Synthèse
jusqu’à un système prêt pour la production
microservices indépendants
de code de production
suite de tests automatisés
chaînes CI/CD
points de terminaison d’API REST
Le projet
Un système d’information pour l’émission, le suivi et la gestion des certificats d’entrepôts céréaliers. Le système dessert quatre rôles d’utilisateurs — exploitants d’entrepôts, propriétaires de céréales, courtiers en bourse et autorités de régulation —, chacun disposant de son propre portail et de son propre modèle d’autorisations.
Le domaine est fortement réglementé : chaque certificat suit un cycle de vie juridique, les transferts de propriété doivent faire l’objet d’un audit et le système doit s’intégrer à l’infrastructure d’une bourse de matières premières. L’exactitude n’est pas facultative.
La méthode
Un ingénieur assurant à la fois le rôle de Product Owner et celui d’orchestrateur des agents d’IA. Sept agents d’IA affectés à des rôles précis : analyste métier, architecte de solutions, développeur back-end, développeur front-end, ingénieur qualité, ingénieur DevOps, rédacteur technique.
Chaque agent recevait un cahier des charges structuré au format CLAUDE.md : définition du rôle, périmètre, contraintes, format de sortie et critères de qualité. L’ingénieur examinait, intégrait et prenait toutes les décisions finales. Aucune ligne de code généré n’a été validée sans évaluation critique.
Résultat : une production équivalente à celle d’une équipe de 7 à 9 personnes, livrée au coût d’un seul ingénieur senior.
Ce qui a été construit
13 microservices indépendants, chacun responsable d’un seul contexte délimité :
- Service des certificats — émission, gestion du cycle de vie, changements de statut
- Service de propriété — chaînes de transfert, enregistrement des nantissements, journal d’audit
- Service des entrepôts — registre des entrepôts, capacités, statut d’accréditation
- Service des propriétaires de céréales — profils des propriétaires, portefeuille, certificats détenus
- Service d’intégration boursière — passerelle vers l’API de la bourse de matières premières
- Service de notification — alertes événementielles, e-mail, notifications push
- Service documentaire — génération de PDF, gestion des modèles
- Service d’audit — journal d’audit immuable, déclarations réglementaires
- Service d’authentification — intégration Keycloak, attribution des rôles, validation des jetons
- Passerelle API — routage, limitation du débit, traçage des requêtes
- Service d’administration — opérations de back-office, interventions manuelles
- Service de rapports — analyses, tableaux de bord, exports réglementaires
- Service de fichiers — stockage des documents, back-end compatible S3
Chaque service dispose de son propre schéma de base de données, géré par des migrations Flyway. Chacun s’exécute dans son propre Deployment Kubernetes, avec des limites de ressources, des sondes de vivacité et de disponibilité, et une chaîne CI/CD GitLab dédiée.
319 tests automatisés couvrent les niveaux unitaire, d’intégration et de contrat. Testcontainers lance de véritables instances PostgreSQL pour les tests d’intégration : aucune simulation au niveau de la base de données.
Socle technologique
Comparaison avec le développement traditionnel
| Indicateur | Équipe traditionnelle | Ce projet (piloté par l’IA) |
|---|---|---|
| Délai | 3 à 4 mois | 12 jours |
| Taille de l’équipe | 7 à 9 ingénieurs | 1 ingénieur |
| Microservices | 13 | 13 |
| Couverture de tests | variable | 319 tests automatisés |
| Chaînes CI/CD | variable | 12, dès le premier jour |
| Coût | référence | environ 10 % de la référence |
L’approche pilotée par l’IA ne remplace pas l’expertise d’ingénierie : elle la démultiplie. La rapidité et la qualité dépendent directement des compétences de l’orchestrateur : compréhension de l’architecture, décomposition des problèmes, formulation précise des instructions et évaluation critique des productions de l’IA. L’humain garde la maîtrise.
Conclusions
12 jours. 13 services. 55 293 lignes. 319 tests. 12 chaînes CI/CD. 80 points de terminaison. Un seul ingénieur.
Chaque chiffre peut être rattaché à un commit GitLab, à un journal d’exécution CI/CD ou à un rapport de tests. Aucune estimation. Aucune maquette. Aucun nombre de lignes gonflé par du code répétitif généré automatiquement.
Voilà ce qu’est l’orchestration d’agents d’IA lorsqu’elle est appliquée avec la rigueur de l’ingénieur : non un raccourci, mais un multiplicateur de force.