Dialogue continu
Des cycles plus courts, plus d'échanges, moins d'attente entre deux décisions utiles.
[Playfield / Brabant wallon]
Playfield
Nous concevons des produits où l'IA devient une capacité métier centrale, pas une surcouche ajoutée en fin de parcours.
[Studio]
Développement créatif, design produit et architectures IA tenues jusqu'à la production.
Playfield est né d'une vie de développeurs et de designers produit : code exigeant, interfaces utiles, architectures solides.
Depuis 2022, nous avons intégré l'IA générative à cette pratique jusqu'à la transformer. Modèles frontière ou open source, forces, coûts, limites : nous les évaluons et les composons en systèmes multimodèles adaptés au réel.
Cette mutation change aussi la collaboration client : plus d'itérations utiles, plus d'options sérieusement explorées, plus de souplesse dans les décisions. Notre métier a gagné en puissance sans perdre son centre : comprendre le produit, tenir l'architecture et soigner l'expérience finale.
Design itératif
Plus de variantes, plus d'essais, plus de précision dans les choix d'interface.
Arbitrages visibles
Hypothèses, contraintes et options deviennent plus faciles à partager avec le client.
Expérience finale
Moins d'énergie perdue dans la friction technique, plus d'attention au produit vécu.
[Method]
IA pragmatique. Produit repensé.
Quand l’IA fait sens, elle structure le produit : workflows, interfaces, données, outils et évaluations. Nous concevons ces couches ensemble, à partir du métier et du résultat utile à obtenir.
Un système agentique doit rester viable en production. Nous choisissons les modèles, les chaînes et les niveaux d’automatisation selon la qualité attendue, la latence, les coûts d’inférence et les contraintes du produit. Chaque choix se vérifie sur des cas concrets.
Un agent n’est pas un prompt. C’est un rôle, un contexte, des outils et un cadre d’exécution. Nous concevons les agents et leur harness — l’environnement logiciel qui organise leur travail, contrôle leurs actions et permet de les évaluer.
L’IA accélère l’exploration, les variantes et les tests. Ateliers, prototypes et essais rendent les choix visibles. Les décisions d’architecture, de sécurité et de design restent tenues par l’équipe, avec vous.
[Relation]
Plus d’IA. Plus de contact humain.
On commence par votre métier : qui utilisera le produit, quelles tâches il doit accomplir, quelles données il peut consulter et quelles actions il peut engager.
Ateliers, prototypes, essais sur des cas concrets, mise en production. Vous voyez le produit évoluer et participez aux choix de design, d’architecture et de budget. Le suivi des usages oriente les prochaines évolutions.
[Architecture]
Agents, données, résilience : le dur du sujet.
Architectures émergentes.
Des agents spécialisés collaborent, cherchent, analysent et composent. L’orchestration combine workflows explicites et parcours adaptés au contexte. Les outils, les limites d’autonomie et la validation des résultats font partie de l’architecture.
Orchestration, agents & outils
L’application transmet une demande. Un orchestrateur distribue le travail à des rôles spécialisés, en séquence ou en parallèle. Les échanges suivent des contrats structurés. Le logiciel vérifie les schémas et les règles métier avant d’appliquer un résultat ou une action. Les décisions engageantes passent par les validations convenues avec le métier.
Modèles, autonomie & budgets
Nous explorons les architectures où les agents choisissent leurs outils et ajustent leur parcours aux éléments disponibles. Cette autonomie reste bornée par les droits, le temps et le coût. Les modèles et leur effort de raisonnement se choisissent par tâche ; les opérations stables peuvent revenir à des outils déterministes.
État, contexte & résilience.
Des pipelines serveur indépendants du client : files de tâches, état durable, points de reprise et concurrence maîtrisée. Le contexte est construit pour chaque étape, avec les sources utiles et une mémoire au périmètre explicite.
Stateless, stateful & reprise
Un worker stateless peut exécuter un workflow avec état : sa progression, ses résultats et ses points de reprise sont conservés dans un stockage durable. Le contexte est reconstitué à chaque étape. Le traitement peut continuer après la fermeture du client et reprendre après le remplacement d’une instance serveur.
Contexte, mémoire & scalabilité
Nous distinguons les échanges de session, la mémoire persistante et les données métier. Les sources sont sélectionnées selon la tâche, leur période et leur niveau de détail. Files de tâches, limites de débit et concurrence bornée adaptent les ressources à la charge. L’idempotence et les contrôles de version protègent les écritures contre les doublons et les résultats obsolètes.
Sécurité & évaluation continue.
Données, droits, traces et sorties demandent des contrôles explicites. Nous évaluons les agents et leurs harnesses sur des cas versionnés, puis suivons qualité, erreurs, latence et coûts pour faire évoluer le système sans perdre ses acquis.
Accès, confidentialité & supervision
Le logiciel contrôle l’identité, les droits et le périmètre des données. Les contextes des utilisateurs sont isolés et les secrets limités à chaque service. Chiffrement, conservation et traces se définissent selon les contraintes du projet. Les actions engageantes restent soumises aux contrôles métier.
Benchmarks, harnesses & régressions
Cas courants, situations difficiles, données absentes et interruptions composent des jeux d’essai versionnés. Les bancs de régression suivent les chemins d’exécution réels du produit, avec une couverture explicite. Modèles, prompts, outils et contexte sont comparés à une référence. Revue métier, qualité technique, latence, coûts et reprises restent mesurés séparément, puis suivis en exploitation.
[Terrain / Theramate]
Une architecture, en usage.
Theramate, notre logiciel pour les professionnels de la santé mentale, est un terrain concret pour travailler ensemble design produit, logiciel et systèmes agentiques. Une illustration de notre approche.
Le dossier, les outils, la conversation.
Le professionnel garde la main.
[Contact]
Parlons du produit à construire.
Venez avec le problème, les contraintes, l'ambition et les zones floues. Nous préférons un vrai sujet difficile à une démo IA de plus.
Pas de chatbot ici. Nous préférons réserver l'IA aux endroits où elle transforme vraiment le produit. Pour comprendre un besoin, ses nuances et ses contraintes, les échanges doivent rester humains.