L'IA écrit le code. Vous voyez exactement ce qu'elle a fait, et vous vérifiez que ça tient.
Avant tout code, vous validez une spécification en langage courant comme référence. L'IA n'écrit que la logique métier, sur un socle fixe qu'elle ne peut pas redessiner ; chaque modification est testée et contrôlée en non-régression ; et le relevé complet arrive dans votre propre dépôt.
Sécurité
Scalabilité
Maintenabilité
Génération (LLM)
Boucle de retour
Quand l'IA écrit le code, les questions que posent vraiment vos architectes
Le vibe coding est utile quand l'objectif est d'atteindre rapidement une version fonctionnelle. Un logiciel de production exige une autre garantie : une intention validée, une génération contrainte, des contrôles reproductibles et un relevé inspectable.
Plausible, pas correct.
La démo passe. La mauvaise réponse remonte des mois plus tard, sur le seul chemin que personne n'avait pensé à vérifier.
Relu par personne.
Auditer des milliers de lignes que vous n'avez pas écrites, venues d'un modèle que vous ne pouvez pas suivre entièrement, n'est pas un vrai contrôle.
Instable dans le temps.
Chaque évolution du modèle casse en silence quelque chose qui marchait hier, un impôt de régression que vous ne découvrez qu'en production.
Et un meilleur prompt ne les fait pas disparaître.
On ne règle pas ça en ajoutant des agents
La réponse à la mode, c'est plus d'agents, des fenêtres de contexte plus grandes, des exécutions plus longues. Ça ne tient pas.
Les défaillances persistent.
À mesure que le contexte grossit, les agents perdent le fil, hallucinent et manquent des contraintes. Et plus ils itèrent, plus la base de code s'alourdit et devient risquée.
Le coût explose.
Les essaims brûlent l'essentiel de leurs jetons à relire du contexte et à réessayer, pas à produire du code qui marche, et chaque exécution parallèle ajoute du coût sans ajouter de justesse.
La qualité et le coût ne viennent pas de plus d'agents. Ils viennent de la structure : un socle fixe que le modèle ne peut pas toucher, des contrôles déterministes, et un humain dans la boucle, pour que le modèle ne serve qu'à votre logique métier.
Quatre choses qui rendent le résultat défendable
Pas une promesse, une construction. Chacune répond à une crainte ci-dessus, et chacune se déplie pour vos architectes.
Vous relisez une spécification, pas du code que vous ne pouvez pas relire
Avant tout code, Maleus transforme la conversation en une spécification validée : pages, données, rôles, règles d'accès, logique métier. Un humain la valide comme référence, et le code en est généré.
Votre relecteur valide quelque chose de lisible, pas des milliers de lignes que personne n'a écrites à la main. Et la spécification reste vivante, les évolutions ne s'en écartent donc jamais.
Spécification · Version 1
RéférencePages
- File des demandes
- Vue de validation
Rôles & accès
- Demandeur
- Validateur
Données
- Demandes
- Décisions
Règles métier
- Contrôlé à l'envoi
- Verrouillé une fois validé
Le socle technique est posé. Le modèle ajoute uniquement les couches fonctionnelles métier.
Maleus tourne sur un socle fixe et réutilisable : SSO, chiffrement, multi-tenant et audit pour la sécurité ; synchronisation multi-nœuds et index pour l'échelle ; l'architecture et les tests pour la maintenabilité. Le modèle n'écrit que la couche métier.
La défaillance où l'IA invente sa propre structure est donc hors d'atteinte par construction, et le modèle ne sert qu'à votre logique métier, pas à la plomberie.
Chaque itération est contrôlée, avec une validation humaine
La génération s'exécute couplée à une boucle de retour automatique : analyse statique et tests de non-régression à chaque itération, avec une validation humaine. Quand le modèle de données change, la migration s'exécute et reprend vos données existantes.
C'est la réponse au code qui passe une fois, part en production, et casse trois mois plus tard. La boucle tourne à chaque modification, pas une seule fois à la fin.
Tourne automatiquement avec la génération, à chaque itération.
Tout ce que l'IA a fait est consigné
Vous recevez l'intégralité du code et l'historique complet des sessions de construction, chaque action de chaque spécialiste, ouvert à vos propres développeurs, livré dans votre propre dépôt Git sur une stack standard : Node, NestJS, Angular, PostgreSQL.
Ce que l'IA a fait n'est plus un espoir à vérifier : c'est inspectable, n'importe quel développeur peut le reprendre, et aucun runtime propriétaire ne vous enferme.
La qualité vérifiée à chaque version
Vous ne nous croyez pas sur parole. Maleus note chaque construction sur la qualité, la maintenabilité et la couverture de tests, et le rapport est ouvert à vos propres ingénieurs.
Le même relevé qu'une équipe senior ferait tourner, sur chaque version, avant la mise en production.
Voyez l'architecture et les contrôles sur votre propre cas d'usage.
Réservez une démo et nous détaillerons pour votre équipe les spécifications, le socle fixe, et la piste d'audit, sur un scénario réel de logiciel interne.
Créé par l'équipe derrière un backend open source largement utilisé et une plateforme de données temps réel.