Les assistants de code IA génériques génèrent du code plausible — mais pas du code qui suit vos conventions. Les agents de codage IA personnalisés sont formés sur votre dépôt, vos normes de codage et vos modèles architecturaux. Ils écrivent du code comme si vos développeurs seniors l'avaient écrit.
Copilot et ChatGPT génèrent du code. Mais il utilise des bibliothèques que vous n'utilisez pas, suit des conventions que vous ne suivez pas, et des structures qui ne correspondent pas à votre architecture. Les développeurs passent autant de temps à corriger le code IA qu'ils en ont gagné à le générer.
Le problème n'est pas le modèle — c'est le manque de contexte. Un assistant générique ne connaît pas vos modèles d'API, votre gestion des erreurs, votre gestion d'état ou vos contraintes de déploiement.
Les agents de génération de code écrivent des fonctionnalités en suivant vos standards, en utilisant vos modèles et bibliothèques. Les agents de revue de code vérifient les PR selon vos directives de nommage, sécurité, performance et architecture. Les agents de génération de tests créent des tests correspondant à votre framework et votre style d'assertion. Les agents de refactorisation identifient les améliorations avec des diffs avant/après.
Tous les agents opèrent via votre workflow Git — créant des branches, ouvrant des PR et répondant aux retours.
Analyser la structure du dépôt, les modèles, les conventions et le pipeline CI/CD. Identifier les zones à plus forte valeur ajoutée.
Configurer les agents avec le contexte de votre base de code, la structure des répertoires, les conventions et les contraintes.
Valider les résultats par rapport à vos standards sur de vraies PR et fonctionnalités. Calibrer jusqu'à ce que les résultats correspondent au niveau de qualité.
Déployer dans les extensions IDE, l'automatisation des PR et les canaux d'équipe. Former l'équipe à une utilisation efficace.
Sans engagement. Dites-nous ce dont vous avez besoin et nous vous dirons comment nous le résoudrions.
Défi: Une équipe de 4 personnes devait livrer plus rapidement mais ne pouvait pas recruter — la revue de code était le goulot d'étranglement
Solution: Agent de revue de PR + agent de génération de code gérant le code standard à partir des tickets Jira
Résultat: Temps de revue de PR de 4 heures à 30 minutes ; vélocité des fonctionnalités augmentée de 35 % ; 12 problèmes de sécurité détectés le premier mois
Défi: Base de code legacy de plus de 500K lignes nécessitait une modernisation mais les développeurs évitaient la refactorisation
Solution: Agent de refactorisation identifiant des opportunités de modernisation sûres avec tests d'équivalence comportementale
Résultat: Vélocité de refactorisation multipliée par 5 ; dette technique réduite de 22 % en 3 mois ; zéro régression
Défi: Incohérences de la bibliothèque de composants entre 8 développeurs — mêmes modèles implémentés de 5 façons différentes
Solution: Agent de génération de code créant des composants selon des modèles établis, agent de revue signalant les déviations
Résultat: Cohérence améliorée de 62 % à 94 % ; temps de développement de nouveaux composants réduit de 40 %
Défi: Couverture de tests de 23 % sur les pipelines de données — écrire les tests était fastidieux
Solution: Agent de génération de tests créant des tests complets : validation de schéma, transformations, cas limites
Résultat: Couverture de 23 % à 71 % en 6 semaines ; 8 bugs latents découverts ; échecs de pipeline réduits de 55 %
Nous construisons des agents sur Next.js 16 + Payload CMS 3 + PostgreSQL — la même stack sur laquelle nos propres systèmes IA de production fonctionnent. Les Server Actions gèrent l'orchestration des outils, PostgreSQL stocke la mémoire et l'état des agents, et Payload gère la configuration via une interface d'administration que votre équipe peut utiliser sans toucher au code.
Claude et GPT-4o ne sont pas des services que nous revendons — ce sont des outils que nous utilisons quotidiennement pour développer des logiciels, générer du contenu et gérer nos opérations internes. Nos agents de codage IA écrivent du code de production. Notre pipeline de contenu génère et publie des articles de manière autonome. Nous construisons des agents IA parce que nous sommes une équipe native IA.
L'infrastructure auto-hébergée signifie que vos données restent là où vous les contrôlez. Pas de dépendance à des plateformes SaaS qui peuvent changer leurs tarifs ou conditions. Pistes d'audit PostgreSQL complètes, vos propres sauvegardes et conformité RGPD intégrée dans l'architecture.
Stratégie, architecture, développement, déploiement et support continu — tout par une seule équipe. Pas de transferts entre consultants, designers et développeurs. Les ingénieurs qui construisent votre système sont les mêmes qui le maintiennent.
Nos propres opérations sont automatisées de bout en bout : pipelines CI/CD, surveillance de l'infrastructure avec alertes Telegram, sauvegardes quotidiennes de base de données, publication automatisée de contenu et workflows de développement assistés par IA. Nous construisons l'automatisation pour les clients parce que l'automatisation est la façon dont nous gérons notre propre entreprise.
Engagements à prix fixe avec livrables définis à chaque jalon. Les projets IA comportent une incertitude inhérente, nous délimitons donc avec des phases de prototypage explicites — vous voyez des résultats fonctionnels avant de vous engager dans la construction complète. Pas de facturation horaire ouverte qui vous pénalise pour la complexité.
Les agents à fonction unique commencent à 20 000-30 000 €. Les suites multifonctions vont de 35 000 à 60 000 €. Les déploiements d'entreprise coûtent 60 000-100 000 € et plus. Les coûts d'API LLM s'élèvent à 500-3 000 €/mois par équipe.
Les agents sont configurés avec vos politiques de sécurité et vérifient les modèles de vulnérabilité courants. Nous recommandons l'IA comme première passe, avec du code critique pour la sécurité revu par un humain.
Accords d'API IA d'entreprise avec protections de traitement des données. Pour une sécurité maximale, nous pouvons déployer des modèles auto-hébergés sur votre infrastructure.
Les agents personnalisés atteignent 70-85 % d'utilisation quotidienne car les résultats correspondent aux standards de l'équipe. Les assistants génériques ne voient que 30-40 %.
Les agents de revue et de test montrent des économies immédiates. La génération de code atteint sa pleine productivité en 2-3 semaines. Les améliorations de vélocité mesurables apparaissent dès le premier sprint.
Parlez-nous de vos besoins et nous concevrons une solution d'agents de codage IA personnalisée pour votre entreprise.
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