AI-Native Pod. Des ingénieurs accélérés par l'IA.

Les deux sont des équipes de développement pilotées qui construisent votre produit de bout en bout. Les différences sont structurelles. Un AI-Native Pod est construit autour d'une chaîne d'outils IA (Cursor, Claude Code, Copilot) dès le premier jour. Il est plus réduit — composition à prédominance senior versus une équipe dédiée classique à séniorité mixte — et fonctionne avec des indicateurs de livraison explicites mesurant l'impact de l'IA. Une équipe dédiée standard utilise des outils IA mais n'est pas structurellement conçue autour d'eux. Choisissez AI-Native Pod lorsque vous souhaitez une vélocité maximale avec moins d'effectifs et que vous faites confiance au jugement senior. Choisissez une équipe dédiée lorsque vous avez besoin d'une couverture de rôles plus large (PMs, designers, plusieurs spécialistes) et d'une stabilité de capacité à long terme.

L'augmentation d'équipe ajoute des ingénieurs individuels à votre équipe existante. Vous les gérez, définissez leurs tâches, les intégrez dans vos sprints. Un AI-Native Pod est une unité pilotée — nous gérons le pod, livrons les résultats, vous fixez la direction. L'augmentation, c'est "nous vous envoyons des ingénieurs qui utilisent Copilot". Le pod, c'est "nous livrons votre produit avec une équipe senior augmentée par l'IA". L'augmentation démarre plus vite avec des engagements plus courts. Le pod travaille sur des périmètres orientés résultats.

Chaîne d'outils standard : Cursor (IDE de développement avec IA), Claude Code (refactoring multi-fichiers et tâches complexes), GitHub Copilot (suggestions en ligne). Nous pouvons également intégrer vos outils IA existants si vous avez des préférences ou des exigences de conformité. Pour les projets où cela est pertinent, nous pouvons ajouter nos produits IA propriétaires (KnowHub pour l'accès à la connaissance, SmartSearch pour la recherche sémantique, InProduct pour le contexte dans la base de code), disponibles en tant qu'engagements séparés.

Trois niveaux de protection. Premièrement, le code généré par l'IA est signalé dans les pull requests — les ingénieurs seniors le révisent avant la fusion. Deuxièmement, une analyse de sécurité automatisée s'exécute à chaque push (SAST, analyse des dépendances, détection de secrets). Troisièmement, nous documentons l'utilisation de l'IA dans les PRs pour une piste d'audit complète. L'IA accélère l'exécution ; les humains restent responsables de l'architecture, de la sécurité et des décisions sur les cas limites. Nous traitons l'IA comme un ingénieur junior rapide : utile, mais jamais fiable sans supervision.

Les études sectorielles montrent que les développeurs augmentés par l'IA livrent de manière mesurable plus vite sur les tâches routinières : scaffolding de code, écriture de tests, documentation, refactoring. Les décisions architecturales et produit complexes ne s'accélèrent pas de la même manière (et ce n'est pas souhaitable). En pratique, les AI-Native Pods livrent davantage par sprint que des équipes traditionnelles équivalentes, avec une qualité de code comparable. Nous rapportons des indicateurs de livraison mensuellement afin que vous voyez l'impact dans vos chiffres, et non dans nos arguments marketing.