GenAI copilot développeurs

Contexte

DSI d'un grand groupe (200+ développeurs) avec un LLM généraliste (ChatGPT/Copilot) utilisé de manière non contrôlée par les équipes. Les risques sont identifiés : fuite de code propriétaire vers des services cloud, hallucinations dans le code généré, absence de standards de qualité. La productivité développeurs stagne malgré l'adoption croissante d'outils IA.

Problème & Défi

Utilisation non contrôlée de LLM publics : risque de fuite de code propriétaire et de données sensibles. Hallucinations : code généré par IA avec des bugs subtils non détectés par les développeurs juniors. Aucun standard de qualité : le code IA n'est pas systématiquement revu ni testé. Documentation technique obsolète : les développeurs ne la consultent plus car elle est trop ancienne. Productivité développeurs stagnante malgré 60% d'adoption de Copilot.

Solution & Livrables

Copilot code IA interne activé en environnement sécurisé (aucune donnée ne quitte le SI). Architecture RAG connectée aux repositories de code, documentation technique et standards internes. Revue de code IA automatisée : détection des bugs, vulnérabilités et non-conformités aux standards. Agent de documentation : génération et mise à jour automatique de la documentation à partir du code. Métriques de productivité : temps de développement, qualité du code, adoption, satisfaction développeurs.

Technologies