We build Agents. You build the Future. Nous construisons les agents. Vous construisez l’avenir.
● Offre B2B — Développement & ingénierie logicielleL'agent IA de génération & revue de code : écrire plus vite, relire mieux
Écrire du code répétitif, comprendre un module hérité, relire une pull request, documenter une fonction : ce travail mobilise vos développeurs sans toujours produire la valeur attendue. Votre agent IA absorbe ce labeur — il propose du code, le refactore et le relit — pendant que vos équipes se concentrent sur l'architecture et le produit. Données hébergées en France ; le modèle d'IA est appelé chez son éditeur, sauf option Modèle souverain. En formule 100 % Souverain, votre code source et votre propriété intellectuelle restent chez vous. Le développeur garde la main.
Mis à jour le
Simulation fictive — pas un résultat client
Je peux proposer les correctifs.
⛓ Source · votre dépôt Git + vos règles de revue internes
Patch en attente de votre relecture — rien n'est poussé sans votre validation.
✎ Action · patch proposé en local — le développeur valide et merge
Pour une organisation établie hors de l'Union européenne, c'est le droit de son pays qui s'applique ; sur sa demande, nous mettons en place des garanties équivalentes (revue humaine avant toute action, journal des critères, information des personnes).
Pour une équipe technique, un agent Blue Lemon Agent écrit, complète, refactore et relit du code — génération de fonctions, revue de pull requests, détection de failles et de régressions, documentation. Données hébergées en France ; le modèle d'IA est appelé chez son éditeur, sauf option Modèle souverain. Avec cette option, votre code source et votre propriété intellectuelle ne sont jamais exposés à un service étranger ni utilisés pour entraîner un modèle tiers, architecture conçue pour réduire l'exposition aux législations extraterritoriales, la localisation ne garantissant pas à elle seule l'immunité. Le développeur garde la décision et le merge. Mise en service en quelques semaines.
Cet agent fait partie de 2 équipes d’agents
Repères décrivant notre offre, et non des résultats mesurés chez un client. L'ampleur du gain se confirme par un pilote sur votre périmètre.
Estimation indicative, à confirmer par un pilote sur vos dossiers réels (conditions générales de vente, article 4).
Trois formules, un seul agent
Un agent de génération et de revue de code, installé et exploité pour vous. Au choix selon votre mode de fonctionnement. Tarifs HT — abonnement annuel, le temps que les gains s'installent durablement.
Installation + abonnement maîtrisé
- Installation, paramétrage et formation de vos équipes
- Exploitation, supervision humaine, mises à jour et support
- Hébergement en France, ressource dédiée et isolée
Tout inclus, sans frais d'installation
- Mise en service incluse (installation, paramétrage, formation)
- Exploitation, supervision humaine, mises à jour et support
- Hébergement en France, géré de bout en bout
Sur site, vous êtes propriétaire
- Matériel installé dans vos locaux (vous en êtes propriétaire)
- Modèles IA français / européens exécutés en local
- Maintenance à distance sécurisée (Suivi Pro inclus)
Que fait l'agent de génération et de revue de code concrètement ?
Voici les capacités comprises dans l'agent, puis un agent voisin qui peut s'y ajouter. L'agent réalise lui-même ce que vous l'autorisez à faire ; vous décidez de ce qu'il fait seul et de ce qu'il soumet à vos développeurs, qui gardent la décision et la fusion du code.
Génération & complétion de code
Écriture de fonctions, complétion contextuelle et boilerplate à partir de vos conventions — proposé, à valider par le développeur.
Revue de pull requests
Détection de bugs, failles de sécurité, code dupliqué et écarts aux règles internes avant le merge.
Refactoring & dette technique
Modernisation de modules hérités, factorisation et migration de versions, sous contrôle pas à pas.
Tests & qualité (QA)
Génération de tests unitaires et d'intégration, couverture des cas limites et chasse aux régressions.
Documentation technique
Documentation de code, README, guides d'API et réponses techniques à partir de votre base de code.
Besoin d'aller plus loin ?
Ces agents traitent un autre processus métier, avec leur propre responsable et leur propre tarif. Ils s'ajoutent à celui-ci.
En 30 minutes, nous identifions l'agent le plus pertinent — sans surdimensionner le projet.
