Dans la formation et le développement, beaucoup de POC, peu de valeur réelle. Atlas fait de la migration de code par l'IA un cas d'usage en production, pas une démonstration.
La formation doit suivre le rythme d'obsolescence accéléré des compétences, notamment face à l'IA elle-même. L'enjeu est de personnaliser les parcours à grande échelle et de mesurer réellement la montée en compétence.
Les parcours adaptatifs pilotés par IA augmentent les taux de complétion des formations de 20 à 60%.
Ce qui distingue notre approche de la migration de code par l'IA dans la formation et le développement, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.
Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Branché sur vos données réelles, pas sur un jeu de démonstration.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Qualifier le besoin autour de la migration de code par l'IA pour la formation et le développement, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Il constitue une base avancée qui doit être vérifiée et testée par les équipes avant mise en production.
Changements de version, de framework ou de langage sur des applications existantes.
La formation doit suivre le rythme d'obsolescence accéléré des compétences, notamment face à l'IA elle-même. L'enjeu est de personnaliser les parcours à grande échelle et de mesurer réellement la montée en compétence. Sur la migration de code par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
Cadrons ensemble la migration de code par l'IA pour la formation et le développement lors d'un premier échange de 30 minutes.