Cas d’usage
Du DevSecOps à l’adoption IA d’entreprise, avec des outcomes mesurables.
Industrialiser DevSecOps (premier cas d'usage)
La sécurité arrive trop tard : checklist, exceptions et rework en fin de cycle.
Premier cas d'usage d'Argy : des workflows secure-by-default codifiés dans des modules, avec policies, gates et runbooks.
Moins de rework, Décisions explicites, Maturité mesurable
Gouverner l'IA d'entreprise
Prolifération des POC, clés éparpillées, coûts et risques difficiles à piloter.
Un LLM Gateway unique avec quotas, audit, filtres et RAG tenant-aware pour encadrer les usages.
Adoption IA maîtrisée, Traçabilité complète, Indépendance fournisseurs
Créer des assistants et agents IA
Chaque équipe expérimente ses propres agents sans cadre commun ni contrôle des données.
Des agents gouvernés connectés au RAG, orchestrés par des modules et policies partagées.
Mise en prod accélérée, Workflows réutilisables, Confidentialité préservée
Lancer une IDP pour une scale-up
Une équipe plateforme réduite, beaucoup de demandes, et la pression de livrer sans casser la prod.
Argy fournit une expérience self-service avec des modules 'golden path' prêts à configurer.
Time-to-value en semaines, -60% de tickets Ops, Standards adoptés
Standardiser le delivery multi-équipes
Chaque équipe fait 'à sa façon' : pipelines, conventions, gates, environnements... difficile à gouverner.
Des patterns versionnés et configurables, appliqués par environnement et par produit.
Releases plus prévisibles, Réduction du drift, Onboarding plus rapide
Réduire les tickets Ops/SecOps
Les équipes Ops deviennent un goulot : accès, environnements, runbooks, changements récurrents.
Self-service contrôlé via modules + policies : demandes standardisées, automatisées, traçables.
Moins de demandes manuelles, Meilleure qualité de service, Traçabilité
Accélérer le provisioning d'environnements
Créer un environnement prend des jours, et le résultat n'est jamais identique.
Baselines IaC + modèles d'environnements (DEV/UAT/PRD) avec paramètres et garde-fous.
Provisioning en heures, Reproductibilité, Contrôles intégrés
Piloter l'exécution (SLOs, observability, FinOps)
On manque de boucles de pilotage : fiabilité, coûts, incidents. Les rituels ne sont pas standardisés.
Runbooks et baselines SRE/FinOps dans le catalogue, avec indicateurs et ownership.
Meilleure fiabilité, Coûts maîtrisés, Amélioration continue
Banque & Fintech régulée
Des exigences d'audit strictes, des validations manuelles et un risque de non-conformité.
Policies intégrées, approbations traçables et preuves d'exécution centralisées par tenant.
Conformité continue, Moins de validations manuelles, Traçabilité complète
Santé & données sensibles
Des contraintes RGPD fortes, des accès segmentés et des données internes à protéger.
Isolation multi-tenant, RAG avec ACL, et workflows sécurisés par défaut.
Données protégées, Accès contrôlés, IA gouvernée
Industrie & IoT multi-sites
Des sites hétérogènes, des environnements multiples, et une gouvernance difficile.
Golden paths standardisés + agents déployés sur site pour exécuter en local.
Standardisation multi-sites, Déploiements cohérents, Run automatisé
SaaS Européen
Conforme RGPD & hébergé en UE
Pas de Lock-in
Basé sur des standards ouverts
API-First
Tout est automatisable
Prêt à transformer l’IA en OS d’entreprise ?
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