Voyez l'agent au travail
4 situations courantes, prises parmi celles qui reviennent le plus. Choisissez-en une : l'échange se déroule comme il se déroulerait chez vous.
Démonstration écrite à l'avance. Ces échanges illustrent le comportement de l'agent — ses sources, ses refus, ce qu'il laisse à vos équipes. Rien n'est envoyé depuis cette page, aucun modèle n'y est interrogé, et les dossiers cités sont fictifs. C'est précisément ce que nous promettons à vos données. Les comportements montrés ici — surveillance, règles d'automatisation, routage et relances — sont paramétrés avec vous lors du déploiement, à partir de vos outils, de vos règles et de vos seuils. Les points d'architecture cités dans ces échanges — localisation, exécution locale, isolation, chiffrement, accès par rôle, journalisation — ne sont pas une garantie attachée à la démonstration : ils sont ceux de l'architecture décrite à votre devis, et vérifiés avant mise en service.
Simulation fictive — pas un résultat client
· Une clé d'API a été poussée dans une branche il y a 40 minutes. C'est le seul cas où je bloque, et je l'ai fait.
· Sept incidents de production des six derniers mois portent sur du code que j'avais relu sans rien dire.
· Quatre-vingt-neuf pour cent des remarques de revue portaient sur du style tant qu'aucun formateur automatique n'était branché. Il l'est depuis, et les revues portent sur le fond.
· Quarante et une remarques sur 312 ont été rejetées, chacune avec son motif — et c'est ce qui a fait retirer une règle. veille-matin_4-signalements.pdf7 incidents sur du code relu sans remarque
⛓ Sourcé · 312 revues, journal des incidents, historique des remarques
Ce que je constate : sur les six derniers mois, sept incidents de production trouvent leur cause dans du code que j'avais relu et sur lequel je n'avais rien signalé.
Ce que j'ai fait avant de vous le dire : j'ai repris les sept un par un, et je les ai classés par ce qui m'avait manqué. Deux étaient effectivement subtils — une condition de concurrence, un cas limite de fuseau horaire. Cinq ne l'étaient pas : une valeur non testée, deux erreurs de périmètre de requête, deux régressions sur un comportement existant. Et pour ces cinq, j'ai écrit la règle de relecture qui les aurait attrapés : elle tourne depuis six semaines et elle a déjà signalé onze cas du même type, dont trois corrigés avant fusion. Les expliquer par leur difficulté aurait été confortable, et faux.
Pourquoi je publie ça : parce que la mesure habituelle d'un outil de revue est le nombre de remarques produites, et qu'elle progresse quand l'outil devient plus bavard. Ce qui compte, c'est ce qu'il laisse passer, et ce chiffre-là ne se voit que des mois plus tard, dans les incidents.
Ce que ça devrait changer chez vous : ma relecture ne remplace pas la vôtre. Sur les cinq incidents non subtils, trois fusions avaient été approuvées en moins de deux minutes — le temps de lire mon avis, pas le code.
C'est la seule chose que je vous demande d'installer avec moi : ma revue se lit en plus de la vôtre, et c'est ce qui la rend utile. 7-incidents_3-fusions-en-2-minutes.pdfSept incidents reliés, la règle écrite qui les attrape
⛓ Sourcé · 7 incidents, causes analysées, délais d'approbation
Le routage suit ce qui se rattrape : un secret dans le code bloque la branche et part immédiatement à qui l'a poussée et à la sécurité — c'est le seul blocage ; une remarque de fond reste sur la ligne concernée, jamais ailleurs ; un incident relié à une revue silencieuse à personne — je l'inscris dans ma propre mesure ; un motif de rejet récurrent à personne non plus, je corrige.
Avec une relance : aucune sur une remarque. Une remarque non traitée reste une remarque, pas un rappel. Puis une synthèse mensuelle : par type de remarque et par motif de rejet, jamais par développeur.
Ce que ça vous a déjà rendu : une clé d'API arrêtée 40 minutes après avoir été poussée, avant qu'elle ne parte en production ; 89 % de bruit de style évacué vers un formateur automatique, donc des revues qui portent enfin sur le fond ; et 41 remarques rejetées sur 312, publiées par moi-même, parce qu'un relecteur qui mesure ce qu'il laisse passer est un relecteur qu'on peut croire.
