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IA

Chaîne de développement agentique industrialisée

Ingénieur d'abord : l'IA exécute, je conçois, je décide, je relis et je prouve.

Chiffres clés

campagnes de recette
5
cas de recette joués
800+
agents en parallèle, au maximum
11

Contexte

Livrer seul un système d'information complet, avec un niveau de qualité d'équipe. Générer du code ne suffit pas : chaque changement doit être cadré, relu et prouvé.

Mon rôle

Je cadre, j'orchestre, je relis chaque changement et je garde le dernier mot, en autonomie complète.

Solution

Tout part d'un workflow spec-driven : le besoin devient une roadmap versionnée, découpée en livrables avec preuves et statuts de vérification. Chaque dépôt porte son contrat AGENTS.md. L'exécution est orchestrée par des skills réutilisables, des sous-agents calibrés en modèle et en effort selon le risque, et des worktrees parallèles.

La preuve passe par des recettes multi-agents dans un vrai navigateur, via MCP : les verdicts sont re-mesurés et un registre relie chaque défaut à son correctif. Le savoir est capitalisé dans une mémoire long terme auto-hébergée, alimentée par des hooks. Cette chaîne a livré la plateforme e-commerce, le SSO sur 9 applications et l'import fournisseur en production.

Fonctionnalités clés

  • Specs et roadmaps versionnées

    Chaque besoin devient une roadmap découpée en livrables, avec preuve et statut de vérification.

  • Recettes multi-agents en navigateur

    Jusqu'à 11 sous-agents jouent la recette dans un vrai navigateur, via MCP.

  • Verdicts re-mesurés

    Aucun verdict d'agent n'est pris pour acquis : il est re-mesuré, et la traçabilité est vérifiée par script.

  • Des résultats en production

    Plateforme e-commerce, SSO sur 9 applications et import fournisseur livrés avec cette chaîne.

Défis d'ingénierie

  1. 1

    L'ingénieur garde le dernier mot

    Plan validé avant tout code, revue de chaque changement : aucun code non compris n'est fusionné.

  2. 2

    Agents calibrés selon le risque

    Modèle et niveau d'effort de chaque sous-agent sont choisis en fonction de l'enjeu de la tâche.

  3. 3

    Test qui échoue d'abord

    Chaque correction commence par une spec et un test qui reproduit le défaut avant d'être corrigé.

  4. 4

    Capitalisation automatique

    Des hooks alimentent la mémoire long terme, partagée entre Claude Code et Codex.

Stack technique

IA
Claude CodeCodexMCP (Chrome DevTools)SkillsHooksSubagentsHindsight
Infra
Git worktreesDocker
Qualité
Python
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Un projet de cette envergure ?

Parlons de votre contexte : je vous dis franchement ce qui est faisable, et en combien de temps.

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