistants de programmation basés sur l’IA à l’échelle des équipes.

• Mise en œuvre du service avant l’échéance prévue – finalisation deux semaines avant l’échéance prévue de trois mois (gain d’efficacité de 17 %).
• Service en production – envoie environ 30 000 rappels chaque jour.
• Augmentation de la confiance – les ingénieurs sont en mesure d’accepter davantage de tâches complexes et d’utiliser des technologies inconnues.
• Forte adoption – la majorité des utilisateurs interrogés mentionnaient une utilisation quotidienne et une expérience positive.
• Apprentissage continu – une communauté interne permet de soutenir l’échange de connaissances et l’amélioration continue.

La DVLA continue à s’appuyer sur ces perspectives, à peaufiner dans quelle mesure les assistants de programmation basés sur l’IA sont utilisés afin de soutenir les développeurs, en plus d’équilibrer son utilisation avec le jugement des développeurs pour maintenir la qualité et adopter de nouvelles méthodes de travail.

La solution : expérimentation de l’IA à l’échelle des équipes

Pour aller au-delà de l’expérimentation individuelle, la DVLA a collaboré avec CGI pour explorer comment les assistants d’IA de programmation pouvaient être exploités de manière cohérente dans l’ensemble des équipes.

Ensemble, elles ont mis à l’échelle une approche structurée au sein d’un nouveau projet en production pour offrir un service de rappels aux conducteurs. Le service traitait les données de la journée et envoyait des notifications par courriel, courrier ou SMS en fonction des préférences des clients. Cela offrait un environnement concret au sein duquel appliquer des outils d’IA dans l’ensemble du cycle de vie de mise en œuvre, allant au-delà des utilisations précédentes à petite échelle pour des tâches individuelles ou des expérimentations isolées.

L’équipe a introduit des requêtes concernant les exigences du produit pour traduire les billets du carnet de commandes en instructions détaillées et structurées pour les outils d’IA. Ces requêtes définissaient non seulement ce qui devait être développé, mais aussi la façon de le réaliser, ce qui contribuait à uniformiser l’utilisation des outils par les développeurs. Des normes d’ingénierie communes ainsi que des instructions concernant les répertoires ont aussi été appliquées afin d’encourager des résultats plus uniformes dans l’ensemble de l’équipe.

Tous les ingénieurs ont suivi le même processus de création d’un environnement de contrôle afin de déterminer comment l’IA pourrait soutenir la prestation de services à grande échelle. Parallèlement à cette initiative, la DVLA a continué de bâtir une communauté interne active, qui permettait de faire part de ses expériences et de discuter de techniques ainsi que de meilleures pratiques en constante évolution. Cette combinaison de structure et de collaboration a aidé les équipes à apprivoiser les outils d’une manière plus cohérente et éclairée dans l’ensemble du processus de prestation de services.

Résultat final

Le mandat a démontré comment la DVLA pouvait passer d’une expérimentation individuelle des assistants de programmation basés sur l’IA à une approche plus cohérente à l’échelle des équipes. En intégrant les outils à un service en production, la DVLA a acquis une plus grande confiance quant à la manière dont l’IA pourrait soutenir la mise en œuvre de logiciels, en plus de conserver le jugement et le contrôle de la qualité entre les mains des équipes de développement.

L’expérience a également fourni aux ingénieurs de nouvelles méthodes de travail et d’apprentissage, en plus de les munir des capacités nécessaires pour effectuer des tâches plus complexes. La DVLA utilise maintenant ces perspectives pour continuer à peaufiner son approche en matière d’assistants de programmation basés sur l’IA et à soutenir une adoption plus généralisée dans l’ensemble de ses équipes de développement.