DSI Augmentée
La plupart des organisations ont désormais de l'IA générative quelque part. Peu l'ont dans les systèmes qui comptent, avec la traçabilité qu'un régulateur demandera. C'est le programme qui fait passer une DSI de pilotes dispersés à un socle sur lequel ses équipes de delivery s'appuient réellement.
Adopter l'IA n'est pas un avantage. Tout le monde a les mêmes modèles.
Ce qui sépare une DSI qui gagne d'une DSI qui accumule des pilotes n'est pas le modèle qu'elle a choisi. C'est de savoir si les cas d'usage ont été arbitrés sur une valeur mesurée, si chaque requête part là où la donnée qu'elle porte l'autorise, et si l'on peut montrer à un auditeur la réponse produite six mois plus tôt.
Notre intervention commence donc par cet arbitrage, et seulement ensuite par le socle : un gateway qui route selon la sensibilité de la donnée, des garde-fous écrits avant le premier cas d'usage, et des compétences construites dans vos équipes à mesure que le programme avance. C'est ce qui transforme l'IA générative en capacité sur laquelle vos équipes s'appuient, plutôt qu'en démonstration qui a impressionné un comité.
Comprendre que l'IA est une opportunité et non une menace. Le tout est de bâtir la bonne démarche et d'embarquer tout le monde.
Une DSI augmentée avec une équipe engagée et embarquée vers du mieux, et certainement pas du moins. Ma conviction : prendre le sujet à bras le corps, et ne pas le laisser nous envahir avec une vision qui ne serait pas la nôtre.
Nous avions besoin d'une vision désintéressée pour que les intérêts de GRDF soient mis au premier plan, et Adservio est dans ce mindset.
Ce que nous faisons
Quatre chantiers, le modèle opératoire d'une DSI augmentée.
Automatiser
Déléguer le travail répétitif à des agents, tickets, scripts, tests et rapports, pour que le temps humain revienne à l'ingénierie qui porte la valeur. Ce qui est automatisé est ce qui a été mesuré comme répétitif, pas ce qui se démontrait le plus facilement.
automatiser un processus non documenté industrialise le désordre
- Tickets, scripts, tests et rapports récurrents
- Choisis sur un volume mesuré, pas sur la facilité
- Chaque automatisation rattachée à son déclencheur
Augmenter
Donner à chaque métier de la DSI un agent ancré dans son contexte, développeur, architecte, support, sécurité. Ancré veut dire restreint aux sources validées et répondant en les citant, pas à l'aise sur tout.
un assistant à l'aise sur tout n'est cru sur rien
- Des agents ancrés dans vos propres procédures
- Des réponses qui citent la source dont elles viennent
- Un refus de répondre hors des sources validées
Accélérer
Compresser les cycles de delivery, du besoin à la production, sur le socle partagé plutôt qu'équipe par équipe. Une squad pilote qui va trois fois plus vite pendant que le reste de la DSI n'avance pas a déplacé le goulot, pas supprimé.
un socle adopté par une seule équipe est un prototype avec des utilisateurs
- Un socle partagé, pas un socle par équipe
- Standards et outillage déployés progressivement
- Impact mesuré sur la DSI, pas sur le pilote
Arbitrer
Piloter avec des tableaux de bord qui montrent ce que la chaîne augmentée produit réellement : valeur livrée, coût d'inférence, adoption par population, et les preuves de conformité qui doivent exister avant qu'on les demande.
une conformité assemblée après la demande d'audit arrive déjà tard
- Valeur, coût d'inférence et adoption, ensemble
- Piste d'audit produite en continu
- Évolutions réglementaires anticipées, pas subies
Ce que nous opérons, ce que nous transmettons
Le socle est opéré pendant qu'il monte en charge, et le savoir-faire se construit dans vos équipes en même temps. Les deux commencent dès la première phase, pas l'un après l'autre.
Nous opérons
Le socle, pendant la montée en charge.
