Approche

Vite, avec l’IA. Tenu par l’expérience.

L’IA accélère le travail ; près de 20 ans de mise en production décident de ce qui est gardé. Quatre étapes, toujours dans le même ordre. À chacune, vous savez ce qui se passe, ce que vous pouvez voir et ce que vous décidez. Rien ne part chez vos utilisateurs sans votre accord.

01Les étapes

Quatre étapes. Une validation de votre part à chacune.

Vous voyez quelque chose dès la première semaine, et rien n’est construit sans être écrit et relu. Ensuite, chaque évolution reprend le même chemin, en plus court.

01

Écouter et proposer

Prototyper
Ce qui se passe

Des questions d’abord : vos utilisateurs, votre métier, vos contraintes, ce qui existe déjà. Puis des propositions : ce que l’IA peut apporter, ce qu’il vaut mieux ne pas faire, une version plus simple quand elle suffit.

Ce que vous voyez

Un compte rendu écrit de ce qui a été compris, avec vos mots, les pistes proposées et les questions encore ouvertes.

Ce que vous validez

Le besoin, tel qu’il est écrit. Et ce qui ne sera pas fait dans la première version.

02

Prototyper et écrire

Prototyper
Ce qui se passe

Un prototype à essayer dès la première semaine. Puis ce qui sera construit est écrit noir sur blanc : les parcours, les scénarios, l’architecture AWS, le choix des modèles d’IA, le plan de livraison et l’estimation.

Ce que vous voyez

Le prototype, puis une spécification courte et lisible, rangée avec le code, que vous relisez et annotez.

Ce que vous validez

Le périmètre de la première version, le plan et l’estimation. Vous avez de quoi décider, avec ou sans Elia Interactive.

03

Construire et montrer

Construire
Ce qui se passe

Le produit est construit vite, par petites étapes, avec l’IA, sous direction et relecture humaines. Chaque changement passe les mêmes contrôles avant d’aller plus loin.

Ce que vous voyez

Chaque semaine, une version à essayer sur un environnement de test privé, et un point court pour en parler.

Ce que vous validez

Chaque évolution, sur l’environnement de test, avant qu’elle parte plus loin. Vous pouvez ajuster en route.

04

Mettre en production

ConstruireSuivre
Ce qui se passe

La version validée part en production sur votre compte AWS. Elle est datée, le retour arrière est prêt. Ensuite, la fiabilité et les coûts sont suivis.

Ce que vous voyez

Votre produit en ligne, puis un suivi régulier : temps de réponse, tests, coûts AWS du mois, mises en production.

Ce que vous validez

Chaque mise en production. Puis les améliorations suivantes, décidées à partir de l’usage réel.

Les étiquettes renvoient aux étapes du parcours : vous entrez là où vous en avez besoin. Voir les offres
02Le principe

Un seul interlocuteur, de la première question à la production.

Un Product Builder, un seul interlocuteur

La personne qui vous écoute est celle qui conçoit, construit et met en production.

Pas de chef de projet intermédiaire, pas de transmission entre équipes, pas de besoin déformé en route. Les décisions se prennent avec vous, et se retrouvent telles quelles dans le produit.

VousElia InteractiveVotre produit en production
Ce qui reste

Vos règles restent les vôtres

Revues de code, rituels utiles, règles de sécurité, outils : ce qui sert déjà votre produit est suivi, pas contourné.

Documenté

Tout est écrit

Spécifications, décisions et choix techniques sont rangés dans le dépôt, au fil de l’eau. Rien ne reste dans une seule tête.

Transmis

Votre équipe peut reprendre

Le code, la documentation et les accès vous sont remis. Votre équipe peut faire évoluer le produit sans dépendre de personne.

03Qualité

L’IA propose. L’expérience trie, puis vous validez.

L’IA écrit vite, et elle se trompe avec assurance : une requête trop lourde, une clé laissée dans le code, un test supprimé pour « passer ». Près de 20 ans de production servent à voir ces erreurs avant vos utilisateurs. Une correction comme une nouvelle fonctionnalité suit le même chemin, de la spécification à la production. Un contrôle qui échoue arrête le changement.

Un changement · « prévenir des retards » · exempleEn cours de contrôle
  1. 01SpécificationÉcrite, relue avec vous
  2. 02CodeÉcrit avec l’IA, relu ligne à ligne
  3. 03Tests automatisésRejoués à chaque changement
  4. 04Réponses de l’IAComparées à des cas de référence
  5. 05Sécurité et coûtsAccès, données, budget
  6. 06Environnement de testPrivé, séparé de la production
  7. 07ValidationRien ne part sans votre accord
  8. 08ProductionVersion datée, sur votre compte AWS

Un contrôle échoue : le changement revient au code, puis repasse tous les contrôles.

Retour arrière prêt : la version précédente peut être rétablie.

›spécification « prévenir des retards » relue et validée

›code écrit avec l’IA, relu ligne à ligne

✓tests automatisés : 1 240 sur 1 240 réussis

✓réponses de l’IA : 60 cas de référence, tous conformes

✓sécurité vérifiée · coût estimé dans le budget

◆en ligne sur l’environnement de test, à essayer

◆validé par vous

●en production · version datée du jour

Les étapes 03 à 05 sont automatiques
Le chemin d’un changement, de la spécification à la production, avec ses contrôles. Exemple illustratif, chiffres fictifs.

