Adoption de l’IA dans les départements informatiques

Il établit une méthodologie unique qui couvre l’ensemble du cycle : les propriétaires de produits spécifiant les changements, les maîtres de mêlée générant le carnet de commandes, les architectes définissant les normes, les testeurs validant l’acceptation, les devops gérant l’infrastructure et les équipes de sécurité et d’exploitation travaillant selon des règles communes. Le tout soutenu par des outils tels que Spec-Kit, Skills et des agents partagés.

Convertit les normes organisationnelles, les modèles et les critères techniques en un contexte accessible aux équipes et aux agents de l’AI via un serveur MCP. Cela inclut les architectures acceptées, les langages, les systèmes SSO, l’observabilité, la sécurité, les principes de conception frontale et dorsale, les politiques de coûts et tout ensemble de règles qui doivent être appliquées de manière cohérente. Les modèles sont récupérés sémantiquement via RAG, ce qui garantit que les agents travaillent toujours avec la version actuelle.

Il analyse le code existant à l’aide d’agents d’intelligence artificielle pour construire un graphe de connaissances du système basé sur la conception pilotée par les domaines (DDD). Ce graphe modélise les domaines, les interfaces utilisateur, les processus, les bases de données, les API et les dépendances, et est exposé via MCP pour être interrogé en temps réel par les agents de codage. Cela permet de modifier des systèmes réels de manière précise et sécurisée, d’évaluer l’impact de chaque changement et de maintenir la cohérence avec l’architecture existante. En outre, le vCMDB fournit un accès en temps réel à la configuration des systèmes en nuage et de Kubernetes.

Définit ce que les agents peuvent faire et ce qui nécessite toujours une approbation humaine. Cela inclut les politiques RBAC, cloud et Kubernetes (Kyverno), les restrictions d’action pour les agents (destruction des environnements, retrait des systèmes, publication sur internet) et les mécanismes qui obligent les actions critiques à être sous contrôle humain. La sécurité n’est plus optionnelle mais une condition nécessaire à toute adoption de l’IA.

Nous analysons les systèmes existants en utilisant des agents d’intelligence artificielle pour construire le graphe de connaissances du système. Nous identifions les domaines, la dette technique, les dépendances critiques et les opportunités d’amélioration avant d’introduire des changements.

Nous transformons les normes, les décisions d’architecture, les règles de développement, les politiques de sécurité et les procédures opérationnelles en modèles structurés et sémantiquement accessibles. Les connaissances tacites des seniors et des spécialistes deviennent un contexte accessible à tous les agents et à toutes les équipes.

Nous définissons la spécification unifiée et la méthodologie de développement, configurons les serveurs MCP, établissons les mécanismes de sécurité et les limites d’action des agents, et accompagnons les équipes dans l’adoption progressive des nouvelles méthodes de travail.

CoreToScale n’est pas une mise en œuvre unique. Le graphe de connaissances est continuellement mis à jour à chaque modification du code et de l’infrastructure, les modèles évoluent avec l’organisation et les normes sont alignées sur les nouvelles capacités des outils d’intelligence artificielle.