Automatiser ses Tâches Quotidiennes grâce à l'IA : Guide Pratique pour Développeurs

En tant que développeur senior, j'ai identifié que 40% de mon temps était consacré à des tâches répétitives. L'IA m'a permis d'automatiser la plupart d'entre elles. Voici comment j'ai récupéré 15 heures par semaine.

Audit de Mes Tâches Quotidiennes

Analyse du Temps (Avant Automatisation)

Répartition hebdomadaire (40h):
  Développement pur: 16h (40%)
  Code reviews: 6h (15%)
  Réunions: 4h (10%)
  Emails/communication: 3h (7.5%)
  Déploiements: 2h (5%)
  Monitoring/debugging: 3h (7.5%)
  Documentation: 2h (5%)
  Veille technologique: 2h (5%)
  Administration: 2h (5%)

Tâches automatisables identifiées: 18h (45%)

Priorisation par Impact/Effort

High Impact / Low Effort:
  - Génération rapports de déploiement
  - Résumés de code reviews
  - Veille technologique automatique
  - Monitoring intelligent

High Impact / High Effort:  
  - Automatisation tests de régression
  - Génération documentation API
  - Analyse de performance automatique

Low Impact / Low Effort:
  - Tri automatique emails
  - Génération de commits messages
  - Formatage de code automatique

1. Automatisation des Code Reviews

Script IA pour Analyse de Pull Request

#!/usr/bin/env python3
# scripts/ai_code_review.py

import openai
import subprocess
import json
import sys
from pathlib import Path

class AICodeReviewer:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
        
    def get_diff(self, pr_branch: str) -> str:
        """Récupère le diff de la PR"""
        try:
            result = subprocess.run(
                ['git', 'diff', f'main...{pr_branch}'],
                capture_output=True,
                text=True,
                check=True
            )
            return result.stdout
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            return f"Erreur git diff: {e}"
    
    def analyze_code(self, diff: str, language: str = "php") -> dict:
        """Analyse le code avec l'IA"""
        prompt = f"""
        Analyse cette Pull Request {language} et fournis un rapport structuré :

        DIFF:
        {diff}

        Analyse selon ces critères :
        1. **Sécurité** : Vulnérabilités potentielles, injections SQL, XSS
        2. **Performance** : Requêtes N+1, boucles inefficaces, memory leaks
        3. **Architecture** : Respect SOLID, patterns, couplage
        4. **Tests** : Couverture, edge cases, mocks appropriés
        5. **Symfony Best Practices** : Annotations, services, configuration
        
        Format de réponse JSON :
        {{
            "score": 8.5,
            "security_issues": [...],
            "performance_issues": [...],
            "architecture_suggestions": [...],
            "test_recommendations": [...],
            "symfony_improvements": [...],
            "positive_points": [...],
            "summary": "Résumé en français"
        }}
        """
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.1
        )
        
        try:
            return json.loads(response.choices[0].message.content)
        except json.JSONDecodeError:
            return {"error": "Impossible de parser la réponse IA"}
    
    def generate_review_comment(self, analysis: dict) -> str:
        """Génère le commentaire de review"""
        template = f"""
## 🤖 Analyse IA - Score: {analysis.get('score', 'N/A')}/10

### 🔒 Sécurité
{self._format_issues(analysis.get('security_issues', []))}

### ⚡ Performance  
{self._format_issues(analysis.get('performance_issues', []))}

### 🏗️ Architecture
{self._format_suggestions(analysis.get('architecture_suggestions', []))}

### ✅ Tests
{self._format_suggestions(analysis.get('test_recommendations', []))}

### 🎯 Symfony Best Practices
{self._format_suggestions(analysis.get('symfony_improvements', []))}

### 👍 Points Positifs
{self._format_points(analysis.get('positive_points', []))}

### 📝 Résumé
{analysis.get('summary', 'Aucun résumé disponible')}

---
*Analyse automatique - Validation humaine recommandée*
        """
        return template
    
    def _format_issues(self, issues: list) -> str:
        if not issues:
            return "✅ Aucun problème détecté"
        return "\n".join([f"- ⚠️ {issue}" for issue in issues])
    
    def _format_suggestions(self, suggestions: list) -> str:
        if not suggestions:
            return "✅ RAS"
        return "\n".join([f"- 💡 {suggestion}" for suggestion in suggestions])
    
    def _format_points(self, points: list) -> str:
        if not points:
            return "Aucun point positif spécifique identifié"
        return "\n".join([f"- ✨ {point}" for point in points])

def main():
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage: python ai_code_review.py <branch_name>")
        sys.exit(1)
    
    branch = sys.argv[1]
    reviewer = AICodeReviewer(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
    
    print(f"🔍 Analyse de la branche {branch}...")
    diff = reviewer.get_diff(branch)
    
    if diff:
        analysis = reviewer.analyze_code(diff)
        comment = reviewer.generate_review_comment(analysis)
        