Tests automatisés

Rejoués à chaque changement : unitaires, scénarios de comportement écrits en langage courant, parcours complets comme un vrai utilisateur.

Environnements séparés

Au moins deux : un environnement de test privé, un de production. Plus si besoin, par exemple pour comparer deux solutions.

Contrôle des réponses de l’IA

Les réponses de l’IA sont vérifiées automatiquement, et rejouées sur des cas de référence quand un modèle ou une consigne change.

Retour arrière

Chaque version est datée. Si une mise en production pose problème, la version précédente est rétablie.

Sur Eliacover, le produit d’Elia Interactive, on peut tout montrer : c’est le même niveau d’exigence que pour votre produit.

≈ 19 700

cas de test automatiques

118

scénarios de comportement

Voir l’étude de cas Eliacover
04Sécurité

Vos données et vos accès restent sous votre contrôle.

Sur votre propre compte AWS

Votre produit et vos données sont chez vous. Vous gardez la main sur les accès, et pouvez les retirer à tout moment.

Des accès limités au nécessaire

Chaque partie du produit n’a que les droits dont elle a besoin. Les mots de passe et les clés ne sont jamais écrits dans le code.

Des données chiffrées

Les données sont chiffrées lorsqu’elles sont stockées et lorsqu’elles circulent.

Une vérification avant chaque mise en ligne

Les accès et le traitement des données sont vérifiés avant toute mise en production, comme les tests.

Confidentialité

Vos informations restent confidentielles. Un accord de confidentialité peut être signé dès le premier échange. Les produits des clients ne sont pas montrés sans leur accord.

Seulement le nécessaire envoyé à l’IA

Les modèles d’IA reçoivent ce dont la tâche a besoin, et rien de plus. Ce qui n’est pas utile reste dans votre produit.

05Coûts

Vous savez ce que coûte votre produit, et pourquoi.

En serverless sur AWS, vous payez à l’usage : peu d’utilisateurs, petite facture. Le coût suit l’activité, et il est surveillé dès le départ.

  • Un budget mensuel fixé avec vous, et des alertes avant qu’il soit atteint
  • Le coût de l’IA suivi à part, par usage : par demande, par document, par action
  • Rien à maintenir : pas de serveur à mettre à jour ni à surveiller la nuit
  • Un pic de visites ? Le service s’adapte, puis redescend
Coût AWS par mois · exemple312 €budget 400 €
HébergementIASeuil d’alerte
Le coût AWS du mois, l’IA comprise, sous un budget et un seuil d’alerte. Exemple illustratif, chiffres fictifs.
06L’IA dans le produit

Une IA utile, mesurée, et tenue par des garde-fous.

L’IA n’est pas une fin. Elle est utilisée là où elle sert vos utilisateurs, avec un coût connu et des contrôles autour de chaque réponse.

Choix

Le bon modèle pour chaque tâche

Pas le plus gros partout : un modèle rapide et peu coûteux pour trier, un modèle plus capable là où la qualité l’exige.

Coût

Un coût par usage, suivi

Chaque action d’IA a un budget, avec une alerte. Vous savez ce que coûte une demande, un document, un client.

Garde-fous

Chaque réponse est contrôlée

Réponses vérifiées automatiquement, repli prévu quand l’IA échoue, cas incertains signalés à un humain.

Mesure

Mesurer avant de changer

Avant de changer de modèle ou de consigne, les cas de référence sont rejoués : la qualité ne recule pas sans qu’on le voie.

TâcheModèle choisiGarde-fouCoût suivi
Trier une demandeRapide et peu coûteuxRésultat comparé à des exemples de référencePar demande
Chercher dans vos documentsRecherche dans un index propre à votre produitSeulement les documents autorisés pour l’utilisateurPar recherche
Rédiger la réponsePlus capable, utilisé seulement iciSources citées ; sans source, pas de réponsePar réponse
Cas incertainAucunSignalé, puis traité par une personne de votre équipeAucun coût d’IA
Un assistant de recherche documentaire, tâche par tâche : le modèle, le garde-fou, le coût. Exemple illustratif.
Sur Eliacover, chaque visage généré est comparé aux photos d’origine, une seconde IA relit chaque page, et chaque livre a un budget de coût. Voir l’étude de cas
07Technique

Pour les équipes techniques.

La pile, l’infrastructure et l’intégration continue, en une minute.

Pile, infrastructure, tests, intégration continue

Serverless sur AWS, infrastructure en code, approbation manuelle avant la production.
Langages
TypeScript, Node.js, React, Angular, Symfony
Services AWS
AWS Lambda, Amazon DynamoDB, AWS Step Functions, Amazon Cognito, Amazon CloudFront, Amazon Bedrock, choisis selon le besoin
Infrastructure
Serverless sur AWS, infrastructure en code (AWS CDK), suivi des coûts et alertes, sauvegarde et restauration documentées
Intégration continue
AWS CodePipeline et AWS CodeBuild ; au moins deux environnements séparés ; approbation manuelle avant la production ; versions étiquetées et datées, retour arrière documenté
Tests
Tests unitaires et d’intégration ; scénarios de comportement (BDD, Cucumber) ; tests de bout en bout (Playwright) ; lint et vérification des types à chaque construction
Méthode
Développement guidé par les spécifications (Spec Driven Lifecycle avec OpenSpec) ; Claude Code comme agent de code dirigé, chaque changement relu avant d’être accepté
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