Ce que ça change dès demain : la première passe d'une revue arrive faite — bugs, failles, duplication, écarts à vos conventions, sur la ligne concernée — et vos développeurs ouvrent la pull request avec le temps de lire le code, pas seulement mon avis. Sur les cinq incidents non subtils, c'est exactement ce qui manquait.
Votre code ne sort pas de chez vous : dépôt par dépôt, accès par rôle, journalisé, retiré d'un mot, inférence locale en formule 100 % Souverain ; en formules Agilité et Sérénité, données hébergées en France, modèle d'IA appelé chez son éditeur sauf option Modèle souverain, et rien n'entraîne un modèle tiers. La fusion reste au développeur nommé, et je la lui rends en minutes : le diff relu, les remarques classées par gravité, les tests qui manquent, et le correctif proposé prêt à appliquer d'un clic. Ouvrez-moi un dépôt, et la première revue tombe sur la prochaine pull request.
✎ Cadre · aucune modification, aucune approbation, aucune statistique par développeur
Simulation fictive — pas un résultat client
Ce qui s'est passé ce matin : une clé d'API a été poussée dans une branche. J'ai bloqué la branche, prévenu la personne et la sécurité, et je n'ai touché à rien.
Pourquoi c'est différent de tout le reste : un bug se corrige par un correctif. Une clé poussée reste dans l'historique, y compris après suppression du fichier — et elle est sur toutes les machines qui ont récupéré la branche. Le temps compte : quarante minutes, ce n'est pas rien, et c'est mieux que trois jours.
Ce que j'ai préparé pendant ces quarante minutes : la commande de purge écrite pour ce dépôt précisément, avec la liste des 9 clones connus à re-synchroniser et leur dernier accès ; la demande de révocation au fournisseur, rédigée et prête à partir ; et, sur une branche, le remplacement de la clé par une référence à votre coffre, testé.
Ce qui reste à décider — et ce sont bien des décisions : réécrire un historique partagé casse les copies des autres, et révoquer une clé peut arrêter la production. L'une et l'autre portent un nom et une heure, et c'est ce qui fait qu'il y a quelqu'un pour prévenir les équipes avant. Dites-moi l'ordre, et les trois gestes s'enchaînent.
Ce que je fournis pour trancher : le fichier, la ligne, l'heure du push, et la liste de ce qu'il faut décider — révoquer, réémettre, purger l'historique, prévenir le fournisseur.
Sur douze mois : 4 secrets détectés, 4 branches bloquées. Trois étaient des clés de test — et je ne fais pas la différence, parce qu'une clé de test dans un dépôt ressemble exactement à une clé de production. 4-secrets_4-blocages.pdfUne clé poussée reste dans l’historique
⛓ Sourcé · 4 secrets sur 12 mois, journal des blocages
Ce que je fais : je bloque et je fournis tout ce qu'il faut pour décider. Je ne lève jamais mon propre blocage, même si on m'explique que c'est une fausse alerte.
Pourquoi cette rigidité-là précisément : un agent qui peut lever ses blocages peut lever n'importe lequel, et il suffit alors d'être pressé pour le convaincre. L'urgence est exactement le moment où l'on a le plus envie de passer outre, et le pire moment pour le faire.
Ce qui lève le blocage : une personne, en le notant. La note dit qui, quand, et pourquoi — et elle reste dans le dépôt.
Ce que ça a donné : sur les 4 blocages, deux ont été levés en moins d'une heure après vérification que la clé était bien de test et révoquée. Les notes existent, et c'est tout ce que je demandais.
Et sur les clés de test, un chiffre plutôt qu'un principe : trois de vos quatre détections en étaient. Un dépôt qui contient des clés de test apprend à ses contributeurs que le dépôt contient des clés — et c'est cette proportion-là, trois sur quatre, qui installe l'habitude. C'est ce mécanisme qui produit la vraie fuite, pas la clé elle-même. 4-blocages_2-leves-par-une-personne.pdfL’urgence est le pire moment pour passer outre
✎ Cadre · l'agent ne lève jamais son propre blocage
Simulation fictive — pas un résultat client
Ce que je constate : tant qu'aucun formateur automatique n'était branché, 89 % des remarques portaient sur des espaces, des retours à la ligne, l'ordre des imports. Toutes justes, et toutes traitables par une machine.