        # Sauvegarde du rapport
        report_file = Path(f"reviews/ai_review_{branch}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md")
        report_file.parent.mkdir(exist_ok=True)
        report_file.write_text(comment)
        
        print(f"📄 Rapport sauvegardé : {report_file}")
        print("\n" + "="*50)
        print(comment)
    else:
        print("❌ Impossible de récupérer le diff")

if __name__ == "__main__":
    main()

Intégration GitHub Actions

# .github/workflows/ai-code-review.yml
name: AI Code Review

on:
  pull_request:
    types: [opened, synchronize]

jobs:
  ai-review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
        with:
          fetch-depth: 0
          
      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.11'
          
      - name: Install dependencies
        run: |
          pip install openai requests
          
      - name: Run AI Code Review
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          python scripts/ai_code_review.py ${{ github.head_ref }}
          
      - name: Comment PR
        uses: actions/github-script@v6
        with:
          script: |
            const fs = require('fs');
            const path = require('path');
            
            // Lire le rapport généré
            const reportDir = 'reviews/';
            const files = fs.readdirSync(reportDir);
            const latestReport = files
              .filter(f => f.startsWith('ai_review_'))
              .sort()
              .pop();
            
            if (latestReport) {
              const content = fs.readFileSync(path.join(reportDir, latestReport), 'utf8');
              
              github.rest.issues.createComment({
                issue_number: context.issue.number,
                owner: context.repo.owner,
                repo: context.repo.repo,
                body: content
              });
            }

Résultats Mesurés

Code Reviews (avant automatisation):
  - Temps moyen par PR: 45 minutes
  - PRs par semaine: 8
  - Temps total: 6 heures/semaine

Code Reviews (avec IA):
  - Analyse IA: 2 minutes (automatique)
  - Validation humaine: 15 minutes
  - Temps total: 2 heures/semaine
  
GAIN: 4 heures/semaine (67% de réduction)

2. Automatisation du Monitoring

Service de Monitoring Intelligent

<?php
// src/Service/IntelligentMonitoringService.php

namespace App\Service;

use OpenAI\Client as OpenAIClient;
use Psr\Log\LoggerInterface;
use Symfony\Component\Mailer\MailerInterface;
use Symfony\Component\Mime\Email;

class IntelligentMonitoringService
{
    public function __construct(
        private OpenAIClient $openAIClient,
        private LoggerInterface $logger,
        private MailerInterface $mailer,
        private array $monitoringConfig
    ) {}
    
    public function analyzeLogs(string $logFile, int $lastHours = 1): array
    {
        $logs = $this->extractRecentLogs($logFile, $lastHours);
        
        if (empty($logs)) {
            return ['status' => 'no_logs', 'analysis' => null];
        }
        
        $analysis = $this->analyzeLogsWithAI($logs);
        
        if ($analysis['severity'] >= 7) {
            $this->sendAlert($analysis);
        }
        
        return $analysis;
    }
    
    private function analyzeLogsWithAI(array $logs): array
    {
        $logsText = implode("\n", array_slice($logs, -100)); // Derniers 100 logs
        
        $prompt = "
        Analyse ces logs d'application Symfony et détermine :
        1. Niveau de gravité (0-10)
        2. Problèmes identifiés
        3. Actions recommandées
        4. Prédiction de tendance
        
        LOGS:
        {$logsText}
        
        Réponds en JSON:
        {
            \"severity\": 5,
            \"issues\": [\"Problème 1\", \"Problème 2\"],
            \"recommendations\": [\"Action 1\", \"Action 2\"],
            \"trend\": \"stable|increasing|decreasing\",
            \"summary\": \"Résumé en français\"
        }
        ";
        
        try {
            $response = $this->openAIClient->chat()->create([
                'model' => 'gpt-4',
                'messages' => [['role' => 'user', 'content' => $prompt]],
                'temperature' => 0.1
            ]);
            
            $analysis = json_decode($response->choices[0]->message->content, true);
            $analysis['timestamp'] = new \DateTime();
            
            return $analysis;
            
        } catch (\Exception $e) {
            $this->logger->error('AI analysis failed', ['error' => $e->getMessage()]);
            return [
                'severity' => 5,
                'issues' => ['AI analysis failed'],
                'recommendations' => ['Manual log review needed'],
                'trend' => 'unknown',
                'summary' => 'Analyse automatique indisponible'
            ];
        }
    }
    
    private function sendAlert(array $analysis): void
    {
        $email = (new Email())
            ->from('monitoring@monsite.com')
            ->to('admin@monsite.com')
            ->subject(sprintf('🚨 Alerte Monitoring - Gravité %d/10', $analysis['severity']))
            ->html($this->generateAlertEmail($analysis));
            
        $this->mailer->send($email);
        
        // Slack/Discord webhook optionnel
        $this->sendSlackAlert($analysis);
    }
    
    private function generateAlertEmail(array $analysis): string
    {
        return "
        <h2>🤖 Analyse IA du Monitoring</h2>
        
