Lexique

Certains intitulés de poste, méthodes ou outils peuvent nécessiter un éclairage, nous les mettons en lumière ici.

A

Audits agentiques: Des audits de code, d'architecture ou de sécurité menés avec des agents IA : l'agent parcourt le système et signale, un ingénieur vérifie et tranche.

Context Engineering: Choisir ce qu'un agent voit pour sa tâche : les fichiers, la documentation et les règles utiles, rien d'autre. Un contexte cadré donne des réponses justes, et coûte moins cher.

Diagnostics IA: L'état des lieux de l'IA dans une équipe : comment elle est déjà utilisée, ce qu'elle coûte, et si les modèles en place sont taillés pour leurs tâches ou trop gros pour elles.

Éco-conception: Concevoir un service numérique pour qu'il consomme le juste nécessaire : des pages légères, des requêtes qui servent, un calcul dimensionné sur le besoin réel. Chez nous, elle découle de l'exigence technique.
Enablers AI: Nos quatre offres pour installer l'IA dans une équipe de développement : Audit maturité IA, Pilote spec-driven, Désendettement et Développement augmenté. Elles reposent sur nos deux métiers historiques, le conseil et l'ingénierie.

Forward Deployed Engineer: Un ingénieur senior qui s'installe chez le client, côté métier comme côté technique, prend en main un problème prioritaire et le mène jusqu'en production, puis jusqu'à ce qu'il soit vraiment utilisé.

Garde-fous de sécurité: Les règles et les contrôles qui encadrent ce qu'un agent IA peut faire : des accès limités, des secrets protégés, une validation humaine pour les actions sensibles, et une revue de tout ce qu'il produit.

Harness Engineering: Concevoir l'environnement de travail d'un agent de code : ses outils, ses règles, ses commandes de test, et ce qu'il voit, rien d'autre. Un harness bien conçu rend l'agent prévisible.

Orchestration d'agents: Faire travailler plusieurs agents IA ensemble, chacun sur sa tâche (spécifier, coder, tester, relire), avec un ingénieur qui répartit le travail et valide le résultat.

Product engineering augmenté: Notre façon de travailler : des ingénieurs qui mènent un produit de la spécification à la production, avec l'IA comme levier. La spec avant le code, le modèle choisi selon la tâche, la facture mesurée.

Reprise de code legacy: Reprendre un système existant que plus personne ne maîtrise : le lire, le comprendre, le documenter, puis le faire évoluer sans tout réécrire. L'IA accélère la lecture, l'ingénieur décide.

Spec-Driven Development (SDD): Écrire la spécification avant le code : contrats d'API, critères d'acceptation, décisions tracées. Le code est ensuite généré à partir d'elle, puis relu et testé.

Vibe-coding: Laisser l'IA écrire du code et espérer qu'il marche, sans spécification, sans cadre et sans relecture. Rapide au début, coûteux ensuite : c'est la dette que le développement augmenté évite.