Ce que ça produisait : une revue avec 40 remarques dont 36 de style. Les quatre autres se lisaient au milieu du bruit, et se traitaient à la même vitesse — c'est-à-dire vite.
Ce que je fais depuis : je laisse au formateur tout ce qu'il corrige, et je garde la ligne pour le fond.
Ce que ça a changé, mesuré : mes revues sont passées de 40 remarques en moyenne à 4,6. Le taux de traitement des remarques est passé de 34 % à 81 % — non pas parce qu'elles sont meilleures, mais parce qu'il y en a huit fois moins.
Ce que je laisse entièrement à vos outils automatiques : tout ce qu'ils savent corriger. Là où un outil fait le travail, il le fait mieux et plus tôt — et deux avis sur la même chose ne valent pas mieux qu'un.
Et une amélioration que ce basculement rend disponible ailleurs : le formateur n'est branché que sur ce dépôt. Sur vos trois autres dépôts, j'ai compté 1 240 remarques de style en douze mois — 86 % du total, exactement le mécanisme d'avant. Le calcul : brancher le formateur et poser le crochet qui le vérifie prend 25 minutes par dépôt, 1 h 15 en tout ; au facteur mesuré ici — huit fois moins de remarques —, ces 1 240 remarques de style en laissent 155, et le reste des revues porte sur le fond. Ce que je propose : je branche, et je pousse la première mise en forme en une seule demande de fusion par dépôt, pour que l'historique reste lisible. La décision qui reste n'est pas technique : la convention de mise en forme — celle de ce dépôt, ou une par dépôt. Les deux tiennent ; une seule évite d'avoir à se demander de laquelle on parle. 40-remarques_puis-4-6.pdf34 % → 81 % de traitement
⛓ Sourcé · 312 revues, avant et après branchement du formateur
Ce que je constate : 41 de mes remarques sur 312 ont été rejetées par un relecteur. Sur les 41, 29 se répartissent en trois motifs.
Les trois motifs : un contexte que je n'avais pas — le code fait exprès ce que je signalais, et un commentaire existant le disait ; une contrainte de compatibilité avec une version que je ne connaissais pas ; une remarque juste mais hors du périmètre du changement, qui aurait transformé une correction de deux lignes en refonte.
Ce que je fais du troisième motif, et c'est le plus intéressant : je continue de le signaler, mais séparément — hors du fil de revue, dans une liste « à considérer un jour ». Une remarque juste au mauvais moment fait rejeter la revue entière.
Ce que le taux mesure vraiment, et ce n'est pas ma prudence : un taux de rejet de zéro voudrait dire que je ne signale que l'évident, et l'évident est déjà vu. Les 12 rejets qui ne relèvent d'aucun des trois motifs sont ceux que je regarde le plus : c'est là que se trouve la remarque juste qui me manquait encore, et j'ai réécrit quatre de mes règles à partir d'eux.
Ce que je publie : le taux, et les trois motifs, dans la synthèse mensuelle. 41-rejets_3-motifs.pdfUn taux de rejet nul voudrait dire l’évident
⛓ Sourcé · 41 rejets sur 312 remarques, motifs relevés
Simulation fictive — pas un résultat client
Ce que j'ai mesuré : le module de facturation porte 4 100 lignes, une fonction de 380 lignes à elle seule, et 19 duplications du même calcul de prorata à des endroits différents. Sept des sept incidents de production des six derniers mois viennent de trois de ces duplications — corrigées une fois, restées fausses ailleurs.
Le refactoring, écrit et non fusionné : six branches successives, chacune sous 200 lignes de différence pour rester relisible, chacune verte sur votre chaîne. La première extrait le calcul de prorata en un seul endroit et supprime 18 des 19 duplications ; la dernière ramène la fonction de 380 lignes à quatre fonctions de moins de 60.
La documentation technique qui va avec : onze pages, écrites depuis le code et depuis vos tickets, pas depuis mes suppositions — les règles de prorata avec leurs cas limites datés, le schéma des états d'une facture, et les 4 comportements dont j'ignore s'ils sont voulus, posés en questions avec les deux réponses possibles et ce que chacune impliquerait.