        <div style='background: #f8d7da; padding: 15px; border-radius: 5px; margin: 10px 0;'>
            <h3>⚠️ Niveau de Gravité: {$analysis['severity']}/10</h3>
        </div>
        
        <h3>🔍 Problèmes Identifiés</h3>
        <ul>
            " . implode('', array_map(fn($issue) => "<li>$issue</li>", $analysis['issues'])) . "
        </ul>
        
        <h3>💡 Actions Recommandées</h3>
        <ul>
            " . implode('', array_map(fn($rec) => "<li>$rec</li>", $analysis['recommendations'])) . "
        </ul>
        
        <h3>📈 Tendance</h3>
        <p><strong>" . ucfirst($analysis['trend']) . "</strong></p>
        
        <h3>📝 Résumé</h3>
        <p>{$analysis['summary']}</p>
        
        <hr>
        <p><em>Analyse automatique générée le " . $analysis['timestamp']->format('d/m/Y H:i:s') . "</em></p>
        ";
    }
    
    private function extractRecentLogs(string $logFile, int $hours): array
    {
        if (!file_exists($logFile)) {
            return [];
        }
        
        $cutoff = new \DateTime("-{$hours} hours");
        $logs = [];
        
        $handle = fopen($logFile, 'r');
        while (($line = fgets($handle)) !== false) {
            // Extraire la date du log (format Symfony)
            if (preg_match('/\[(\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2})/', $line, $matches)) {
                $logDate = new \DateTime($matches[1]);
                if ($logDate >= $cutoff) {
                    $logs[] = trim($line);
                }
            }
        }
        fclose($handle);
        
        return $logs;
    }
}

Command Symfony pour Monitoring Automatique

<?php
// src/Command/MonitoringAnalysisCommand.php

namespace App\Command;

use App\Service\IntelligentMonitoringService;
use Symfony\Component\Console\Attribute\AsCommand;
use Symfony\Component\Console\Command\Command;
use Symfony\Component\Console\Input\InputInterface;
use Symfony\Component\Console\Input\InputOption;
use Symfony\Component\Console\Output\OutputInterface;
use Symfony\Component\Console\Style\SymfonyStyle;

#[AsCommand(
    name: 'app:monitoring:analyze',
    description: 'Analyze application logs with AI'
)]
class MonitoringAnalysisCommand extends Command
{
    public function __construct(
        private IntelligentMonitoringService $monitoringService,
        private string $logDir
    ) {
        parent::__construct();
    }
    
    protected function configure(): void
    {
        $this
            ->addOption('hours', null, InputOption::VALUE_OPTIONAL, 'Hours to analyze', 1)
            ->addOption('log-file', null, InputOption::VALUE_OPTIONAL, 'Specific log file', 'app.log');
    }
    
    protected function execute(InputInterface $input, OutputInterface $output): int
    {
        $io = new SymfonyStyle($input, $output);
        
        $hours = (int) $input->getOption('hours');
        $logFile = $this->logDir . '/' . $input->getOption('log-file');
        
        $io->title('🤖 Analyse IA des Logs');
        $io->text("Analyse des dernières {$hours} heures - Fichier: {$logFile}");
        
        $analysis = $this->monitoringService->analyzeLogs($logFile, $hours);
        
        if ($analysis['status'] === 'no_logs') {
            $io->warning('Aucun log récent trouvé');
            return Command::SUCCESS;
        }
        
        $this->displayAnalysis($io, $analysis);
        
        return Command::SUCCESS;
    }
    
    private function displayAnalysis(SymfonyStyle $io, array $analysis): void
    {
        // Couleur selon gravité
        $severity = $analysis['severity'];
        $color = $severity >= 8 ? 'red' : ($severity >= 5 ? 'yellow' : 'green');
        
        $io->section('📊 Résultats de l\'Analyse');
        
        $io->text([
            "🎯 <fg={$color}>Niveau de Gravité: {$severity}/10</>",
            "📈 Tendance: " . ucfirst($analysis['trend']),
            ""
        ]);
        
        if (!empty($analysis['issues'])) {
            $io->section('🔍 Problèmes Identifiés');
            $io->listing($analysis['issues']);
        }
        
        if (!empty($analysis['recommendations'])) {
            $io->section('💡 Recommandations');
            $io->listing($analysis['recommendations']);
        }
        
        $io->section('📝 Résumé');
        $io->text($analysis['summary']);
        
        if ($severity >= 7) {
            $io->warning('🚨 Alerte envoyée aux administrateurs');
        }
    }
}

Crontab pour Monitoring Continu

# Ajout dans crontab
# Analyse toutes les heures
0 * * * * cd /var/www/monapp && php bin/console app:monitoring:analyze --hours=1

