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 :

création conversationnelle : générer des workflows de modules (nœuds + arêtes) en langage naturel,
configuration pilotée par schéma : rendre inputs/outputs explicites et reproductibles,
gouvernance au point d’entrée : routage multi-providers avec quotas, filtres et auditabilité,
exécution industrialisée : transformer des actions répétables en golden paths versionnés.

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 à la gouvernance (politiques d’approbation, audit logs),
respecter les rôles (RBAC),
laisser la décision finale là où c’est nécessaire.

3) Le futur : LLM Gateway + modules

Le meilleur modèle est hybride :

les modules encapsulent le “comment” (exécution fiable),
le LLM Gateway gouverne le “qui/quoi/combien” (providers, quotas, filtres, audit),
l’assistant du Studio accélère la conception sans contourner la gouvernance.

Conclusion

L’IA devient un multiplicateur quand elle est connectée à un operating layer.

Argy positionne l’IA comme une capacité gouvernée : un LLM Gateway pour contrôle et auditabilité, et Module Studio pour créer des workflows versionnés et des agents IA gouvernés.

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