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Delivery IA et gouvernance
Développement assisté par IA et gouvernance
Nous accompagnons le développement assisté par IA, du cadrage à l’intégration dans votre SI. Architecture, code review, tests, sécurité et data governance font partie du delivery.
Notre position
Maîtriser la qualité du développement assisté par IA
Le développement assisté par IA augmente la capacité de production de code. Les processus de revue, de test et de maintenance doivent évoluer en conséquence pour maîtriser la dette technique.
Sans conventions communes, les contributions générées par IA peuvent diverger en matière d’architecture, de nommage et de comportement. Nous définissons les standards du projet et les vérifications associées pour maintenir la cohérence du code.
La qualité des données reste une condition de fiabilité des systèmes d’IA. Les données utilisées et les résultats réinjectés dans le système doivent être contrôlés, documentés et associés à un responsable.
Ce qui se passe réellement
Quatre risques à gérer dans vos projets IA
- La divergence, en quelques semainesDes conventions d’architecture et de développement documentées limitent les écarts de nommage, de structure et de comportement entre les composants générés.
- Du code en production que personne n'a reluLa validation du code généré doit être attribuée à des reviewers identifiés. Les revues et les résultats de tests sont conservés avant toute mise en production.
- Une dette de sécurité qui arrive sans bruitLes dépendances du code généré doivent être inventoriées et contrôlées. L’analyse des vulnérabilités est intégrée dans la chaîne de développement.
- La boucle de dégradation de la donnéeLorsque les résultats d’un modèle sont réutilisés, leur qualité et leur provenance doivent être suivies. Le data lineage, les règles de mise à jour et l’identification des owners permettent de contrôler ces boucles.
Depuis notre propre delivery
Retour d’expérience : prototype d’une console d’exploitation
L'un de nos consultants seniors, présent depuis des années sur la plateforme d'intégration d'un armateur mondial de conteneurs, en a reconstruit toute la console d'exploitation avec l'assistance d'une IA : gestion des paramétrages, versionnage, contrôle qualité, packaging, édition graphique des workflows et supervision de production. Frontend, backend, procédures de base de données et API. Deux mois, une personne.
Il avait passé des années dans le modèle de données de la plateforme, ses règles métier et ses modes de panne. Interrogé sur la capacité d'un développeur extérieur à faire de même avec les mêmes outils, sa réponse a été non : les outils étaient à la portée de tous, le contexte non.
Les conventions issues des écrans validés sont enregistrées dans la documentation du projet et utilisées pour les développements suivants. Cette méthode maintient la cohérence fonctionnelle et visuelle du prototype.
Le prototype utilise un versioning basé sur des empreintes, des objets livrés immuables et des quality gates qui bloquent le packaging en cas de non-conformité.
Analyse statique, détection de secrets, suivi des dépendances et de la couverture dans un conteneur, rapport réinjecté pour correction, puis une seconde revue menée depuis un contexte vierge, sans historique du projet. Une CVE sur une dépendance et un défaut d'accès concurrent ont été trouvés et corrigés ainsi.
Ce système est un prototype en test, pas un déploiement en production, et il n'a pas encore été soumis à la revue de sécurité du client. Nous le décrivons pour ce qu'il montre de la méthode, pas pour revendiquer une référence en production. Le client n'est pas nommé.
Comment nous intervenons
Notre accompagnement en développement IA
L’accompagnement associe architecture, méthodes de développement, contrôle qualité et gouvernance. L’objectif est de produire des solutions maintenables, testables et documentées.
Cadrage du delivery IA
Définition des conventions, du nommage, des règles d’architecture et de la Definition of Done. Le cadre précise les tâches assistées par IA et les validations humaines requises.
- Conventions
- Règles d'architecture
- Definition of done
- Discipline de contexte
Revue et sécurité du code généré
Analyse statique, détection de secrets, suivi des dépendances et des vulnérabilités, seuils de couverture, et une seconde revue contradictoire menée depuis un contexte vierge. Mise en place comme une chaîne, pas comme un audit ponctuel.
- SAST
- Détection de secrets
- SCA et CVE
- Revue contradictoire
Architecture et intégration de la solution
Conception du modèle de données, des API, du packaging, des environnements et des interfaces avec le SI existant pour préparer l’industrialisation du prototype.
- Modèle de données
- Conception d'API
- Packaging et environnements
- Intégration au legacy
Gouvernance de la donnée pour l'IA
Fraîcheur, data lineage, propriété et données de référence sur les flux qu'un système d'IA consomme, avec des engagements explicites sur l'âge de la donnée et le taux d'erreur. C'est ce qui empêche la qualité de se dégrader au fil des itérations.
- Engagements de fraîcheur
- Data lineage
- Données de référence
- Supervision qualité
Conformité et souveraineté
Où tournent les modèles, où la donnée réside et transite, ce qu'un système d'IA a le droit de lire, et les preuves qu'un régulateur ou un audit interne réclamera. Sous AI Act, DORA et NIS2, avec une option d'hébergement européen quand le périmètre l'exige.
- AI Act
- DORA et NIS2
- Hébergement européen
- Preuves d'audit
Montée en compétence des équipes
Nous accompagnons vos ingénieurs dans l’utilisation de l’IA, la revue des résultats et l’application des conventions du projet. Les méthodes et la documentation sont transférées à vos équipes.
- Delivery en binôme
- Transfert de méthode
- Pratique de revue
- Documentation
Comment nous nous engageons
Une démarche progressive, appliquée à votre projet
5 à 15 jours. Ce que vos équipes construisent déjà avec l'IA, ce qui arrive en production, ce qui est relu, et où se situe l'exposition. Se termine par un plan chiffré.
Conventions, chaîne de revue et barrières qualité sur un périmètre réel, pour que les règles soient éprouvées sur du delivery plutôt qu'écrites dans l'abstrait.
Une solution bornée, livrée avec l'assistance de l'IA, à l'intérieur de ce cadre, avec le travail d'architecture et d'intégration qui la rend maintenable.
Vos ingénieurs tiennent la méthode sans nous. Conventions, chaîne et documentation vous restent.
Évaluez vos pratiques de développement IA
Un assessment de 5 à 15 jours évalue vos pratiques de développement assisté par IA et propose un plan chiffré pour l’architecture, les contrôles qualité et la gouvernance.