# Analyse approfondie quotidienne
0 6 * * * cd /var/www/monapp && php bin/console app:monitoring:analyze --hours=24

# Monitoring en temps réel (toutes les 5 minutes pour les erreurs critiques)
*/5 * * * * cd /var/www/monapp && php bin/console app:monitoring:analyze --hours=1 | grep -E "(severity.*[8-9]|severity.*10)" && echo "Critical issues detected"

3. Automatisation de la Veille Technologique

Script de Veille IA

#!/usr/bin/env python3
# scripts/tech_watch.py

import feedparser
import openai
import json
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from datetime import datetime, timedelta
import requests
from typing import List, Dict

class TechWatch:
    def __init__(self, openai_api_key: str):
        self.openai_client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key)
        self.feeds = [
            'https://feeds.feedburner.com/symfony/blog',
            'https://www.php.net/feed.atom',
            'https://blog.jetbrains.com/phpstorm/feed/',
            'https://laravel-news.com/feed',
            'https://feeds.feedburner.com/apiplatform',
        ]
        self.keywords = [
            'symfony', 'php 8', 'api platform', 'doctrine', 
            'performance', 'security', 'devops', 'docker'
        ]
    
    def fetch_articles(self, days_back: int = 1) -> List[Dict]:
        """Récupère les articles récents"""
        cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=days_back)
        articles = []
        
        for feed_url in self.feeds:
            try:
                feed = feedparser.parse(feed_url)
                for entry in feed.entries:
                    pub_date = datetime(*entry.published_parsed[:6])
                    if pub_date >= cutoff_date:
                        articles.append({
                            'title': entry.title,
                            'link': entry.link,
                            'summary': entry.get('summary', ''),
                            'published': pub_date,
                            'source': feed.feed.title
                        })
            except Exception as e:
                print(f"Erreur feed {feed_url}: {e}")
        
        return sorted(articles, key=lambda x: x['published'], reverse=True)
    
    def filter_relevant_articles(self, articles: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """Filtre les articles pertinents avec l'IA"""
        if not articles:
            return []
        
        # Préparer le prompt avec tous les articles
        articles_text = "\n".join([
            f"ARTICLE {i+1}:\nTitre: {article['title']}\nRésumé: {article['summary'][:200]}\nSource: {article['source']}\n"
            for i, article in enumerate(articles[:20])  # Limite à 20 articles
        ])
        
        prompt = f"""
        Analyse ces articles tech et sélectionne les plus pertinents pour un développeur Symfony senior.
        
        Critères de sélection :
        - Nouveautés Symfony/PHP importantes
        - Outils/pratiques qui améliorent la productivité
        - Sécurité et performance
        - Tendances architecture/DevOps
        - Éviter les articles trop basiques ou marketing
        
        ARTICLES:
        {articles_text}
        
        Réponds en JSON avec les numéros des articles sélectionnés et leur pertinence :
        {{
            "selected_articles": [
                {{"number": 1, "relevance": 8.5, "reason": "Nouvelle version Symfony avec fonctionnalités importantes"}},
                {{"number": 3, "relevance": 7.2, "reason": "Optimisation performance pertinente"}}
            ]
        }}
        """
        
        try:
            response = self.openai_client.chat.completions.create(
                model="gpt-4",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=0.1
            )
            
            result = json.loads(response.choices[0].message.content)
            selected = []
            
            for selection in result['selected_articles']:
                idx = selection['number'] - 1
                if 0 <= idx < len(articles):
                    article = articles[idx].copy()
                    article['ai_relevance'] = selection['relevance']
                    article['ai_reason'] = selection['reason']
                    selected.append(article)
            
            return sorted(selected, key=lambda x: x['ai_relevance'], reverse=True)
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur analyse IA: {e}")
            # Fallback : filtrage par mots-clés
            return [a for a in articles if any(kw in a['title'].lower() or kw in a['summary'].lower() for kw in self.keywords)]
    
    def generate_summary(self, articles: List[Dict]) -> str:
        """Génère un résumé des tendances"""
        if not articles:
            return "Aucun article pertinent trouvé aujourd'hui."
        
        articles_text = "\n".join([
            f"- {article['title']} (Pertinence: {article.get('ai_relevance', 'N/A')}/10)\n  {article['ai_reason']}\n  Source: {article['source']}\n"
            for article in articles[:10]
        ])
        
        prompt = f"""
        Génère un résumé exécutif de ces articles tech pour un développeur Symfony senior.
        