Ce que douze refactorings proposés cette année ont appris, et c'est ce qui a dicté le découpage : 3 se sont arrêtés en cours parce que la branche était devenue trop grosse pour être relue en une fois. C'est pour cela que celui-ci fait six branches et non une ; la première se relit en vingt minutes.
Ce qui reste chez vous : l'approbation de chaque fusion, une par une.
⛓ Sourcé · 4 100 lignes, 19 duplications, 6 branches, 11 pages de documentation technique
Ce que j'ouvre en premier, et pourquoi celles-là : les corrections dont votre chaîne de tests dit si elles sont bonnes — import inutilisé, variable morte, mise à jour de dépendance mineure, correction de faute dans un message. Sur ces catégories, la question « faut-il relire ce correctif » a une réponse mécanique : les tests passent ou ils ne passent pas.
Ce que j'ai prévu, parce que c'est le mécanisme réel : un correctif prêt à fusionner se fusionne vite. C'est pour cette raison que j'ouvre par catégorie et non en bloc, et que je commence par celles que vos tests tranchent seuls.
La mesure que je vous remets avec, et c'est elle qui décide d'ouvrir ou de refermer une catégorie : la part de mes correctifs fusionnés sans modification, et celle qui a été retouchée. Sur les catégories ouvertes, 94 % sont passés tels quels, 6 % ont été retouchés. Le jour où ce second chiffre monte, vous refermez la catégorie et vous avez la raison sous les yeux.
Ce qui reste une remarque, pas un correctif : tout ce qui touche une règle métier, une signature publique ou une décision d'architecture. Là, le correctif serait une proposition déguisée en évidence. correctifs-par-categorie_94-contre-6.pdfCe qui s’ouvre · 94 % contre 6 % · ce qui reste une remarque
⛓ Sourcé · 94 % de correctifs fusionnés tels quels, 6 % retouchés
Ce qui est conservé : mes remarques et leur sort — traitée, rejetée, ignorée — avec le motif, les incidents de production reliés à du code que j'avais relu, mes correctifs et ce qu'ils sont devenus, et les blocages sur secret avec qui les a levés.
Le chiffre qui compte : sept incidents de production en six mois trouvent leur cause dans du code que j'avais relu sans rien dire. Aucun outil de revue ne publie ce nombre. C'est pourtant le seul qui dise ce que vaut une relecture — le nombre de remarques ne dit que ce qu'elle produit.
Ce que les rejets ont corrigé : 41 remarques sur 312 rejetées, dont 29 répétaient le même faux positif. La règle a été retirée. Sans la trace des rejets, je l'aurais répété indéfiniment — et c'est ainsi que 89 % de mes remarques portaient sur du style avant qu'un formateur automatique soit branché.
Ce que je produis à la place d'un classement de personnes, et c'est déjà calculé : le classement des 312 remarques par ce qu'elles ont évité — les 7 incidents reliés, les 41 rejets avec leur motif, les 29 faux positifs d'une même règle retirée. C'est le tableau qui dit où porter l'effort. Le classement par personne est licite, et je le sors si vous le décidez : le dossier est monté, il se produit en une commande. Ce que je vous dis avant, et c'est mécanique, pas moral : un développeur classé sur les remarques reçues ouvre des demandes de fusion plus petites et plus nombreuses — le compteur de remarques baisserait, et les 7 incidents resteraient exactement où ils sont. La décision est la vôtre ; je vous la rends chiffrée des deux côtés. ce-que-vous-gardez_code.pdf5 données gardées · la mesure qu’aucun outil de revue ne publie
⛓ Sourcé · 7 incidents sur du code relu, 29 faux positifs retirés sur 41 rejets
Votre cas n'est pas ici ? C'est exactement ce dont on parle en 30 minutes. Parler de votre projet →
Les étapes de votre projet d'agent IA
Audit & cadrage
30 min pour cibler le cas d'usage le plus rentable.
Devis ou souscription directe
Une offre du catalogue se souscrit en ligne ; un besoin particulier reçoit un devis chiffré.
Conception
Nous concevons l'agent et ses garde-fous.
