Automatiser la validation des spécifications produit avec l’IA : présentation de notre outil maison CodeSpecChecker

Du QA manuel à la vérification automatisée de la cohérence

S’assurer que les spécifications produit et le code restent alignés est l’un des défis récurrents du développement d’applicatifs. La documentation évolue souvent plus vite que les implémentations ; les revues manuelles sont répétitives et chronophages, et les incohérences peuvent apparaître tard dans le processus de mise en production, créant des risques de manquements fonctionnels, de reprises de développement et de retards.

Chez Algoan, nous réfléchissons constamment à comment la technologie peut nous aider à fournir des solutions plus fiables et plus scalables. Lors de notre dernier hackathon interne dédié à l’IA visant à améliorer nos workflows internes et à expérimenter des applications de GenAI, l’un des six projets a conduit au développement de CodeSpecChecker, notre premier outil propulsé par un Large Language Model, conçu pour simplifier la validation des spécifications.

Une nouvelle façon de relire les PR

Traditionnellement, vérifier si une Pull Request (demande de revue et d’intégration de code) est bien alignée avec sa User Story (description du besoin utilisateur) se fait manuellement. Les développeurs, ingénieurs QA et product managers doivent comparer les changements de code avec la documentation pour s’assurer qu’il ne manque rien et qu’il n’y a pas d’incohérences.

Avec CodeSpecChecker, cette étape devient largement automatisée :

• Un développeur ouvre une PR sur GitHub
  
• L’outil récupère la User Story correspondante dans Notion
  
• Un LLM analyse la cohérence entre les changements de code et les exigences documentées
  
• Le résultat est automatiquement posté en commentaire dans la PR.
  

Ainsi, les relecteurs voient immédiatement à quel niveau des écarts peuvent se produire, ce qui leur fait gagner du temps et leur permet de se concentrer sur la logique métier et les cas limites critiques, plutôt que sur des vérifications mécaniques.

Les bénéfices pour l’équipe

En seulement quelques semaines, CodeSpecChecker a déjà démontré des bénéfices clairs :

• Une meilleure qualité de code : les écarts entre documentation et code sont détectés plus tôt.
  
• Des cycles de revue plus rapides : les vérifications répétitives sont automatisées, libérant du temps pour les analyses plus approfondies.
• Moins d'écarts dans les spécifications : un meilleur alignement entre documentation et code dans le temps, réduisant les reprises de développement.

Et après ?

Comme tout prototype, CodeSpecChecker ouvre de nouvelles perspectives d’amélioration. Les prochaines évolutions viseront à améliorer sa stabilité, à supporter un plus large éventail de formats de spécifications, et à fournir un feedback qui aide directement les développeurs à corriger les incohérences.

En résumé

CodeSpecChecker a commencé sur une simple idée lors de notre hackathon et est rapidement devenu un prototype fonctionnel intégré dans nos workflows de développement. En automatisant une partie du processus de validation, il aide les équipes d’Algoan à livrer des fonctionnalités plus rapidement et de façon plus fiable.

Pour nous, ce projet illustre une approche plus large : combiner l’innovation en IA et l’expertise fintech pour améliorer non seulement nos produits, mais aussi notre manière de les construire.

Xiaoxiao Liu, Product Manager Intern chez Algoan.