        Format souhaité :
        1. 🎯 **Tendances principales** (2-3 points clés)
        2. 🔥 **À surveiller** (technologies/pratiques émergentes)  
        3. 💡 **Actions recommandées** (ce qu'il faut faire/apprendre)
        
        ARTICLES:
        {articles_text}
        
        Sois concis et actionnable. Focus sur l'impact pratique.
        """
        
        try:
            response = self.openai_client.chat.completions.create(
                model="gpt-4",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=0.3
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            return f"Erreur génération résumé: {e}"
    
    def generate_newsletter(self, articles: List[Dict], summary: str) -> str:
        """Génère la newsletter HTML"""
        date_str = datetime.now().strftime("%d/%m/%Y")
        
        articles_html = ""
        for article in articles[:8]:  # Top 8 articles
            relevance_color = "green" if article.get('ai_relevance', 0) >= 8 else "orange" if article.get('ai_relevance', 0) >= 6 else "gray"
            articles_html += f"""
            <div style="border-left: 4px solid {relevance_color}; padding-left: 15px; margin-bottom: 20px;">
                <h3><a href="{article['link']}" style="color: #2c3e50; text-decoration: none;">{article['title']}</a></h3>
                <p style="color: #7f8c8d; font-size: 14px;">
                    📅 {article['published'].strftime('%d/%m/%Y')} | 
                    📰 {article['source']} | 
                    🎯 {article.get('ai_relevance', 'N/A')}/10
                </p>
                <p style="color: #34495e;">{article.get('ai_reason', 'Article pertinent')}</p>
                <p style="color: #666; font-size: 14px;">{article['summary'][:200]}...</p>
            </div>
            """
        
        html = f"""
        <!DOCTYPE html>
        <html>
        <head>
            <meta charset="UTF-8">
            <title>Tech Watch IA - {date_str}</title>
        </head>
        <body style="font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; color: #333; max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px;">
            
            <header style="text-align: center; border-bottom: 2px solid #3498db; padding-bottom: 20px; margin-bottom: 30px;">
                <h1 style="color: #2c3e50;">🤖 Tech Watch IA</h1>
                <p style="color: #7f8c8d;">Veille technologique automatisée - {date_str}</p>
            </header>
            
            <section style="background: #ecf0f1; padding: 20px; border-radius: 8px; margin-bottom: 30px;">
                <h2 style="color: #2c3e50;">📊 Résumé Exécutif</h2>
                <div style="white-space: pre-line;">{summary}</div>
            </section>
            
            <section>
                <h2 style="color: #2c3e50;">📚 Articles Sélectionnés</h2>
                {articles_html}
            </section>
            
            <footer style="text-align: center; margin-top: 40px; padding-top: 20px; border-top: 1px solid #bdc3c7; color: #7f8c8d;">
                <p>Newsletter générée automatiquement par IA | <a href="mailto:alexis@exemple.com">Contact</a></p>
            </footer>
            
        </body>
        </html>
        """
        return html
    
    def send_newsletter(self, html_content: str, recipient: str):
        """Envoie la newsletter par email"""
        # Configuration SMTP (à adapter)
        smtp_server = "smtp.gmail.com"
        smtp_port = 587
        sender_email = "veille@mondomaine.com"
        sender_password = "mot_de_passe_app"
        
        msg = MIMEMultipart('alternative')
        msg['Subject'] = f"🤖 Tech Watch IA - {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y')}"
        msg['From'] = sender_email
        msg['To'] = recipient
        
        html_part = MIMEText(html_content, 'html')
        msg.attach(html_part)
        
        try:
            server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
            server.starttls()
            server.login(sender_email, sender_password)
            server.send_message(msg)
            server.quit()
            print(f"✅ Newsletter envoyée à {recipient}")
        except Exception as e:
            print(f"❌ Erreur envoi email: {e}")

def main():
    import os
    
    watcher = TechWatch(openai_api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
    
    print("🔍 Récupération des articles...")
    articles = watcher.fetch_articles(days_back=1)
    print(f"📄 {len(articles)} articles trouvés")
    
    print("🤖 Analyse IA des articles...")
    relevant_articles = watcher.filter_relevant_articles(articles)
    print(f"✅ {len(relevant_articles)} articles pertinents sélectionnés")
    
    if relevant_articles:
        print("📝 Génération du résumé...")
        summary = watcher.generate_summary(relevant_articles)
        
        print("📧 Génération de la newsletter...")
        newsletter = watcher.generate_newsletter(relevant_articles, summary)
        
        # Sauvegarde locale
        filename = f"newsletter_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.html"
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(newsletter)
        print(f"💾 Newsletter sauvegardée: {filename}")
        
        # Envoi par email
        recipient = os.getenv('NEWSLETTER_EMAIL', 'alexis@exemple.com')
        watcher.send_newsletter(newsletter, recipient)
    else:
        print("ℹ️ Aucun article pertinent aujourd'hui")

if __name__ == "__main__":
    main()

Cron pour Veille Automatique

# Veille quotidienne à 8h
0 8 * * * cd /home/alexis/scripts && python3 tech_watch.py

# Veille hebdomadaire approfondie (7 jours) le lundi
0 8 * * 1 cd /home/alexis/scripts && python3 tech_watch.py --days=7 --detailed

4. Automatisation des Rapports de Déploiement

Service Symfony pour Rapports IA

<?php
// src/Service/DeploymentReportService.php

namespace App\Service;

use OpenAI\Client as OpenAIClient;
use Symfony\Component\Process\Process;

class DeploymentReportService
{
    public function __construct(
        private OpenAIClient $openAIClient,
        private string $projectDir
    ) {}
    
    public function generateDeploymentReport(string $fromTag, string $toTag): array
    {
        $changes = $this->getChanges($fromTag, $toTag);
        $tests = $this->getTestResults();
        $performance = $this->getPerformanceMetrics();
        
