Livrez une suite IA-dans-la-boucle via la CI — et racontez l'histoire

L'idée, en une ligne

L'IA rédige les tests, un humain les relit, et seuls les tests approuvés s'exécutent automatiquement. L'ordre est tout l'intérêt — c'est ce qui garde l'IA honnête.

CI signifie intégration continue : un service qui exécute automatiquement vos tests à chaque changement de code, pour que les problèmes apparaissent tôt.

Le pipeline, étape par étape

1. L'IA génère des tests candidats hors-ligne, sur votre machine.
2. Vous les relisez dans une pull request — coupant les doublons, corrigeant les vérifications affaiblies, et ajoutant les cas de locale et fuseau horaire que l'IA a ratés.
3. Seule la suite mergée et approuvée par un humain s'exécute en CI. L'IA n'approuve jamais son propre travail, et ne touche jamais directement la branche main.

Voyez-le à l'œuvre

# AI drafts tests, a human reviews the PR, THEN CI runs the suite.
name: qa
on: [pull_request]           # the review gate lives on the PR itself
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.12"
      - run: pip install -r requirements.txt
      - name: Run the reviewed suite
        run: pytest -q --maxfail=1
      # Tests merge only after a human approves the PR

Lisez-le de haut en bas : ceci s'exécute à chaque pull request, installe Python, installe ce dont il a besoin, et lance les tests. Parce que c'est lié à la pull request, un humain doit quand même approuver avant que quoi que ce soit ne merge.

Avancé — votre récit d'entretien en deux parties

Ce même setup est votre réponse d'entretien, et la version la plus forte a deux moitiés. Soyez précis sur les deux :

• Où vous laissez l'IA amplifier votre test — rédiger les cas et le boilerplate rapidement.
• Où vous refusez de lui faire confiance — les vérifications elles-mêmes, la logique critique pour la sécurité, et tout ce qu'elle mergerait sans lecture humaine.

Basé sur la doc GitHub Actions et les conseils de GitHub sur la relecture du code généré par IA