Ingénierie agentique
Nous mettons en place les outils dont les développeurs ont besoin pour mener à bien leurs tâches : orchestration, compétences et workflows de développement sur votre propre base de code, afin que votre équipe puisse déployer ses applications en production plus rapidement et de manière plus fiable.
Les outils sont devenus autonomes. La plupart des équipes continuent d'utiliser la saisie semi-automatique.
Les outils, ce n'est pas le plus difficile. C'est entre le moment où on les met en place et celui où les agents commencent à produire un travail concret que la plupart des équipes se retrouvent bloquées.
Blocage au niveau de la saisie semi-automatique
Les assistants proposent des lignes de code et répondent aux questions, mais personne ne confie une tâche complète à un agent : les tests, les refactorisations et les migrations s'exécutent de bout en bout.
Chaque développeur réinvente son processus de travail
L'un utilise trois agents en parallèle, tandis que l'autre n'en a jamais ouvert un seul. Pas de compétences communes, pas de contexte partagé, pas de conventions. Ce qui fonctionne reste dans la tête de chacun.
La vitesse au détriment de la fiabilité
L'IA écrit du code plus vite que l'équipe ne peut le vérifier. En l'absence de mesures de sécurité dans l'intégration continue (CI), cette rapidité se traduit par des régressions en production.
Personne n'évalue l'impact
Durée du cycle, charge de révision, taux de défauts : les changements apportés par l'IA ne font l'objet d'aucun suivi, si bien que les décisions relatives au déploiement et au budget reposent sur des anecdotes.
Quatre mesures que nous avons mises en place
Un programme structuré : nous mettons en place l'environnement dans lequel vos agents évoluent, organisons des ateliers sur votre propre code et démontrons les résultats obtenus à l'aide de vos indicateurs.
Orchestration des agents
Modèles de délégation pour des tâches concrètes : des agents qui rédigent des tests, effectuent des refactorisations et exécutent des migrations, en s'appuyant sur le contexte, les outils et les révisions dont ils ont besoin pour mener à bien leurs missions.
Compétences et contexte commun
Les compétences des agents, les fichiers de contexte et les conventions relatives aux invites sont définis en collaboration avec votre équipe et gérés sous contrôle de version dans vos dépôts ; ainsi, ce qui convient à un développeur convient à tout le monde.
Processus de développement
Votre processus a été repensé pour les agents, du ticket à la branche, en passant par la révision et le déploiement, avec des garde-fous intégrés à l'intégration continue (CI) qui empêchent la rapidité de se transformer en dette technique.
Ateliers consacrés à votre base de code
Des ateliers pratiques consacrés à vos dépôts et à vos tickets en cours, avec des parcours distincts pour les débutants, les confirmés et les responsables, car chacun utilise les agents différemment.
D'abord une phase pilote, puis un déploiement à grande échelle
Valeur de référence
Entretiens, analyse d'un projet et des processus de travail, et établissement d'une base de référence pour les indicateurs : où l'IA apporte aujourd'hui une aide précieuse, où elle échoue et quels sont les obstacles qui l'entravent.
Équipe de pilotes
Une seule équipe, un véritable arriéré. Nous mettons en place les processus de travail des agents, leurs compétences et les garde-fous, nous travaillons aux côtés de l'équipe et nous mesurons l'écart.
Déploiement
Les compétences, les processus de travail et les ateliers ont été étendus à toutes les équipes, avec un référent désigné dans chaque équipe pour maintenir la dynamique une fois que nous nous serons retirés.
Mesurer et itérer
Évaluation de l'adoption, de la qualité et des coûts, avec des processus adaptés à mesure que les outils et les modèles évoluent. Car ils évolueront inévitablement.
Le groupe pilote permet d'observer un écart mesurable avant de mobiliser l'ensemble de l'organisation.
Ce que votre équipe conserve
Tout est conçu pour durer plus longtemps que nos fiançailles. Rien ne dépend de notre décision de rester.
Référence en matière d'adoption
Les points forts et les limites de l'IA dans votre processus de livraison actuel, avec une liste des obstacles.
Bibliothèque des compétences
Compétences des agents, fichiers de contexte et modèles de prompt pour votre pile, gérés par versions dans vos dépôts. Votre équipe en est responsable et peut les faire évoluer.