        $analysis = $this->analyzeDeployment($changes, $tests, $performance);
        
        return [
            'changes' => $changes,
            'tests' => $tests,
            'performance' => $performance,
            'ai_analysis' => $analysis,
            'timestamp' => new \DateTime()
        ];
    }
    
    private function getChanges(string $fromTag, string $toTag): array
    {
        $process = new Process([
            'git', 'log', 
            '--oneline', 
            '--pretty=format:%h|%an|%ad|%s',
            '--date=short',
            "$fromTag..$toTag"
        ], $this->projectDir);
        
        $process->run();
        
        if (!$process->isSuccessful()) {
            return ['error' => 'Unable to fetch git changes'];
        }
        
        $lines = array_filter(explode("\n", $process->getOutput()));
        $commits = [];
        
        foreach ($lines as $line) {
            [$hash, $author, $date, $message] = explode('|', $line, 4);
            $commits[] = [
                'hash' => $hash,
                'author' => $author,
                'date' => $date,
                'message' => $message,
                'type' => $this->categorizeCommit($message)
            ];
        }
        
        return $commits;
    }
    
    private function categorizeCommit(string $message): string
    {
        $message = strtolower($message);
        
        if (strpos($message, 'fix') !== false || strpos($message, 'bug') !== false) {
            return 'bugfix';
        } elseif (strpos($message, 'feat') !== false || strpos($message, 'add') !== false) {
            return 'feature';
        } elseif (strpos($message, 'refactor') !== false) {
            return 'refactor';
        } elseif (strpos($message, 'test') !== false) {
            return 'test';
        } elseif (strpos($message, 'doc') !== false) {
            return 'documentation';
        } else {
            return 'other';
        }
    }
    
    private function getTestResults(): array
    {
        $process = new Process(['php', 'bin/phpunit', '--log-json', 'test-results.json'], $this->projectDir);
        $process->run();
        
        $resultsFile = $this->projectDir . '/test-results.json';
        if (!file_exists($resultsFile)) {
            return ['error' => 'No test results available'];
        }
        
        $results = json_decode(file_get_contents($resultsFile), true);
        
        return [
            'total' => $results['total'] ?? 0,
            'passed' => $results['passed'] ?? 0,
            'failed' => $results['failed'] ?? 0,
            'coverage' => $this->getCodeCoverage()
        ];
    }
    
    private function getCodeCoverage(): float
    {
        // Analyse du fichier de couverture (simplifié)
        $coverageFile = $this->projectDir . '/coverage.xml';
        if (!file_exists($coverageFile)) {
            return 0.0;
        }
        
        $xml = simplexml_load_file($coverageFile);
        $metrics = $xml->project->metrics;
        
        return round(
            ((float)$metrics['coveredstatements'] / (float)$metrics['statements']) * 100,
            2
        );
    }
    
    private function getPerformanceMetrics(): array
    {
        // Simulation - en réalité, récupérer depuis monitoring
        return [
            'response_time_avg' => rand(80, 150),
            'memory_usage' => rand(45, 65),
            'db_queries_avg' => rand(8, 15),
            'error_rate' => round(rand(0, 3) / 10, 2)
        ];
    }
    
    private function analyzeDeployment(array $changes, array $tests, array $performance): array
    {
        $changesText = implode("\n", array_map(
            fn($commit) => "- [{$commit['type']}] {$commit['message']} ({$commit['author']})",
            array_slice($changes, 0, 20)
        ));
        
        $prompt = "
        Analyse ce déploiement et génère un rapport exécutif :
        
        CHANGEMENTS ({count($changes)} commits):
        $changesText
        
        TESTS:
        - Total: {$tests['total']} | Réussis: {$tests['passed']} | Échoués: {$tests['failed']}
        - Couverture: {$tests['coverage']}%
        
        PERFORMANCE:
        - Temps réponse moyen: {$performance['response_time_avg']}ms
        - Utilisation mémoire: {$performance['memory_usage']}%
        - Requêtes DB moyenne: {$performance['db_queries_avg']}
        - Taux d'erreur: {$performance['error_rate']}%
        
        Réponds en JSON:
        {
            \"risk_level\": \"low|medium|high\",
            \"summary\": \"Résumé du déploiement\",
            \"key_changes\": [\"Change 1\", \"Change 2\"],
            \"risks\": [\"Risque 1\", \"Risque 2\"],
            \"recommendations\": [\"Recommandation 1\"],
            \"rollback_needed\": false
        }
        ";
        
        try {
            $response = $this->openAIClient->chat()->create([
                'model' => 'gpt-4',
                'messages' => [['role' => 'user', 'content' => $prompt]],
                'temperature' => 0.1
            ]);
            
            return json_decode($response->choices[0]->message->content, true);
        } catch (\Exception $e) {
            return [
                'risk_level' => 'unknown',
                'summary' => 'Analyse IA indisponible',
                'error' => $e->getMessage()
            ];
        }
    }
}

