Ingénierie d'infrastructures linéaires
Conduire l'adoption de l'IAGen auprès d'une direction tech avec Claude
Accompagnement méthodologique pour basculer d'une expérimentation isolée vers un modèle de développement piloté par l'intelligence artificielle grâce à Claude.
Industrie
Solutions de gestion pour grands projets d'infrastructures
Enjeu
Intégrer l'IA pour transformer et accélérer les cycles de livraisons (SDLC à AI-DLC)
Résultat
Trajectoire validée de réduction des cycles de conception de 60% en moins de 3 mois
Intervention
Benchmark LLM
Pair programming IA
Décloisonnement tech
DevOps
Plan d'adoption
Animation de rituels tech
Stack tech
Claude
Java/Spring
React
PostgreSQL
Kubernetes
Jenkins
L'éditeur développe des solutions métiers pointues et sur mesure destinées à la gestion de chantiers de grande envergure.
Depuis 2021, notre implication continue au sein de leur direction tech a forgé une compréhension approfondie de leurs impératifs de production. Soutenus par cette équipe intégrée, nous avons accompagné l'organisation dans la mutation de ses pratiques d'ingénierie logicielle.
L'ambition visait à établir les bases solides d'un développement assisté par l'IA générative en passant d'une expérimentation isolée à des flux de travail AI-DLC. En moins de trois mois de déploiement, cette transition a déjà produit des résultats mesurables sur la vélocité et l'organisation des collaborateurs.
Les défis à relever
L'émergence d'outils capables de générer de nouvelles fonctionnalités a redéfini les standards de vitesse de conception sur le marché. Pour maintenir son avance technologique face à ces mutations, l'entreprise devait repenser ses processus.
- Accélération de la conception: L'enjeu principal consistait à raccourcir les délais de livraison et les POC. Ces étapes d'expérimentation s'avèrent indispensables dans ce secteur pour valider une architecture avant son développement à grande échelle.
- Préservation de l'existant : L'intégration de LLM devait s'opérer sans fragiliser la profondeur de l'expertise métier, le niveau de sécurité global et la la stabilité du codebase historique.
- Transition méthodologique : L'organisation devait orchestrer une bascule complète du cycle de développement classique (SDLC) vers une approche nativement assistée, nécessitant un plan d'adoption pour l'ensemble des équipes.
Une co-exécution stable
En tant que partenaire tech et IA, nous avons défini une méthodologie basée sur des itérations courtes et des livrables intermédiaires. Cette cadence a garanti une synchronisation continue entre les équipes tech, data et produit.
Après une phase de benchmark, le modèle Claude a été sélectionné pour sa robustesse d'analyse. Nos ingénieurs en déploiement IA ont structuré l'intervention autour de trois axes successifs.
Ils ont d'abord configuré des environnements dédiés pour déléguer les requêtes algorithmiques complexes au modèle.
Ensuite, des sessions de pair programming IA ont été menées pour auditer le code existant et isoler des axes d'optimisation clairs.
Enfin, notre statut de partenaire certifié du réseau Anthropic a soutenu l'instauration de rituels de partage hebdomadaires afin de décortiquer les cas d'usage réels et d'uniformiser l'utilisation de l'outil.
L’impact concret
La refonte de ce modèle opérationnel a généré une évolution palpable de la productivité en un temps record.
- Rationalisation de la conception : L'automatisation des tâches techniques complexes a libéré de la bande passante. Les équipes se réunissent désormais pour générer de nouvelles idées et perfectionner leurs livrables. Ces gains de productivité sont immédiatement visibles sur les échéanciers des POC, validant une trajectoire régulière visant à réduire les cycles de livraison les plus denses de 8 à 3 mois.
- Élévation des compétences : L'assistance ciblée a favorisé un décloisonnement des expertises. Les Backend Engineers opèrent aujourd'hui sur des missions Frontend (React) en toute autonomie. Cette polyvalence a transformé le groupe en une équipe hybride, facilitant la redistribution des missions et offrant la capacité de répondre à de nouveaux défis clients grâce à cette disponibilité accrue.
- Modernisation culturelle : Le modèle AI-DLC suit une trajectoire d'adoption active. L'animation des sessions de partage garantit un alignement progressif des pratiques de développement, favorisant une standardisation pérenne des méthodes de travail au sein de la direction tech.
Découvrir d'autres cas clients
Chaque projet est unique, mais notre exigence reste la même : co-exécuter, sécuriser et faire avancer les produits, quels que soient le contexte et les contraintes.
