Une expertise métier profonde de vos processus, de vos règles et de vos exceptions, combinée à la maîtrise des méthodes de delivery AI-native. Chaque cas est différent : nous choisissons le cadre qui sert le vôtre. Des agents qui tiennent en production, des applications critiques reprises en semaines plutôt qu'en trimestres.
L'adoption de l'IA agentique et la modernisation applicative sont deux faces du même problème : faire entrer l'IA dans ce qui fait réellement tourner votre activité, sans casser ce qui marche.
Du premier agent utile à un parc d'agents en production, avec des garde-fous.
On part de vos processus réels, pas d'un cas d'usage de démonstration. On identifie ce qui mérite un agent, on encode vos règles métier et vos exceptions, on place l'humain aux bons points de contrôle. Puis on industrialise.
Reprendre la main sur les applications qui portent l'activité, sans big bang.
Une application critique se modernise par tranches, pas par réécriture totale. L'IA accélère la partie la plus coûteuse : comprendre l'existant. On reconstruit le modèle de domaine à partir du code et des règles réelles, puis on remplace tranche par tranche.
Un agent construit vite sans compréhension du métier produit vite du code inutile. Notre valeur tient à trois choses tenues ensemble : le métier d'abord, une méthode de delivery AI-native choisie pour votre cas, et le niveau d'exigence des applications critiques.
Avant la première ligne de code : vos processus, vos règles, vos exceptions, et ce qui se passe quand ça dérape. C'est cet ancrage qui sépare un agent qui tient en production d'une démo qui impressionne.
Nous maîtrisons plusieurs cadres de delivery AI-native et nous les adaptons au lieu de les appliquer en bloc. Le moteur, lui, ne change pas : l'IA produit le premier jet à chaque phase — élaboration, modèle de domaine, code, tests, documentation — l'humain arbitre et valide. Des cycles de quelques heures plutôt que des sprints, et le design en amont plutôt qu'en dette.
Vos applications portent le chiffre d'affaires. Traçabilité des décisions, tests avant toute modification, réversibilité à chaque étape, et un humain sur les décisions qui comptent.
Intention captée, besoin élaboré : user stories, exigences non-fonctionnelles, modèle de domaine.
Cycles validés exécutés : code, tests et documentation à chaque itération.
Déploiement, vérification, monitoring, puis retour dans la boucle.
Aucune méthode ne convient à tous les projets. Nous maîtrisons les principaux cadres de delivery AI-native — AI-DLC, BMAD, GSTACK — et nous choisissons, ou combinons, ceux qui servent réellement votre cas. Le principe, lui, reste constant : l'IA mène la proposition, l'humain valide à chaque point de contrôle, avec notre ancrage métier en amont.
Quatre phases pensées comme un dégradé d'engagement. Agents ou modernisation, le parcours est le même. Les deux premières sont notre investissement. La suite est sécurisée par un prototype démontrable.
Vous racontez le contexte, les contraintes, les objectifs : des agents à déployer ou une application critique à reprendre. On évalue la faisabilité technique et la pertinence de notre méthode pour votre cas. Si ce n'est pas pour nous, on vous le dit.
La phase d'inception appliquée à votre cas, soit ce qui prend habituellement 2 à 3 semaines d'ateliers. L'IA accélère la cartographie du domaine, l'analyse des risques et la priorisation ; vos experts métier arbitrent. Vous repartez avec un plan exécutable.
Cinq jours pour lever l'incertitude qui compte réellement : l'agent tient-il sur vos vraies données et vos vrais cas limites ? la tranche legacy se remplace-t-elle proprement ? Le prototype tourne sur un environnement réel, avant tout engagement budgétaire.
Si le prototype valide vos hypothèses, on démarre la construction. Cycles courts, livraison incrémentale, tests automatisés, documentation continue. L'IA génère, l'humain valide. À chaque étape.
Commencez par Process Radar. Puis engagez au rythme qui vous convient.
Les phases 0 et 1 sont notre investissement. Le Spike est au forfait fixe, livrable. La suite n'engage que si le prototype valide vos hypothèses. Le risque change de camp.
On comprend votre métier et votre projet, qu'il s'agisse d'agents à déployer ou d'une application critique à reprendre. On évalue la faisabilité, et on vous dit honnêtement si on peut vous aider. Si la réponse est oui, vous repartez avec un plan d'Inception. Si c'est non, vous repartez avec un avis externe utile.