Développement logiciel structuré assisté par LLM
Vos équipes utilisent ChatGPT et GitHub Copilot. Mais comment garantir que le code généré ne créera pas une dette technique invisible ?
Les LLM sont probabilistes, non déterministes, opaques. Comment les intégrer sans perdre le contrôle architectural ?
Le LLM écrit le code, vous vérifiez. Mais comment progresser plutôt que stagner ? Comment éviter de devenir spectateur ?
Les LLM sont des composants logiciels fondamentalement différents : probabilistes, non déterministes, opaques par construction. Leur intégration naïve dans des systèmes critiques crée des risques architecturaux invisibles qui se manifestent en production. Sans cadre structuré, l'IA devient une dépendance incontrôlable plutôt qu'un composant gouvernable.
Externaliser l'intelligence, internaliser le contrôle. L'intelligence peut être probabiliste, le contrôle ne doit jamais l'être. DC² encapsule chaque interaction IA par des contrats explicites, des contraintes vérifiables, et des points de validation externes.
DC² structure l'adoption des LLM à travers 6 phases où les humains contrôlent les décisions stratégiques et architecturales, tandis que l'IA accélère l'exécution tactique sous supervision continue.
Définir la vision architecturale, les décisions stratégiques et les contraintes du projet.
En savoir plus →Décomposer le projet en User Stories et tâches concrètes avec critères de succès.
En savoir plus →Créer les tests et spécifications exécutables avant toute implémentation.
En savoir plus →Implémenter le code minimal pour faire passer les tests sous supervision.
En savoir plus →Améliorer la qualité du code sans changer son comportement.
En savoir plus →Validation technique, business et contenu pour garantir la qualité.
En savoir plus →DC² s'adresse aux professionnels et organisations qui cherchent à structurer l'adoption des LLM sans compromettre la qualité logicielle.
Vous adoptez les LLM en production et cherchez à structurer leur utilisation pour éviter la dette technique.
Vous guidez vos équipes dans l'adoption d'outils IA et cherchez un cadre méthodologique éprouvé.
Vous concevez des systèmes hybrides intégrant des composants IA et cherchez un framework de gouvernance éprouvé.
Vous explorez les méthodologies de développement assisté par IA et cherchez des approches structurées.