Flux de travail des agents
Modèles de délégation pour les tests, les refactorisations et les migrations s'exécutant de bout en bout, avec des étapes de révision là où cela s'avère nécessaire.
Les garde-fous dans l'intégration continue (CI)
Passez en revue les règles et les exigences relatives aux tests qui doivent être respectées et ne peuvent pas être ignorées.
Ateliers axés sur les rôles
Ateliers pratiques autour de votre propre code, avec des parcours distincts pour les débutants, les confirmés et les responsables.
Des indicateurs qui font leurs preuves
Une vision de l'adoption et de l'impact fondée sur des indicateurs auxquels votre équipe fait déjà confiance : durée du cycle, charge de révision, taux de défauts.
Nous expédions chaque jour avec ces outils
C'est comme ça que nous travaillons tous les jours
Nous développons des systèmes d'IA opérationnels intégrant des flux de travail basés sur des agents, des compétences et des mécanismes d'orchestration. Ce que nous enseignons, c'est notre façon de travailler.
Ateliers consacrés à votre code
Chaque session s'articule autour de vos dépôts et de vos tickets. C'est là que se forment les habitudes, là où le travail s'effectue réellement.
Jugé en fonction de vos indicateurs
Nous établissons une base de référence avant de commencer et effectuons des mesures après : temps de cycle, charge de révision, taux de défauts. Si les chiffres ne changent pas, vous ne devriez pas non plus renouveler notre contrat.
Questions posées par des responsables techniques
Nos développeurs utilisent déjà des assistants IA. Pourquoi aurions-nous besoin de ça ?
Faire appel à un assistant n'est pas la même chose que de travailler avec des agents. Dans la plupart des équipes, seuls quelques passionnés « s'envolent », tandis que tous les autres restent bloqués au stade de la saisie automatique. Nous comblons cet écart grâce à des workflows d'agents, au partage des compétences et à des ateliers consacrés à votre propre code, puis nous démontrons la différence à l'aide de vos propres indicateurs.
Qu'entendez-vous par « compétences » ?
Des instructions réutilisables qu’un agent charge pour une tâche récurrente : votre liste de contrôle de révision, votre procédure de migration, vos conventions de test. Nous les rédigeons avec votre équipe et les versionnons dans vos dépôts, afin qu’elles s’améliorent au fil de leur utilisation au lieu de rester cantonnées dans un seul esprit.
Avec quels outils travaillez-vous ?
Tous les principaux : Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex. Nous ne privilégions aucun outil en particulier. Nos recommandations dépendent de la pile technologique, de la politique de sécurité et du budget, et nous les réévaluons au fur et à mesure que le marché évolue.
Le code écrit par l'IA va-t-il nuire à la qualité de notre travail ?
Sans garde-fous, cela peut arriver. C'est pourquoi les règles de révision, les exigences de test et les contrôles de CI font partie intégrante de la configuration, et ne sont pas ajoutés après coup. L'objectif est de vous permettre de fusionner en toute confiance, tout en gagnant en rapidité.
Comment mesure-t-on cet impact ?
Commencez par les indicateurs de référence, puis passez aux indicateurs auxquels vous faites déjà confiance : durée du cycle, temps de révision, taux de défauts, ainsi que les données d'adoption. Pas d'indicateurs de vanité. Le taux d'acceptation, à lui seul, ne veut rien dire.
Nos ingénieurs chevronnés sont sceptiques. Est-ce que cela les concerne aussi ?
C'est surtout pour eux. Ce sont les seniors qui tirent le plus grand bénéfice des workflows des agents, en déléguant les tests, les refactorisations et les migrations, et leurs normes correspondent exactement à ce que codifient les garde-fous. C'est pour cette raison que les sessions sont distinctes selon les rôles.
Dans combien de temps verrons-nous les résultats ?
L'équipe pilote constate une amélioration mesurable au bout de 2 à 4 semaines. Le déploiement complet dure généralement entre 6 et 8 semaines, suivi de suivis mensuels par la suite.
Découvrez ce que votre équipe parvient à livrer une fois que les outils sont bien intégrés
Un entretien téléphonique de 30 minutes : votre pile technologique, la manière dont votre équipe utilise l'IA aujourd'hui et la pertinence de ce programme pour vous. Sans engagement.
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