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Une organisation inventorie ses systèmes d’IA, évalue leur conformité à l’AI Act et sa propre maturité en IA, mène un plan d’actions et mesure son usage réel de l’IA. J’ai posé les fondations de l’application de production et mené sa construction ; elle est en production avec ses premiers clients payants.

• Les fondations de production : une API typée en NestJS et tRPC, une authentification partagée avec le reste de la suite, et chaque donnée isolée par organisation.
• Les premiers écrans métier : le registre des systèmes d’IA, les évaluations de maturité et le plan d’actions.
• Le serveur MCP, avec OAuth 2.1, pour que les assistants IA puissent travailler avec la plateforme.
• Ce qui rend utile la télémétrie de l’usage de l’IA : des règles qui rattachent chaque usage à son système d’IA, avec un aperçu en direct, et la télémétrie de production rejouée sur les environnements de test, pour que chaque écran tienne le volume.
• Une politique d’accès obligatoire sur chaque point d’entrée de l’API, avec des tests qui prouvent l’isolation entre organisations.

Le module audite les sites web selon le référentiel français d’accessibilité, le RGAA, depuis une extension Chrome ou un scanner, à la main ou avec l’aide de l’IA.

• Le scanner d’accessibilité, amené en production en conteneur : audits derrière une connexion, images durcies, et un jeton client qui ne part jamais vers le site audité.
• Le mode automatique de l’audit assisté par IA dans l’extension, qui mène seul un audit complet, et les releases de l’extension.

Le module analyse l’empreinte des sites web et des applications mobiles, et leur conformité aux référentiels d’éco-conception.

• Les formulaires de conformité d’éco-conception, dont le RGESN, avec un moteur qui pré-remplit les critères à partir de chaque analyse.

• Les jetons d’accès personnels et la chaîne d’authentification qui permettent à la CI/CD des clients d’appeler Fruggr, et la reconnexion silencieuse par SSO SAML.
• Administrateur de l’infrastructure Azure du produit, chargé de son DevOps jusqu’en production.
• Co-auteur de la constitution technique du projet, suivie par l’équipe comme par les agents IA, dont la règle qui interdit à un agent de fusionner sans l’accord d’un humain.
• Quarts de service client en rotation, avec une investigation amorcée par une IA branchée aux données du produit.