IA et Platform Engineering : des assistants aux flux industrialisés
L’IA n’est pas un bouton magique. Dans une plateforme, elle devient utile quand elle réduit le temps de diagnostic, de décision et d’exécution — au bon endroit dans le workflow.
La plupart des initiatives “IA” échouent parce qu’elles sont ajoutées à côté du travail, plutôt que dans le flux.
1) Où l’IA apporte un vrai gain
Dans Platform Engineering, les gains les plus robustes sont :
- recommandations : quel module, quelle config, quel guardrail,
- assistance : génération de runbooks, checklists, templates,
- détection d’anomalies sur des workflows (drift, variations, signaux faibles),
- rationalisation : identifier les doublons et les chemins non standard.
Ce n’est pas de la “détection de menaces”. C’est de l’optimisation de flux opérationnels.
2) L’IA doit être gouvernée
Pour rester utile, elle doit :
- être traçable (sources, versions, décisions),
- s’intégrer aux guardrails (policies),
- respecter les rôles (RBAC),
- laisser la décision finale là où c’est nécessaire.
3) Le futur : copilots + modules
Le meilleur modèle est hybride :
- les modules encapsulent le “comment” (exécution fiable),
- le copilot accélère le “quoi” (diagnostic et choix),
- la gouvernance assure la cohérence (policy-as-code, audit logs).
Conclusion
L’IA devient un multiplicateur quand elle est connectée à un operating layer.
Argy positionne l’IA comme un assistant de plateforme : recommandations, automatisations et amélioration continue sur le delivery et le run.
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