Étude de cas / 03
Transformer une idée d’agent en blueprint prêt à développer.
Un produit guidé qui structure capacités, données, permissions, risques, tests et livraison avant le développement.
- Rôle
- Architecte produit et ingénieur IA
- Périmètre
- Stratégie produit · Workflow de génération · Contrats de données · Validation humaine
- Statut
- Prototype fonctionnel
- Année
- 2026
01 / CONTEXT
Le problème
Convertir des demandes d’agents ambiguës en spécifications que les équipes peuvent estimer, réviser, tester et sécuriser.
02 / RESPONSE
La réponse
La clarification progressive alimente un pipeline typé Django et Pydantic. Abstraction, tests déterministes et validation humaine rendent les résultats inspectables.
03 / EXPERIENCE
Parcours produit
- 01
Décrire
Capturer l’objectif et le contexte.
- 02
Clarifier
Résoudre acteurs, données et frontières.
- 03
Générer
Construire un blueprint structuré et évalué.
- 04
Réviser
Valider décisions et risques.
- 05
Exporter
Transmettre un dossier exploitable.
04 / PRODUCT
Preuves produit
05 / SYSTEM
Architecture système
Un blueprint typé relie découverte, génération, révision et export.
06 / TRADE-OFFS
Décisions d’architecture
Génération structurée
Les contrats Pydantic produisent des artefacts révisables.
Abstraction des modèles
Les modèles cloud et locaux partagent une frontière.
Validation humaine
L’automatisation s’arrête avant l’engagement technique.
07 / QUALITY
Sécurité et fiabilité
- Le mode déterministe rend la génération testable.
- Le scoring révèle les sections incomplètes.
- Les audits conservent les décisions.
08 / EVIDENCE
Résultats et preuves
- Un artefact partagé reliant intention et livraison.
- Permissions et données deviennent explicites tôt.
- Les exports soutiennent planification, tests et transfert.
09 / STACK