Nos workflows IA internes

L'IA en entreprise se vend généralement comme une nouvelle recrue : l'employé autonome qui lit votre code, ouvre les tickets, livre le correctif et met à jour la documentation pendant que les fondateurs dorment. Le récit est séduisant, et presque personne ne fait tourner son entreprise dessus. Les agents qui ont gagné leur place dans une équipe d'ingénierie réelle sont bien moins spectaculaires. Ils prennent en charge une tâche répétitive précise, l'exécutent vite, et rendent le résultat à une personne qui décide de la suite.

La semaine dernière, Anthropic a organisé un événement dans nos bureaux parisiens, et notre équipe d'ingénierie en a présenté trois. Aucun ne fait tourner l'entreprise. Chacun retire une forme de corvée qui dévorait l'après-midi d'un ingénieur, et dans tous les cas une personne valide avant que quoi que ce soit n'atteigne un client. Cette validation relève du principe de conception : un agent qui démultiplie le travail pendant qu'une personne garde le jugement est un gain de productivité auquel on peut se fier ; un agent qui décide seul est un risque qui attend son premier mauvais jour.

Voici ce que cela donne en pratique.

L'agent SRE : comprimer la partie lente d'un incident

La fiabilité applicative suit toujours le même scénario. La supervision signale une anomalie, et le chrono démarre sur la partie pénible : comprendre ce qui a cassé. Le correctif est souvent rapide une fois qu'on sait où regarder. C'est le fait de chercher qui coûte cher, en général à une heure peu commode, sous pression, à travers une semaine de modifications dont n'importe laquelle peut être en cause.

Notre agent SRE s'attaque précisément à ce goulot. Quand la supervision signale une anomalie, l'agent récupère les dernières modifications de code, les confronte au symptôme, et propose une cause probable en quelques minutes. Il ne déploie rien. Il n'annule rien. Il restreint le champ de recherche et indique à l'ingénieur d'astreinte par où commencer ; l'ingénieur décide et corrige.

Tout l'intérêt tient dans le diagnostic. Ce travail d'enquête fastidieux ne repose plus sur une seule personne.

L'agent centre d'aide : une documentation au rythme du produit

Nous faisons des montées de version de notre solution chaque semaine. La documentation se périme en conséquence. Les articles sont justes le jour où on les écrit, puis le produit avance et eux non, si bien qu'en consultant le centre d'aide, un utilisateur se retrouve devant la capture d'écran du trimestre dernier d'un écran qui n'existe plus.

Notre agent de centre d'aide lit chaque commit de code, repère les fonctionnalités nouvelles ou modifiées, et rédige ou révise l'article correspondant. Quand un écran a changé, il prend de nouvelles captures des parties concernées de l'application pour que les visuels correspondent à ce que le client a réellement sous les yeux. Puis l'équipe produit relit les changements avant toute publication.

Cette étape de relecture est l'essentiel. L'agent fait le travail ingrat de tenir à jour un centre d'aide tentaculaire, que personne n'aime faire et que peu font avec constance. Une personne reste propriétaire des mots que le client lit. Le résultat : une documentation qui suit le produit semaine après semaine, au lieu de l'accompagner avec un ou trois trains de retard, sans course de rattrapage trimestrielle.

Le worktree switcher : de la place pour plusieurs agents à la fois

Le troisième exemple n'est pas un agent du tout, et c'est précisément pour cela qu'il compte.

Un worktree switcher permet à un développeur de garder plusieurs versions d'un projet ouvertes sur la même machine en même temps, au lieu d'être bloqué sur une seule. Pris isolément, cela ressemble à un confort mineur. Cela devient important dès qu'on se met à utiliser sérieusement des agents de code IA. On ne veut pas en lancer un et attendre ; on veut en faire tourner plusieurs en parallèle, chacun dans son espace de travail isolé pour qu'ils n'écrasent pas le travail des autres, et passer de l'un à l'autre sans friction.

C'est la tuyauterie ingrate qui rend le code IA en parallèle praticable plutôt que chaotique. La contrainte n'est plus le nombre d'agents qu'on peut lancer sur un problème, mais le nombre qu'un développeur peut superviser en même temps. La supervision, là encore, reste humaine.

Un même fil traverse les trois. L'agent absorbe la part du travail qui passe mal à l'échelle de l'attention humaine. L'humain garde la part qui ne devrait pas être automatisée du tout.

Idem pour les agents que nous déployons en data room

C'est le principe sur lequel nous avons bâti notre produit, et que nous avons livré à nos clients en premier.

Entropia a été la première data room à lancer un serveur MCP, en 2025, permettant à ses clients de connecter leur propre plateforme IA directement à leur data room. La plupart l'utilisent avec Claude. (Le détail du lancement de notre serveur MCP.)

Pour les non-initiés, le MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui permet à un assistant IA de se connecter à un système externe et d'y agir via un ensemble défini d'opérations autorisées. La puissance de cette connexion MCP va dépendre alors de nombreux facteurs, comme la sophistication de la plateforme d'IA qui se connecte, mais aussi des outils mis à sa disposition par la data room.

Nous traçons la même ligne pour nos clients : l'IA peut lire, chercher, répondre et passer à l'échelle sur des milliers de documents, et une personne valide le résultat et garde la trace de ce qui a été fait. Notre agent de suivi d'IRL en est un bon exemple : il vérifie chaque ligne d'une liste de questions contre la data room et rend le fichier annoté, complet, partiel ou manquant, prêt à être relu. La discipline est identique des deux côtés du mur.

Reste la question que toute équipe qui adopte ces outils finit par atteindre. Elle n'a jamais vraiment porté sur la capacité des agents à en faire plus ; ils le peuvent, et ils le feront. La vraie question est de savoir où l'on choisit de garder le jugement. Nous avons rendu notre réponse assez explicite, en interne comme dans le produit. Les agents prennent la corvée. Les décisions restent chez nous.

Voyez ce que cette discipline donne sur votre opération. Contactez-nous.