Design et livraison natifs IA
Nous avons intégré l'IA à la façon dont les équipes produit conçoivent et livrent. Le plus dur n'était pas l'outillage. C'était de trouver la limite entre là où l'IA vous fait gagner du temps et là où les humains doivent garder la main.
Le défi
Les cycles de design duraient environ six semaines. Les partenaires métier relisaient des spécifications statiques, les retours arrivaient tard et l'ingénierie attendait les décisions.
La direction voulait de l'IA dans le workflow, mais dans un domaine critique pour la sécurité, elle devait être fiable, vérifiable et honnête sur ses limites.
À quoi ça ressemble
Écrans d'illustration avec des données inventées.
Ce que nous avons fait
Définir
Une stratégie IA avec la direction : où l'IA aide, où elle n'aide pas et quels garde-fous s'appliquent.
Concevoir
Un front-end bac à sable où les partenaires métier parcourent les écrans proposés au lieu de lire des spécifications. Des retours en quelques jours, pas en quelques semaines.
Construire
Un workflow GenAI de bout en bout. En entrée : code front-end, cas d'usage et user stories. En sortie : code backend, documentation et cas de test.
Améliorer
Une IA connectée à Jira et Confluence pour rédiger et commenter les tickets. Les systèmes les plus complexes restent pilotés par des humains, car aucun modèle ne maîtrise assez le domaine pour se voir confier tout le travail.
Ce qu'il a fallu
Vous voulez de tels résultats pour votre activité ?
Dites-nous ce que vous construisez. Nous répondons sous un jour ouvré avec ce par quoi nous commencerions.