Question 1

Est-ce que l'IA a accès à notre code ? C'est sécurisé ?

Accepted Answer

Oui, la sécurité est non-négociable. Les outils comme Claude Code tournent en local sur les machines de vos devs - votre code ne quitte pas votre environnement. Pour les agents en background, on configure les accès avec vos règles (VPN, repos privés, policies). On s'adapte à vos contraintes de sécurité, pas l'inverse.

Question 2

Ça marche sur notre stack ?

Accepted Answer

On a travaillé sur du GraphQL/AWS/TypeScript, du Node.js, du Python, du React, du Terraform. Les skills et agents sont construits sur mesure pour VOTRE stack, vos conventions, et votre codebase. Si vos devs codent dessus, l'IA peut y être intégrée.

Question 3

Ça va remplacer nos développeurs ?

Accepted Answer

Non. L'IA supprime la plomberie (commits, PRs, debug basique, docs) pour que vos devs se concentrent sur ce qui compte : l'architecture, la code review approfondie, les discussions produit. On a mesuré : les devs codent MOINS mais livrent PLUS. Ils montent en compétence, ils ne sont pas remplacés.

Question 4

C'est pas juste installer Copilot ?

Accepted Answer

Copilot, c'est 5% du potentiel. L'autocomplétion, tout le monde l'a. La vraie valeur, c'est les skills métier adaptés à votre codebase, les agents autonomes qui traitent les tickets et les bugs, l'automatisation CI/CD, le monitoring intelligent. C'est ça qu'on met en place.

Question 5

Combien de temps avant de voir des résultats ?

Accepted Answer

L'audit prend 3 à 5 jours. Dès le workshop (1-2 jours), vos devs sont opérationnels sur les outils. Les premiers gains mesurables arrivent au premier sprint. Les résultats les plus marquants (x2-3 sur la vélocité) se voient en 4 à 6 semaines avec l'accompagnement continu.

Question 6

On a déjà essayé l'IA et ça n'a pas marché

Accepted Answer

C'est le cas le plus fréquent. Généralement, le problème n'est pas l'outil mais l'intégration. Donner ChatGPT ou Copilot aux devs sans méthode, sans skills adaptés, sans mesure, ça ne produit rien. Notre approche : on structure, on mesure, on itère. C'est pour ça que les résultats sont reproductibles.

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