Comment SNCF Connect & Tech booste ses développements applicatifs grâce aux agents IA
Filiale de SNCF Voyageurs, SNCF Connect & Tech est un spécialiste du numérique et de l'e-commerce dans le secteur des mobilités. Cette ESN articule son activité autour de deux métiers : celui d'e-commerçant via le site et l'application SNCF Connect d'une part, celui de créateur de services et solutions numériques pour le groupe SNCF, les territoires et les collectivités d'autre part. Pour répondre à ces différentes missions, SNCF Connect & Tech s'appuie sur l'expertise de plus de 1 200 collaborateurs basés à Lille, Nantes et Saint-Denis. Fin 2024, l'entreprise a commencé à recourir aux agents d'IA dans le cadre de ses développements logiciels.
Comment SNCF Connect & Tech définit-il la notion d'agent d'IA ? "A la base, l'IA générative repose sur des large language model (LLM) permettant de répondre à des questions en se basant sur un corpus d'entraînement. Un agent, lui, combine à la fois un LLM, des prompts permettant de personnaliser les réponses en fonction d'une tâche donnée, et des outils taillés pour interagir avec un écosystème applicatif", répond Emmanuel Cordente, directeur technique chez SNCF Connect & Tech. "Dans le cas d'un agent spécialisé dans l'information météo par exemple, le LLM fera appel à une API pour être à la page des dernières prévisions. Un prompt particulier sera ensuite utilisé en lien avec un LLM pour définir le rendu des données."
Sur le terrain du développement logiciel, SNCF Connect & Tech a recours depuis début 2024 à l'IA générative en se basant sur des LLM classiques, notamment pour l'auto-complétion de code. A cette première couche, l'ESN a adjoint des agents d'IA en fin d'année dernière. En amont, un premier agent permet aux développeurs de renseigner leurs exigences avant de générer tous les fichiers de configuration nécessaires au lancement d'un nouveau projet. Un second agent se charge de générer la documentation technique associé au code. Un troisième, plus avancé, automatise la création des tests, lance leur exécution, puis propose des pistes de correction.
"Pour mettre en œuvre tous ces processus, les agents en question vont interagir avec l'écosystème de développement sous-jacent pour glaner des réponses", commente Emmanuel Cordente. Un environnement qui sera invoqué sur le modèle d'un processus de génération augmentée de récupération (RAG). L'enjeu étant d'aller glaner la bonne information au bon endroit.
Les agents permettent donc ici d'automatiser une partie du travail d'un développeur. A chaque étape, ce dernier devra évidemment contrôler que le travail réalisé par l'IA est correct avant de le valider. "Au final, il pourra se concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée : les choix technologiques, la conception, l'architecture ou encore le design applicatif. Ce qui lui procurera du même coup plus de satisfaction", estime Emmanuel Cordente.
Quelles sont les technologies d'agents utilisées par SNCF Connect & Tech ? Il s'agit notamment de GitHub Copilot de Microsoft, mais également de Windsurf et Cursor. Emmanuel Cordente préfère rester discret sur les choix technologiques sous-jacents. Alors que le recours aux assistants de code a été généralisé à l'ensemble des 400 développeurs de SNCF Connect & Tech, les agents sont, eux, déployés progressivement. Ils sont à ce jour utilisés au quotidien par une trentaine de développeurs de l'entreprise. Une fois programmé, le code de l'application SNCF Connect est quant à lui déployé sur le cloud d'Amazon.