Data & AI

Nous avons évalué nos huit projets menés avec des agents IA : 24 questions, des preuves lues dans le code, jamais des impressions. Les résultats nous ont surpris. En tant que coach, j'en tire une cinquième source pour la prise de contexte : lire les traces du travail agentic avant de rencontrer les équipes, pour mieux les écouter ensuite.

Des agents IA écrivent une part croissante de notre code, sur huit projets. La vraie question n'est plus « sait-il coder ? » mais « comment savoir ce qu'il a réellement vérifié ? ». Notre réponse : un projet de pilotage qui mesure et propose, une personne qui décide. Règles, incidents, chiffres mesurés et cinq gestes pour commencer demain.

Cet article étudie pourquoi le brownfield est si différent du greenfield, propose 5 grandes raisons qui font que l’accélération promise par l’Agentic Engineering, n’est pas toujours atteinte et propose quelques leviers pour effectivement s’accélérer.

Le context engineering vous connaissez ? Il nous concerne tous, découvrez en quoi il consiste, pourquoi il est important d'y prêter attention et les leviers pour le mettre en pratique en tant que product people.

Injection de prompt, exfiltration de system prompt, smuggling Unicode... Vos agents IA sont exposés à des multitudes d'attaques. Découvrez une architecture de défense en profondeur pour sécuriser vos systèmes agentiques : filtres déterministes, LLM-as-a-judge, guardrails, etc.

« L'équipe me plie des tickets à 13 points en 2h. Ça fait 2 jours que je suis off, le backlog est vide. » Ce que raconte cette Product Owner, une vingtaine d'Octos me l'ont dit autrement : quand une partie de l'organisation accélère, c'est le reste qui devient la contrainte.

L'IA agentique ne remplace pas le SDLC, mais le réinvente. Les six phases du cycle de vie demeurent, tandis que la valeur se déplace de l'exécution vers la réflexion, la gouvernance et la prise de décision, faisant du SDLC un cadre privilégié pour orchestrer efficacement la collaboration entre les équipes humaines et les agents.

Et si la vraie valeur de l'IA n'était pas la vitesse de production du code, mais la vitesse d'apprentissage ? En m'appuyant sur l'expérimentation de Peaksys décrite par Samuel Retiere dans Medium, j'explore ce que le regard Lean apporte aux transformations IA : du karakuri kaizen au Jidoka, jusqu'à ce que l'IA va changer dans nos équipes.

L’IA bouleverse nos organisations. Agents autonomes, Shadow AI, dépendance aux fournisseurs : la surface d’attaque change radicalement. Ce premier article pose un constat lucide sur les risques émergents. L’enjeu n'est pas de subir, mais d'engager, ensemble, une réflexion durable sur la maîtrise de nos systèmes à l’ère de l’IA.

Un glossaire IA pour comprendre simplement les termes clés de l’intelligence artificielle, des LLM aux agents en passant par le RAG.