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# D’une demande métier à une application en service

Des gains visibles au comité : chaque demande suivie de bout en bout, son coût et son attente connus à chaque étape, une décision humaine à chaque porte.

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validations, chacune signée par une personne désignée

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recette signée par les utilisateurs avant toute mise en service

## La situation

Une demande d’outil met des mois à aboutir. Le temps passe surtout à attendre : cadrage, arbitrage entre priorités, file des équipes informatiques, allers-retours sur un cahier des charges.

Pendant ce temps, le problème continue de coûter. Et personne ne sait dire ce qu’une demande a coûté, ni où elle a attendu.

## Ce que tout le monde pensait

Aller plus vite, ce serait plus de développeurs, ou des développeurs assistés par l’IA. Mais le développement n’occupe qu’une petite part du délai : le reste est de l’attente.

## Une demande, trois validations, une recette signée

Des agents d’IA produisent chaque livrable ; des personnes désignées décident aux portes. Un journal garde qui a décidé quoi, quand, et ce que chaque étape a coûté.

- Explorer et formuler

Le demandeur, les agents

Le demandeur raconte le problème, par écrit ou à voix haute. Les agents mesurent le circuit avec les données du service, remontent à la cause et la vérifient sur des cas réels.

- Choisir la voie Décision humaine

Le responsable du domaine

Construire un outil, paramétrer un outil existant, ou agir sans logiciel : il choisit, fixe l’objectif, et signe.

- Concevoir et prototyper

Les agents, les futurs utilisateurs

Écrans, règles, scénarios qui prouveront l’outil, briques déjà construites reprises : un prototype cliquable, commenté par ceux qui l’utiliseront.

- Approuver la conception Décision humaine

Métier, architecture, sécurité

Chacun reçoit un dossier d’une page, le prototype et les points à trancher.

- Construire et contrôler

Les agents, les développeurs si besoin

Fonction par fonction, chaque version s’ouvre d’un clic. Des contrôles automatiques arrêtent une version qui présente une faille grave.

- Recette Décision humaine

Les utilisateurs désignés

Ils jouent leurs scénarios et signent la recette.

- Autoriser la mise en service Décision humaine

Le responsable de la mise en service

Recette signée, il autorise la mise en service, avec ses critères d’arrêt.

- Mettre en service et mesurer

Les agents, le demandeur

L’outil arrive avec le tableau de bord de l’objectif fixé au départ, dès le premier jour.

- Améliorer

Le demandeur, les validateurs

Une évolution se demande en conversation et repart du point qu’elle touche ; le reste garde sa validation.

## Ce que ça change pour la direction

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### Coût

Le coût réel de chaque demande, étape par étape : personnes, IA, infrastructure.

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### Délai

L’attente se voit à chaque étape, y compris celle de vos validations.

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### Contrôle

Chaque décision signée, datée et gardée au journal.

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### Réutilisation

Les briques déjà construites et validées sont reprises plutôt que refaites ; pas une ligne de code quand un réglage ou une autre façon de faire suffit.

Nous ne vendons pas ce circuit : il montre ce que nous savons construire. Il ne décide jamais à la place de vos responsables. En démonstration, nous menons une demande de bout en bout , avec ses décisions et son coût à chaque étape.

## Ce qui reste après nous

Les décisions, signées et tracées ; vos données, vos règles et le code de vos applications. Le fournisseur d’IA se choisit au contrat et se remplace ; la solution s’installe dans votre propre environnement Azure, avec vos clés.

## Une situation qui ressemble à la vôtre ?

Une heure suffit pour voir si nous pouvons aider. Nous vous montrons alors l’outil en fonctionnement.

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