Développement backend & IA agentique au service du risque de crédit
- Développeurs backend mobilisés au sein de la squad
- 5
- Cas d’usage d’IA agentique expérimentés en laboratoire
- 12
- De gain de productivité observé sur les développements outillés
- 25 %
01Contexte
Contexte
Pour accompagner la modernisation de ses activités de risque de crédit Retail, un acteur bancaire majeur a fait appel à ACENSI afin de renforcer ses capacités de développement backend et d’expérimenter de nouvelles pratiques d’ingénierie basées sur l’IA agentique.
L’objectif : accélérer les développements tout en garantissant la sécurité, la scalabilité et la conformité indispensables à un environnement bancaire réglementé.
Accélérer le développement tout en modernisant le SI
Dans un contexte de modernisation de son système d’information, la direction Risque de crédit Retail souhaitait faire évoluer ses applications backend tout en expérimentant de nouvelles méthodes de développement assistées par l’IA.
02Le rôle d’ACENSI
Les équipes ACENSI interviennent sur plusieurs enjeux
- 01Conception et développement de solutions backend sécurisées et scalables en Java 17+ et Spring Boot 3
- 02Expérimentation de pratiques d’ingénierie pilotées par l’IA agentique
- 03Création de Skills, sous-agents et squads IA automatisées
- 04Modernisation progressive des composants legacy
- 05Analyse des architectures end-to-end et définition des designs techniques
- 06Mise en œuvre des pratiques DevSecOps et CI/CD
- 07Développement de composants réutilisables, testés et maintenables
- 08Collaboration en environnement Agile et amélioration continue
03Approche
Une expertise technologique adaptée aux enjeux bancaires
Une approche permettant d’intégrer l’IA directement au cycle de développement, tout en conservant les exigences de qualité, de sécurité et de maîtrise propres au secteur bancaire.
Pour répondre aux exigences de performance, de sécurité et d’industrialisation du projet, ACENSI mobilise une expertise associant développement backend, Cloud, DevSecOps et intelligence artificielle.
04Expertises & technologies
- Développement Backend Java / Spring Boot
- DevSecOps
- Intelligence Artificielle & IA agentique
- CI/CD & automatisation
- Architecture applicative
- Agile Delivery
- AWS & Cloud
- Modernisation des systèmes legacy
- Java 17+
- Spring Boot 3
- GitHub Actions
- Docker
- Kubernetes
- GitHub Copilot
- Datadog
- Splunk
05Résultats
Résultats
- Accélération des développements grâce à l’intégration de l’IA agentique dans les pratiques d’ingénierie
- Validation de nouveaux usages IA testés en laboratoire puis adoptés par les équipes
- Modernisation du SI avec l’évolution des composants legacy et l’industrialisation du CI/CD sur AWS
- Amélioration de la qualité grâce à des composants réutilisables, testés et plus facilement maintenables
L’IA agentique n’est pas une fin en soi : nous l’intégrons au cycle de développement là où elle apporte un gain mesurable, sans rien céder sur la sécurité ni sur la maîtrise du code.
Un enjeu comparable ? Parlons-en.
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