5. Automatisation de la Communication

Assistant IA pour Emails

#!/usr/bin/env python3
# scripts/email_assistant.py

import openai
import imaplib
import email
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
import json
from datetime import datetime
import re

class EmailAssistant:
    def __init__(self, openai_api_key: str, email_config: dict):
        self.openai_client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key)
        self.email_config = email_config
        
    def process_incoming_emails(self):
        """Traite les emails entrants et génère des réponses automatiques"""
        try:
            # Connexion IMAP
            mail = imaplib.IMAP4_SSL(self.email_config['imap_server'])
            mail.login(self.email_config['email'], self.email_config['password'])
            mail.select('INBOX')
            
            # Recherche emails non lus
            status, messages = mail.search(None, 'UNSEEN')
            email_ids = messages[0].split()
            
            for email_id in email_ids[-10:]:  # Traiter les 10 derniers
                status, msg_data = mail.fetch(email_id, '(RFC822)')
                email_body = msg_data[0][1]
                email_message = email.message_from_bytes(email_body)
                
                # Extraire le contenu
                sender = email_message['From']
                subject = email_message['Subject']
                body = self.extract_email_body(email_message)
                
                # Analyser avec IA
                analysis = self.analyze_email(sender, subject, body)
                
                if analysis['requires_response']:
                    response = self.generate_response(analysis)
                    self.send_response(sender, subject, response, analysis['priority'])
                
                # Marquer comme traité (optionnel)
                if analysis['can_mark_read']:
                    mail.store(email_id, '+FLAGS', '\\Seen')
            
            mail.close()
            mail.logout()
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur traitement emails: {e}")
    
    def analyze_email(self, sender: str, subject: str, body: str) -> dict:
        """Analyse l'email avec IA"""
        prompt = f"""
        Analyse cet email professionnel et détermine la réponse appropriée :
        
        DE: {sender}
        SUJET: {subject}
        CONTENU: {body}
        
        Contexte: Je suis développeur Symfony freelance senior à Toulouse.
        
        Réponds en JSON:
        {{
            "type": "project_inquiry|support_request|spam|meeting|other",
            "priority": "high|medium|low",
            "requires_response": true/false,
            "can_mark_read": true/false,
            "sentiment": "positive|neutral|negative",
            "key_points": ["Point 1", "Point 2"],
            "suggested_response_type": "detailed|brief|template|decline",
            "urgency": "immediate|within_24h|within_week|no_deadline"
        }}
        """
        
        try:
            response = self.openai_client.chat.completions.create(
                model="gpt-4",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=0.1
            )
            return json.loads(response.choices[0].message.content)
        except Exception as e:
            return {
                "type": "other",
                "priority": "medium", 
                "requires_response": True,
                "can_mark_read": False,
                "error": str(e)
            }
    
    def generate_response(self, analysis: dict) -> str:
        """Génère une réponse appropriée"""
        response_type = analysis.get('suggested_response_type', 'brief')
        email_type = analysis.get('type', 'other')
        
        if email_type == 'project_inquiry':
            return self.generate_project_response(analysis)
        elif email_type == 'support_request':
            return self.generate_support_response(analysis)
        elif email_type == 'meeting':
            return self.generate_meeting_response(analysis)
        else:
            return self.generate_generic_response(analysis)
    
    def generate_project_response(self, analysis: dict) -> str:
        """Génère une réponse pour une demande de projet"""
        prompt = f"""
        Génère une réponse professionnelle pour cette demande de projet.
        
        Analyse: {json.dumps(analysis, indent=2)}
        
        Inclure:
        - Remerciement pour la prise de contact
        - Confirmation de disponibilité (sous réserve du planning)
        - Demande d'informations complémentaires
        - Proposition d'appel découverte
        - Mention expertise Symfony/PHP
        - Signature professionnelle
        
        Ton: Professionnel mais chaleureux, expertise technique visible.
        """
        
        try:
            response = self.openai_client.chat.completions.create(
                model="gpt-4",
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                temperature=0.3
            )
            return response.choices[0].message.content
        except Exception as e:
            return self.get_fallback_project_response()
    
    def get_fallback_project_response(self) -> str:
        """Réponse de secours pour projets"""
        return """
        Bonjour,
        
        Merci pour votre prise de contact concernant votre projet.
        
        En tant que développeur Symfony senior basé à Toulouse, je serais ravi d'échanger avec vous sur vos besoins techniques.
        
        Pour mieux comprendre votre projet, pourriez-vous me préciser :
        - Le contexte et les objectifs
        - Les technologies envisagées
        - Le planning souhaité
        - Le budget alloué
        
        Je vous propose un appel découverte de 30 minutes pour discuter de votre projet en détail.
        
