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Produit interne · architecture multi-agents et temps réel
Produit interne — TwinForgeFitness — plateforme numériqueRecherche et développement continus2025
Publié le
Contexte
TwinForge est un produit interne consacré à l’accompagnement fitness. Il permet à Digital Freedom Caraïbe d’explorer, dans un environnement complet, la façon dont plusieurs fonctions assistées par l’IA peuvent partager un même contexte utilisateur.
Problème
Multiplier les assistants spécialisés crée rapidement des réponses contradictoires, de la latence et des coûts difficiles à suivre. Le produit devait orchestrer plusieurs domaines — entraînement, nutrition, suivi d’activité et coaching — sans perdre la cohérence générale du parcours.
Stratégie
L’architecture sépare les responsabilités des agents tout en maintenant une direction commune. Les traitements longs sont rendus progressivement, les appels peuvent être interrompus et les couches de cache évitent de recalculer une réponse encore valable. Le suivi des usages fait partie du produit, au même titre que l’interface.
Réalisation
- Mise en place d’une orchestration d’agents spécialisés.
- Partage d’un contexte utilisateur entre plusieurs domaines.
- Streaming progressif des réponses avec SSE.
- Expérimentation d’un parcours de coaching vocal.
- Cache multi-niveaux et suivi des consommations IA.
- Persistance progressive des résultats produits.
Résultats vérifiés
Les parcours, l’orchestration, le streaming et les mécanismes de suivi existent dans le produit interne. Les nombres d’agents, fonctions, usages, temps de réponse et économies auparavant affichés ont été retirés de cette version publique : ils nécessitent une photographie technique et analytique datée.
Suite
TwinForge reste un chantier de recherche et développement interne. Il démontre une capacité d’architecture, mais n’est pas présenté comme le résultat obtenu pour un client tiers.
Services
- Architecture de produit IA
- Ingénierie multi-agents
- Conception de parcours en temps réel
- Intégration de coaching vocal
- Gouvernance des consommations IA
Livrables vérifiés
- Couche d’orchestration multi-agents
- Contexte utilisateur partagé
- Parcours avec rendu progressif
- Prototype de coaching vocal
- Mécanisme de suivi des consommations
Stack technique
- Orchestration multi-agents
- Streaming SSE
- Coaching vocal
- Cache multi-niveaux
- Suivi des coûts IA