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AI Assisted Delivery
Industrialiser la qualité logicielle de bout en bout — du besoin métier à la mise en production.
Ce n’est pas un projet IA. C’est un projet de qualité logicielle, avec l’aide de l’IA.
L’IA est partout dans les démonstrations. Beaucoup moins dans les processus de delivery réels. Entre les copilotes installés sur quelques postes, les expérimentations en R&D et les chartes éthiques affichées en comité de direction, peu d’organisations ont franchi le pas d’une intégration profonde au cycle de production logicielle.
La valeur n’est pas dans l’outil IA en soi, mais dans la manière dont il s’insère dans un cycle de delivery existant — sans casser les référentiels métier, sans ajouter une couche d’outils que personne ne maintient.
Cycle complet
De l’expression de besoin aux tests de non-régression. Pas un copilote isolé : une chaîne cohérente de huit étapes documentées.
Vos référentiels conservés
Vos équipes restent dans Azure DevOps, Jira, Git et leur IDE. L’IA orchestre la couche intermédiaire ; vos outils exécutent.
Souveraineté au choix
Quatre niveaux de déploiement, du cloud managé à l’air-gapped. Le pipeline aval est agnostique du modèle d’IA.
Un ensemble cohérent, déployable par briques indépendantes
Chaque brique apporte une valeur autonome. Vous pouvez démarrer par l’une d’elles et étendre progressivement.
Amont — Spécifications et cadrage
User stories enrichies par IA, génération des cas de test directement dans Azure DevOps, appui au refinement et à l’estimation, interrogation du backlog projet en langage naturel.
Développement — Génération et assistance
Génération de code assistée, revue automatisée de chaque pull request, analyse statique de sécurité en continu. Le développeur reste dans son IDE, et reste responsable de ce qu’il livre.
Aval — Tests et CI/CD
Tests automatisés mobile (iOS/Android) et web end-to-end, intégrés au pipeline CI/CD, avec rapports d’exécution détaillés et qualification systématique des anomalies.
L’IA orchestre — vos référentiels (Azure DevOps, Jira, Git, IDE) restent les vôtres.
Du besoin métier à la mise en production, en huit étapes
- Rédaction de la user story — équipe métier, dans votre référentiel, sur un template structuré.
- Génération et validation des cas de test — l’IA génère, le QA valide.
- Refinement technique et métier — atelier associant QA, métier et développement.
- Génération et fiabilisation des scripts de test — l’IA génère, le développeur fiabilise.
- Versioning des scripts — dans votre gestionnaire de sources.
- Intégration au pipeline CI/CD.
- Exécution automatique — à chaque build, en nightly ou à la demande.
- Analyse et qualification des anomalies — le QA qualifie systématiquement avant toute correction.
En cas d’échec en CI/CD, le process distingue le test mal écrit du vrai bug applicatif : la qualification humaine précède toujours la correction.
L’IA absorbe le répétitif chronophage. Pas la décision experte.
Une offre crédible se reconnaît à ce qu’elle dit ne pas faire. Quatre domaines où l’humain garde la main — et où nous ne vous vendrons jamais le contraire.
Le jugement métier
Seule l’équipe métier valide la pertinence des cas de test. L’IA propose, le métier décide de ce qui a du sens dans le contexte business.
Le test exploratoire créatif
Le QA garde la main pour explorer l’inconnu et identifier les edge cases qu’aucune user story ne décrit.
La revue de code
Les scripts et le code générés sont systématiquement relus par un développeur. Les outils de revue automatisée assistent, ils ne remplacent pas.
La stratégie de test
Le QA architecte le plan global : périmètres, couverture, non-régression. L’IA exécute dans le cadre défini.
La sécurité, construite dans le pipeline — pas rajoutée en fin de projet
La sécurité d’une application ne se décrète pas en fin de course par un audit. Elle se construit à chaque pull request, sur quatre niveaux complémentaires.
Revue de code sécurité
À chaque pull request : vulnérabilités du code, violations de normes.
Analyse statique (SAST)
À chaque pull request : bugs de sécurité, OWASP Top 10.
Vulnérabilités des dépendances
À chaque pull request : CVE sur les packages tiers.
Tests dynamiques (DAST)
Après déploiement en staging : XSS, injections, en-têtes, comportement au runtime.
Souveraineté : quatre niveaux de déploiement, du cloud managé à l’air-gapped
Vos contraintes de confidentialité et de réglementation déterminent le mode de déploiement. L’offre fonctionne dans les quatre scénarios, avec des compromis transparents documentés en phase de cadrage.
| Profil | Solution | Garantie |
|---|---|---|
| Standard | API du fournisseur d’IA + DPA | Non-entraînement contractualisé, rétention limitée, certifications SOC 2 |
| Sensible | Modèle local | Zéro donnée externe — tout reste sur votre réseau |
| Critique | IA hébergée dans votre tenant cloud | Données dans votre infrastructure cloud souveraine |
| Souverain | Modèle open source on-premise | Air-gapped, zéro dépendance externe |
Tous les intervenants Versusmind signent une charte d’usage de l’IA avant toute mission.
Une stack éprouvée, sans lock-in
Pas de plateforme propriétaire à acheter. Nous assemblons des outils standards du marché — orchestration IA, Azure DevOps, Maestro, Playwright, Allure, PR-Agent, SonarCloud, Semgrep, OWASP ZAP — configurés pour fonctionner ensemble et documentés dans un wiki que vos équipes peuvent reprendre en toute autonomie.
Du cadrage à l’autonomie, en quatre temps
Chaque phase a un livrable précis et un point de décision. Vous gardez la maîtrise du périmètre et du rythme.
- Audit et cadrage (2 à 4 semaines) — évaluation de vos référentiels et de la qualité de vos user stories, définition du périmètre, mesure de la baseline. Livrable : rapport et plan chiffré.
- Mise en œuvre (4 à 12 semaines) — installation du pipeline, configuration des modèles, intégration des outils, ateliers de formation.
- Run et adoption (continu) — conduite du changement, ateliers métier, mesure du gain par rapport à la baseline.
- Optimisation (récurrent) — affinement des prompts, élargissement du périmètre, intégration de nouvelles briques.
Discutons de votre contexte
Atelier découverte
1 heure, sur site ou en visio, sans engagement.
Démonstration sur votre stack
Une demi-journée, sur un cas issu de votre contexte.
POC
4 à 8 semaines, une brique opérationnelle et une mesure du gain.
Cette offre se prolonge naturellement : une application née de l’IA se maintient aussi. Découvrir AI to Production.