        Cordialement,
        Alexis Cassan
        Développeur Symfony Senior Freelance
        📧 contact@alexiscassan.fr
        """
    
    def send_response(self, to_email: str, original_subject: str, response: str, priority: str):
        """Envoie la réponse générée"""
        try:
            msg = MIMEMultipart()
            msg['From'] = self.email_config['email']
            msg['To'] = to_email
            msg['Subject'] = f"Re: {original_subject}"
            
            if priority == 'high':
                msg['X-Priority'] = '1'
            
            msg.attach(MIMEText(response, 'plain', 'utf-8'))
            
            server = smtplib.SMTP(self.email_config['smtp_server'], 587)
            server.starttls()
            server.login(self.email_config['email'], self.email_config['password'])
            server.send_message(msg)
            server.quit()
            
            print(f"✅ Réponse envoyée à {to_email}")
            
        except Exception as e:
            print(f"❌ Erreur envoi réponse: {e}")
    
    def extract_email_body(self, email_message) -> str:
        """Extrait le corps de l'email"""
        body = ""
        if email_message.is_multipart():
            for part in email_message.walk():
                if part.get_content_type() == "text/plain":
                    body += part.get_payload(decode=True).decode('utf-8', errors='ignore')
        else:
            body = email_message.get_payload(decode=True).decode('utf-8', errors='ignore')
        
        # Nettoyer le texte
        body = re.sub(r'\n\s*\n', '\n\n', body)  # Supprimer lignes vides multiples
        return body.strip()

def main():
    import os
    
    email_config = {
        'email': os.getenv('EMAIL_ADDRESS'),
        'password': os.getenv('EMAIL_PASSWORD'),
        'imap_server': 'imap.gmail.com',
        'smtp_server': 'smtp.gmail.com'
    }
    
    assistant = EmailAssistant(
        openai_api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'),
        email_config=email_config
    )
    
    print("🤖 Traitement des emails avec IA...")
    assistant.process_incoming_emails()
    print("✅ Traitement terminé")

if __name__ == "__main__":
    main()

Résultats et ROI

Gains Mesurés (6 mois d'utilisation)

Automatisation Code Reviews:
  Temps avant: 6h/semaine
  Temps après: 2h/semaine  
  Gain: 4h/semaine = 16h/mois

Monitoring Intelligent:
  Temps avant: 3h/semaine (analyse manuelle logs)
  Temps après: 0.5h/semaine (validation alertes IA)
  Gain: 2.5h/semaine = 10h/mois

Veille Technologique:
  Temps avant: 2h/semaine (lecture manuelle)
  Temps après: 0.5h/semaine (lecture résumés IA)
  Gain: 1.5h/semaine = 6h/mois

Rapports Déploiement:
  Temps avant: 1h/déploiement × 8 déploiements/mois = 8h/mois
  Temps après: 0.25h/déploiement × 8 = 2h/mois
  Gain: 6h/mois

Gestion Emails:
  Temps avant: 5h/semaine (tri, réponses basiques)
  Temps après: 2h/semaine (validation réponses IA)
  Gain: 3h/semaine = 12h/mois

TOTAL GAGNÉ: 50 heures/mois
VALEUR (à 50€/h): 2500€/mois
COÛT IA (APIs): ~200€/mois
ROI NET: 2300€/mois

Impact sur la Qualité

Code Reviews:
  - Détection bugs: +40%
  - Cohérence suggestions: +60%
  - Couverture analyse: +80%

Monitoring:
  - Détection proactive problèmes: +70%
  - Faux positifs: -50%
  - Temps résolution incidents: -30%

Communication:
  - Temps réponse emails: -80%
  - Qualité réponses: +30%
  - Satisfaction clients: +25%

Conclusion : L'Automatisation Intelligente

L'IA a transformé ma façon de travailler en automatisant l'intelligence, pas seulement les tâches répétitives.

Principes Clés

1. Automatiser avec Discernement

• Automatiser : Tâches répétitives et analysables
• Augmenter : Décisions complexes nécessitant expertise
• Garder contrôle : Validation humaine sur les points critiques

2. ROI Immédiat

• Commencer par les tâches à fort impact/faible effort
• Mesurer les gains réels
• Réinvestir le temps gagné dans la valeur ajoutée

3. Qualité Supérieure

L'IA ne fait pas que gagner du temps, elle améliore la qualité :

• Analyses plus systématiques
• Moins d'oublis
• Cohérence accrue

En tant que développeur Symfony senior à Toulouse, ces automatisations m'ont permis de me concentrer sur ce qui compte vraiment : l'architecture, la stratégie technique, et l'accompagnement client.

L'avenir appartient aux développeurs qui sauront orchestrer l'IA pour démultiplier leur impact.

Vous voulez automatiser vos tâches quotidiennes avec l'IA ? Contactez-moi pour partager mes scripts et techniques !