STEF : industrialiser la GenAI au cœur du SDLC
Un gateway LLM hybride et la conformité AI Act dès le premier sprint.
Adservio industrialise la GenAI au cœur du SDLC d'un leader européen du transport et de la logistique sous température dirigée.
Contexte du projet
STEF est un groupe européen leader du transport et de la logistique sous température dirigée. La DSI doit accélérer son delivery, contenir la dette technique, et industrialiser la GenAI sans dégrader sa conformité réglementaire (AI Act, NIS 2, DORA).
La réponse : un gateway LLM hybride routant chaque requête selon la sensibilité des données, des Skills versionnés et une observabilité de bout en bout, pour industrialiser la GenAI au cœur du SDLC tout en restant conforme à l'AI Act, NIS 2 et DORA.
« On a une vingtaine de POC IA qui tournent, mais aucun en production tenable. Il nous faut un cadre qui industrialise sans alourdir, et qui tienne face à l'AI Act dès le premier sprint. » (DSI Groupe, STEF)
Objectifs stratégiques
Pression delivery métier
Accélérer le cycle time sans alourdir la dette technique, pour répondre à la demande croissante des métiers sans dégrader la maintenabilité du SI.
Multiplicité des LLM
Besoin d'une gouvernance de routage par sensibilité des données, pour orchestrer plusieurs modèles cloud et on-premise selon le niveau de criticité de chaque requête.
Conformité réglementaire forte
AI Act, NIS 2 et DORA dès le premier sprint : la conformité ne peut pas être une couche ajoutée a posteriori, elle doit être intégrée par conception.
Mobilisation transverse
Du C-level aux développeurs, sur 3 horloges : aligner la vision stratégique, la cadence des équipes et le rythme de transformation de l'organisation.
Solutions déployées par Adservio
Adservio a structuré la transformation autour d'un gateway LLM hybride routant chaque requête selon la sensibilité des données (cloud lorsqu'il faut, on-premise lorsqu'il le faut). Comités stratégique et de pilotage, cellule technique et community of practice s'articulent avec l'Adservio Academy. Trois vagues (MVP, Scale, Run) calées sur les 3 horloges (IA, humains, organisation).
Cadrage : 1 semaine
Use-cases prioritaires, classification des données, architecture cible.
POC : 2 semaines
Cas-test isolé, démonstrateur Skill, mesure de référence, décision Go MVP.
MVP : 3 mois
Gateway hybride en production, 2-3 Skills, observabilité, dossier Go/No-Go Scale.
Scale · Run
Industrialisation par domaines, Academy en vague, autonomie STEF > 80 %.
Résultats
Cycle time de delivery réduit grâce à l'industrialisation de la GenAI dans le SDLC, sans alourdir la dette technique.
Délai entre le besoin métier et la mise en production divisé, avec un gateway hybride en production dès le MVP.
Adoption mesurée en hausse, portée par l'Academy et la community of practice qui rendent les équipes autonomes.
Conformité AI Act et NIS 2 validée à chaque jalon, avec 100 % des appels LLM tracés pour l'observabilité et le FinOps.
Impact
Gateway hybride souverain
Un gateway LLM hybride souverain en production, routant chaque requête cloud ou on-premise selon la sensibilité des données, sans jamais sortir du périmètre maîtrisé.
Dette contenue
Une couverture de tests en hausse et une dette technique contenue : la GenAI accélère le delivery sans dégrader la maintenabilité du SI.
Observabilité & FinOps
Une observabilité LLM et FinOps complète, avec 100 % des appels tracés pour piloter coûts, performances et conformité en continu.
Catalogue de Skills
Un catalogue de Skills versionnés réutilisable, qui capitalise les usages éprouvés et accélère chaque nouveau domaine industrialisé.
Équipes autonomes
Une Academy et une community of practice qui rendent les équipes STEF autonomes : l'autonomie cible dépasse 80 %, sans dépendance à un prestataire.
“Lead-to-prod divisé par deux, AI Act validé à chaque jalon vague. Ce qui prenait six mois en POC tient désormais en trois sprints opérationnels.”
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