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BMAD Method : une équipe agile complète simulée par des agents
BMAD Method, projet open source MIT animé par Brian Madison, simule une équipe agile par des agents spécialisés (analyste, PM, architecte, scrum master, dev, QA) en huit temps, du brief à la rétro. Sa version 6 (janvier 2026) passe aux skills. Forces, coût en tokens et place dans la grille SFEIR.
Spec Kit, Kiro, BMAD, Superpowers, compound engineering : neuf méthodes, une même grille
En dix-huit mois, neuf méthodes de développement avec agents sont apparues, de Spec Kit (GitHub) à CrewRig (SFEIR). Toutes traversent les mêmes moments, aucune ne couvre Ship, Ops ou Deprecation. Lecture comparée sur le cycle SFEIR à onze phases : gates, capitalisation, outil cible, combinaisons.
Compound engineering, la méthode d'Every lue dans la grille SFEIR
Kieran Klaassen (Every) a construit le compound engineering en développant le client mail Cora : sept temps, de /ce-brainstorm à /ce-compound, 80 % de l'effort en planification et revue, chaque leçon écrite pour le cycle suivant. Ce qu'elle couvre de la grille SFEIR et ce qu'elle laisse hors champ.
Le SDLC selon Anthropic : six étapes, une chaîne d'artefacts, et notre cycle à onze phases en miroir
Le 21 août 2026, Anthropic publie son playbook du SDLC AI-native : six étapes, un artefact commité par étape, l'humain aux gates. Nous pratiquons un cycle à onze phases depuis des mois. Comparaison honnête : trois convergences, trois écarts, et ce qu'un DSI peut reprendre tel quel.
Product ou engineering : la valeur migre vers le jugement
Une vidéo d'Anthropic de 47 secondes sur « un an de Claude Code » demande si le futur est le produit ou l'ingénierie. La réponse tient dans ses 55 commentaires : quand livrer devient bon marché, la compétence rare devient décider quoi livrer, et quoi arrêter.
OnBoard Claude Code
Matinée SFEIR × Anthropic : comment l'IA agentique et Claude Code réinventent l'ingénierie logicielle, du SDLC au ROI, sécurité et gouvernance comprises.
Le Compound externalisé : quand la capitalisation devient un bien commun vérifié
À cette seconde, des milliers d'agents résolvent le même bug, chacun de son côté, puis l'oublient : l'« Ephemeral Intelligence Gap ». Quand la capitalisation du SDLC sort des murs, la rareté se déplace — générer est bon marché, vérifier en production ne l'est pas.
Un SDLC piloté par l'IA : le cycle SFEIR à 11 phases (et pourquoi l'industrie y converge)
Greffer l'IA sur un cycle pensé pour des humains ne donne pas un facteur 10, juste un goulot qui produit ses erreurs dix fois plus vite. Le SDLC augmenté : 11 phases, 3 gates humains, 2 capitalisations, et la convergence des cadres qui le valident.
Compound-1 & Compound-2 : les deux phases où le SDLC piloté par l'IA apprend
Un bug vu deux fois n'est pas un bug, c'est un trou dans le système. Comment le SDLC SFEIR transforme chaque cycle en capital : deux phases de capitalisation — leçons statiques avant livraison, leçons runtime en prod — rechargées au plan suivant. − 30 % d'itérations après 10 cycles.
Vos pilotes IA marchent. Votre SDLC, lui, ne change pas.
Vos pilotes IA marchent, mais votre chaîne de production logicielle n'a pas bougé. Trois couches manquent — discipline, architecture, apprentissage — et tant qu'elles ne sont pas câblées ensemble, l'expérimentation ne devient pas un SDLC industriel.
AI Champions : comment SFEIR forme 850 consultants augmentés
Le constat qui dérange : l'amélioration continue ne suffit plus Il y a quelques mois, Didier Girard, CTO de SFEIR, a posé une affirmation qui a fait l'effet d'une douche froide dans les équipes techniques : "Écrire du code est désormais un anti-pattern." Pas une hyperbole. Pas u...
Architecture 3-Tier du contexte : Hot, Warm et Cold Memory
Le paradoxe du prompt vide : quand 80 % du travail se fait avant d'écrire Une étude portant sur 283 sessions de travail avec des agents IA révèle un chiffre qui devrait faire réfléchir tout architecte logiciel : l'infrastructure contextuelle représente désormais 24,2 % de la doc...
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