Intégration & tests
Nous raccordons vos outils à l'agent, lui-même hébergé en France.
Déploiement
Mise en service et formation de votre équipe.
Exploitation
Supervision continue et amélioration.
Pourquoi l'IA séduit les équipes techniques — et pourquoi elles hésitent
Les assistants de code font gagner un temps réel, mais ils impliquent souvent d'envoyer le dépôt vers un service étranger. Or le code source est l'actif le plus stratégique d'une entreprise tech : l'exposer revient à exposer sa propriété intellectuelle.
! L'enjeu
Les équipes sont prises entre une pression à livrer vite, une dette technique qui s'accumule, et des revues de code qui s'allongent. Pourtant, la plupart des assistants grand public reviennent à confier code source, secrets, logique métier et architecture à un tiers, souvent hébergé hors d'Europe, soumis au Cloud Act, et susceptible d'utiliser vos dépôts pour entraîner ses modèles.
✓ Notre réponse
L'IA n'a d'intérêt pour une équipe tech que si elle est souveraine et confidentielle par construction. Inférence locale ou ressource isolée hébergée en France, code jamais réutilisé pour entraîner un modèle tiers, supervision humaine systématique, merge réservé au développeur : le temps gagné ne se paie jamais en propriété intellectuelle perdue. L'objectif n'est pas de remplacer vos développeurs, mais de leur rendre du temps de cerveau pour l'architecture et le produit.
La confidentialité du code source : souveraineté & conformité
Un dépôt contient toute la valeur d'une entreprise tech : algorithmes, secrets, logique métier. Voici comment l'architecture de nos agents le protège, ligne par ligne.
Inférence locale
L'agent peut tourner sur vos machines ou votre infrastructure : aucune ligne de code ne sort du réseau, rien ne transite par un cloud étranger.
Hébergement en France
Sinon, en formules Agilité et Sérénité, une ressource dédiée et isolée hébergée en France, sous droit français : données hébergées en France ; le modèle d'IA est appelé chez son éditeur, sauf option Modèle souverain.
Exposition extraterritoriale réduite
Architecture conçue pour réduire l'exposition aux législations extraterritoriales, la localisation ne garantissant pas à elle seule l'immunité.
Code jamais réutilisé
Votre dépôt ne sert jamais à entraîner un modèle tiers : votre propriété intellectuelle reste strictement la vôtre.
Ressource isolée par client
Pas de mutualisation : un environnement strictement dédié à votre entreprise et à vos dépôts.
AI Act : déploiement encadré
L'agent exécute ce que vous avez autorisé ; aucun commit ni merge automatique ; traçabilité et supervision humaine de bout en bout.
Ce qui dépend de l'architecture retenue Ces points ne sont pas des garanties générales : ils sont arrêtés déploiement par déploiement, au devis.
- La localisation applicable est celle de l'architecture décrite au devis et vérifiée avant mise en service.
- L'exécution locale n'est annoncée que pour la configuration explicitement décrite et recettée au devis.
- L'isolation applicable dépend du mode de déploiement décrit au devis ; aucune isolation dédiée n'est présumée.
- Les événements journalisés, leur contenu, leur durée de conservation et leurs accès sont définis pour le déploiement retenu.
Combien de temps une équipe tech peut-elle récupérer ?
En automatisant la première revue, la génération de tests et le code répétitif, une équipe peut viser une réduction sensible du temps passé sur les tâches à faible valeur — réinvesti dans l'architecture, le produit et la qualité.
Quatre garanties qui comptent pour une équipe tech
Ressources liées
Vos questions, nos réponses
L'agent garde-t-il la confidentialité de mon dépôt et de ma propriété intellectuelle ?
L'IA peut-elle vraiment relire du code de façon utile ?
Le code généré est-il fiable et qui en est responsable ?
L'agent s'intègre-t-il à nos outils existants ?
Quels langages et frameworks sont pris en charge ?
Faut-il être une grande équipe pour s'équiper ?
Combien de temps pour déployer un agent ?
D'autres usages de l'IA pour vos équipes tech
Estimons le potentiel pour vos équipes tech
30 minutes pour identifier le cas d'usage le plus rentable — hébergé en France, supervisé, sans engagement.