- Gateway LLM hybride et recherche souveraine, chaque requête routée selon la sensibilité de la donnée
- Pipelines LLMOps, mise en production, supervision et traçabilité des modèles
- Sécurité dès la conception : filtres, prévention des fuites de données et journaux d'audit, alignés AI Act et NIS 2
- Coûts d'inférence pilotés en continu, pour que la facture GenAI reste un arbitrage et non une surprise
Nous transmettons
Le savoir-faire, dès la première phase.
- Formation par l'Adservio Academy : agents, prompt et recherche augmentée, pour vos propres équipes
- Documentation, runbooks et standards écrits pour être transmis, pas conservés
- Une communauté de pratique interne, avec les relais qui portent l'usage au quotidien
- Des compétences construites à mesure que le programme avance, pour que l'adoption ne repose pas sur une squad
Ce que vous recevez
Un même programme traverse les quatre livrables ci-dessous : la construction du socle GenAI d'une DSI. Chaque ligne dit ce qui est réellement remis, dans l'ordre où il l'est.
Les cas d'usage arbitrés, et ceux écartés
Quarante-trois remontés, deux retenus pour le MVP, et les raisons écrites pour ceux qu'on écarte. L'un tombe parce que sa donnée d'entrée vit dans des tableurs personnels, ce qu'aucun modèle ne corrige.
Un gateway qui route selon la sensibilité
Où chaque requête a le droit d'aller selon ce qu'elle porte, avec le niveau le plus strict par défaut, et aucun code applicatif qui nomme un modèle : la version se change à un endroit, pas dans vingt dépôts.
Les garde-fous, écrits avant le premier cas
Masquage des données personnelles avant envoi, détection d'injection sur les documents ingérés, citation obligatoire, refus de répondre assumé, et trois ans de journaux que la conformité consulte sans passer par la technique.
Une mesure du socle, six mois après
Tout est tracé, 1 900 des 2 400 heures sont rendues, et l'usage se concentre sur dix-huit pour cent des utilisateurs habilités. Ce qui manque n'est pas un meilleur modèle : c'est l'intégration dans l'outil où le travail se fait.
Comment on travaille
Discover
selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé
- Audit des cas d'usage et des irritants
- Matrice valeur / faisabilité
- Spécification exécutable (ASDD)
MVP
selon la complexité du système et les intégrations
- Un agent en environnement réel
- Tests générés et couverture mesurée
- Go / no-go avant l'industrialisation
Scale
selon le nombre d'agents et de systèmes raccordés
- Orchestration multi-agents sur socle mutualisé
- Intégration CI/CD et MLOps
- Montée en compétences des équipes
Run
engagement de service défini avec vous
- Observabilité LLMOps
- Optimisation FinOps des coûts IA
- Audit continu de conformité
Où en est réellement l'IA en entreprise
Trois DSI, trois socles
Un socle IA souverain sur tout le cycle de vie
cycles d'ingénierie −30 % · 40+ agents au catalogue
Un opérateur critique de distribution de gaz qui ne pouvait laisser sortir ni ses données ni ses modèles de son périmètre, et pour qui un assistant prometteur ne servait à rien s'il n'était pas défendable devant un régulateur.
Un socle construit pilier par pilier, Spec, Dev, Test et Ops, avec un catalogue de plus de quarante agents capitalisés cas validé après cas validé, une couverture de tests augmentée de moitié, et des modèles qui restent dans le périmètre de l'opérateur.
La GenAI industrialisée sur tout le cycle de delivery
lead-to-prod −40 % · 100 % des appels LLM tracés
Un groupe européen dont la demande métier arrivait plus vite que la chaîne de delivery ne pouvait l'absorber, dans un contexte réglementaire où un appel de modèle non tracé est un constat d'audit en sursis.
La GenAI industrialisée dans le cycle logiciel plutôt qu'à côté, avec un gateway hybride, une conformité AI Act et NIS 2 validée à chaque jalon, et une academy doublée d'une communauté de pratique qui porte l'adoption.
