Stop "Vibe Coding." Construisez une architecture technologique IA iASSET.
J’aide les CTO à coupler productivité, qualité et IA souveraine. De l’architecture de zéro jusqu’aux GitOps pour les LLM, je maximise la réutilisation du code avant qu’il ne devienne une dette durablement coûteuse.
Votre stratégie IA génère-t-elle plus de dette que de code ?
Quand les prototypes passent en production, le coût n’est pas le modèle. C’est l’architecture qu’on ne peut plus étendre, les évaluations qu’on ne lance pas, et la gouvernance qu’on a oubliée.
Schémas d’échec typiques
- Décisions “Vibe”Les prompts et pipelines évoluent sans garde-fous qualité mesurables.
- Verrouillage fournisseur & changementsLes changements de modèles cassent le comportement, faute de découplage.
- Trous de souverainetéRésidence des données, IAM, et gouvernance arrivent trop tard.
- LLM ops = improvisationPas d’harness d’évaluation, pas de détection de dérive, et pas de story de déploiement fiable.
Vous n’avez pas besoin de “plus d’IA”.
Vous avez besoin d’une pile technologique IA que votre organisation d’ingénierie peut réutiliser pendant des années.
Le cadre iASSET
Une feuille de route concrète pour industrialiser le développement IA et arrêter de payer la “taxe de rework” à chaque nouveau modèle ou fonctionnalité.
Architecture Design-First (hexagonale)
Des structures clean & hexagonales pour encapsuler les adaptateurs LLM et contenir leur impact dans un périmètre maîtrisé.
Spécification : contrats stricts
Des interfaces typées (Go/Python) qui imposent l’intention et réduisent l’ambiguïté entre modèles, prompts et logique métier.
Sécurité by Design : souveraineté & isolation
Des agents sandboxés sur Cloud souverain, avec isolation et frontières strictes pour sécuriser les flux et la résidence des données.
Évaluation : revue de code par experts
“Human-in-the-loop” pour préserver l’ownership, valider les choix techniques et maintenir une qualité mesurée dans le temps.
Tests systématiques : GitOps pour LLM
Des pipelines CI/CD automatisés et des Evals pour des tests reproductibles, déclenchés avant la mise en production.
Comment on déploie l’iASSET
Un audit court d’abord, puis un plan d’architecture et d’ingénierie concret, exécutable sans “surprises IA”.
Audit 15 minutes
Identifier la dette que vous accumulez : architecture, garde-fous qualité, souveraineté et déploiement.
Plan iASSET
Définir les contrats, la stratégie d’évaluation, la chaîne GitOps et la stack Go/Python prête production.
Industrialiser
Implémenter le système, automatiser les déploiements et instrumenter la télémétrie pour garder une cadence fiable.
FAQ
Des réponses rapides pour les CTO et VPs Eng qui ont besoin de clarté tout de suite.
Que signifie “capitalisation du code” ?+
Est-ce que vous gérez le Cloud souverain et les contraintes de résidence des données ?+
Pourquoi Go et Python ? Les LLM ne sont-ils pas “juste des scripts” ?+
Est-ce que ça remplace notre équipe ou notre architecture actuelle ?+
Prêt à sécuriser votre prochain déploiement avec iASSET ?
Réservez un audit de 15 minutes. On identifie où la dette grossit et on trace le chemin le plus rapide vers une architecture durable, des évaluations fiables et des déploiements GitOps.