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Notre méthode

Nous développons avec l’IA, et lui faisons largement confiance.
Là où elle se trompe, un pipeline strict l’arrête.

Livré à lui-même, un modèle produit du code plausible, qui compile, fait bonne figure en démonstration et peut se tromper sans que rien ne le signale. Lorsque le logiciel envoie des ordres au marché ou contrôle le risque avant l’exécution, c’est une défaillance qui coûte cher.

Le pipeline, en un coup d’œil
  1. 01

    Des garde-fous mécaniques, sans discussion possible

    Des hooks qui rejettent d’office une violation de couche, un fichier trop long ou une migration SQL qui ne suit pas la convention. Les garde-fous sont imposés, pas demandés.

  2. 02

    Un processus imposé

    Le plan d’abord, les tests d’abord, une chose à la fois. L’architecture tient en un contrat de deux pages écrit avant la première ligne de code, et un test qui échoue n’est jamais modifié pour passer.

  3. 03

    Une revue contradictoire

    Des agents indépendants suivent chaque répercussion d’une modification, avec pour consigne de ne pas ménager l’auteur. Un seul constat de gravité moyenne ou plus suffit à bloquer.

  4. 04

    L’étape que nous n’automatisons pas

    Nous ne recevons que l’essentiel : deux pages d’architecture que nous validons ou refusons, et les constats classés par gravité. Notre jugement se concentre là où les machines sont les plus faibles, la structure du système et la justesse métier.

  5. 05

    Une boucle d’apprentissage

    Chaque correction que nous apportons devient une règle permanente, appliquée par le planificateur dès la tâche suivante. Avec le temps, le système devient plus difficile à prendre en défaut.

L’IA nous rend plus rapides. Livrée à elle-même, elle produit de la dette technique ; contrainte, relue et corrigée en boucle, elle fait gagner à la fois en productivité et en qualité, et rien n’est livré sans notre validation.

Nous écrivons sur ce que cela donne en pratique — les garde-fous, les bugs, les arbitrages — dans Quietly Wrong

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