Une software factory data avec un agent par rôle
dette technique −50 % · 100 % de couverture RLS
Un parc en forte croissance européenne dont le delivery data n'absorbait plus la demande métier, sur un patrimoine qui s'empilait sans modèle sémantique partagé ni gouvernance de bout en bout.
Un agent orchestrateur qui coordonne des agents spécialisés sur l'analyse, le product management, l'architecture, le développement et la QA, chacun produisant ses artefacts, sur un modèle sémantique partagé et une sécurité au niveau de la ligne sur les domaines sensibles.
Insights & Perspectives
S'organiser pour l'IA : de l'expérimentation à l'industrialisation
Pourquoi 88 % des preuves de concept en IA ne passent jamais à l'échelle, et comment s'organiser : squad dédiée, squads distribuées ou centre d'excellence.
Construire pour l'intention : devenir prêt pour l'ère des agents
Passer des interfaces à l'intention est une transformation stratégique : état d'esprit, architecture, nouveaux rôles, culture et gouvernance.
L'ère de l'intention : du prototype à la transformation
Ce qu'un prototype conversationnel bâti sur MCP révèle du chemin qui sépare une démonstration qui fonctionne d'une organisation qui a réellement changé.
Commencez par un audit de deux semaines
Un diagnostic de votre organisation, les cas d'usage arbitrés sur une valeur mesurée, et une feuille de route dont les phases et les points de go/no-go sont écrits.
Questions fréquentes
Une DSI dont les processus critiques, du code au support et de la sécurité au pilotage, sont assistés, accélérés ou arbitrés par l'IA générative, sur un socle partagé plutôt qu'outil par outil. La distinction qui compte n'est pas le modèle utilisé : c'est de savoir si toute la direction s'appuie dessus, ou une seule squad pilote.
Parce que le pilote a été choisi pour convaincre plutôt que pour tenir. L'étude du MIT de 2025 relève 95 % d'organisations sans retour métier mesurable malgré 30 à 40 milliards de dollars investis. Un cas d'usage qui passe à l'échelle a sa valeur chiffrée, sa donnée d'entrée déjà disponible, et un échec que l'organisation peut absorber.
Non, et cela se décide requête par requête plutôt qu'une fois pour tout le programme. Le gateway route selon ce que porte la requête : un contenu interne ordinaire peut passer par un fournisseur cloud, une donnée sensible ou réglementée part vers un modèle hébergé dans votre périmètre. Une donnée non classée prend par défaut le niveau le plus strict.
En produisant la preuve en continu plutôt qu'en l'assemblant quand la demande arrive. Chaque appel est journalisé avec ses sources, son modèle et sa version, les réponses citent leur origine, et l'équipe conformité accède à ces journaux sans passer par la technique. Trois ans de conservation est l'hypothèse de travail habituelle.
Nous opérons le socle pendant qu'il monte en charge : le gateway, les pipelines LLMOps, les contrôles de sécurité et les coûts d'inférence. En parallèle, nous construisons le savoir-faire dans vos équipes, par l'Academy, des runbooks et standards écrits, et une communauté de pratique interne. Les deux avancent dès la première phase, pas l'un après l'autre.
Il ne devrait pas l'être, et c'est l'architecture qui en décide. Aucun code applicatif ne nomme un modèle : la version se règle dans le gateway, si bien que changer de fournisseur relève de la configuration et non d'un chantier dans vingt dépôts. Les modèles changent tous les quelques mois, et le socle doit y survivre.
Par un audit de deux semaines qui produit une feuille de route détaillée, gratuit pour les structures de plus de dix développeurs. La phase de cadrage qui suit prend 4 à 6 semaines selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé et produit les cas d'usage arbitrés et la matrice valeur / faisabilité. Un premier cas en environnement réel, avec son impact mesuré, suit en 6 à 10 semaines.