Cas d'usage
On ne déploie pas l'IA partout. On la déploie là où elle fait gagner du temps, de la clarté ou de la qualité.
Pour : Product Owner
Douleur : Les specs arrivent floues, on perd 1-2 semaines en allers-retours.
Solution : Un agent qui transforme un compte rendu d'atelier en user stories testables, avec critères d'acceptation et risques identifiés.
Spec exploitable en quelques heures, pas en semaines.
Pour : Tech Lead
Douleur : Les PR s'accumulent, la qualité reste inégale.
Solution : Un reviewer IA qui pré-filtre les PR sur les standards, la sécurité et la lisibilité avant la review humaine.
Charge de review humaine divisée par 2, qualité plus homogène.
Pour : Architecte / Sécurité
Douleur : Les revues sécurité sont en bout de chaîne, donc trop tard.
Solution : Un agent qui scanne les changements à chaque PR contre votre référentiel de risques et alerte sur les patterns sensibles.
Risques détectés en amont, pas en pre-prod.
Pour : Tous les rôles
Douleur : Les décisions se perdent, on refait les mêmes ateliers.
Solution : Un agent qui produit un compte rendu structuré, extrait les décisions, les actions, les questions ouvertes.
Décisions traçables, ateliers plus rares mais plus utiles.
Pour : Développeur
Douleur : Trop de temps passé à reproduire et instrumenter les bugs.
Solution : Un agent qui propose une reproduction minimale, un correctif candidat et les tests associés.
MTTR divisé, dette de bugs sous contrôle.
Pour : Architecte / Backend
Douleur : Les contrats d'API divergent entre équipes.
Solution : Un agent qui propose des contrats cohérents avec votre référentiel et génère la documentation OpenAPI.
Cohérence d'API à l'échelle, intégrations plus rapides.
— Passons à l'action
On le qualifie ensemble en 30 minutes.
