Produits numériques boostés à l'IA

PALO IT développe ses produits numériques avec Gen-e2™, sa méthodologie de livraison AI-first. Les agents IA interviennent sur tout le cycle de vie du produit — découverte, conception, back-end, API, front-end, tests et déploiement — pendant que nos équipes fixent le cap et valident les résultats. Résultat : des produits livrés plus vite, sans sacrifier ni la qualité ni la maîtrise.

Gen-e2™ (Generative AI Enhanced Engineering) est la méthodologie de livraison AI-first de PALO IT. C'est une approche structurée, pilotée par le contexte, qui s'appuie sur des règles, des prompts et un référentiel produit partagé — à l'opposé du prompting improvisé ou du « vibe coding ». Elle donne aux agents IA tout le contexte nécessaire pour livrer un logiciel cohérent, prêt pour la production.

Les développeurs ne se contentent plus d'écrire chaque ligne de code : ils pilotent désormais des agents IA. Ils cadrent le contexte, relisent le brief et valident le livrable final, pendant que les agents traitent des user stories entières. Des équipes plus restreintes et plus expérimentées peuvent ainsi livrer davantage, tout en gardant un humain responsable de chaque résultat.

La qualité repose sur un contexte structuré et une validation humaine. Les agents travaillent à partir de règles définies et d'un référentiel partagé, et nos ingénieurs relisent le brief et valident chaque livrable avant sa mise en production. Le code généré par l'IA reste ainsi conforme aux standards de qualité, de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.

Sur plus de 100 projets livrés dans le monde, Gen-e2™ permet une vélocité de livraison 3 à 5 fois supérieure à l'échelle de l'entreprise, un gain de productivité moyen de 47 % (jusqu'à 86 % dans les meilleurs cas), et jusqu'à la moitié du budget projet économisée. Les entreprises constatent aussi une baisse de plus de 15 % de leurs coûts opérationnels (OpEx), avec jusqu'à 95 % du code, de la documentation, des user stories et de l'infrastructure-as-code générés par l'IA.

Les deux. L'approche AI-first s'applique aussi bien à la création de nouveaux produits (greenfield) qu'à l'évolution ou la modernisation de systèmes existants. Comme les agents s'appuient sur votre contexte structuré et votre référentiel, ils peuvent faire évoluer vos produits actuels et moderniser vos systèmes hérités avec la même rapidité et la même rigueur de gouvernance.