SwinuxDiscovery
Comprendre le problème avant de construire.
- Besoin métier, utilisateurs et workflows
- Irritants, données et contraintes
- Sécurité et cadre réglementaire
- Définition du problème
Livrable : Technical Discovery
Forward Deployed Engineering
Un ingénieur au contact de vos équipes, du problème à la production.
Le Forward Deployed Engineer travaille entre le métier, les utilisateurs et la technique pour transformer un problème réel en solution opérationnelle.
Le rôle
Du delivery engineering, pas un rapport de conseil.
Le FDE observe les usages, clarifie les contraintes, construit avec les équipes, intègre la solution à l’existant, mesure sa qualité et l’amène jusqu’à son véritable environnement d’exploitation.
Métier
Utilisateurs
IT / Développement
FDEcomprendre → construire → livrer
IA
Software
Infrastructure → Production
Les 7 responsabilités
Une responsabilité continue, de la découverte à l’autonomie.
Technical Scoping
Transformer le problème en projet réalisable.
- Périmètre et MVP
- Architecture et choix technologiques
- Intégrations, dépendances et complexité
- Critères d’acceptation
Livrable : Solution Scope / Technical Blueprint
Solution Design & Prototyping
Passer rapidement de l’idée à quelque chose de testable.
- Architecture, UX et données
- PWA, web, API et automatisation
- LLM, RAG et agents lorsque pertinents
- Prototype fonctionnel
Principe : une solution testable avant une longue étude théorique.
Engineering
Construire une solution réellement utilisable.
- TypeScript, React, Vite et Python selon le besoin
- APIs, intégrations, tests et CI/CD
- Sécurité, observabilité et exploitation
- Linux, conteneurs et infrastructure
Les technologies servent le problème et son environnement.
Evaluation
Mesurer que la solution fonctionne réellement.
- Tests fonctionnels et d’intégration
- Évaluation LLM et RAG
- Hallucinations, sécurité et performance
- Critères d’acceptation et monitoring
Une IA est terminée lorsqu’on sait mesurer sa qualité.
Deployment
Faire fonctionner la solution dans son véritable environnement.
- Infrastructure client, Linux, VM et conteneurs
- Environnements privés ou offline
- LLM locaux, Ollama, APIs et données internes
- Déploiement reproductible
Construire dans l’environnement réel, pas seulement en démonstration.
Adoption & Enablement
Rendre les équipes autonomes.
- Formation et documentation
- Procédures, runbooks et support au démarrage
- Accompagnement des développeurs
- Transfert de compétences
La mission se termine lorsque l’équipe peut faire vivre la solution.
La boucle FDE
Chaque livraison nourrit le cycle suivant.
Le retour d’expérience réel permet d’ajuster le problème, les critères de qualité et la prochaine itération.
PROBLÈME
DISCOVERY
SCOPING
ARCHITECTURE
PROTOTYPE
ENGINEERING
ÉVALUATION
DEPLOYMENT
ADOPTION
AUTONOMIE
AUTONOMIE → RETOUR D’EXPÉRIENCE → NOUVEAU CYCLE
Vous avez un problème à transformer en système opérationnel ?
Commençons par clarifier les utilisateurs, les données, l’environnement et les critères de réussite.
Forward Deployed Engineering
An engineer embedded with your teams, from problem to production.
A Forward Deployed Engineer works across business, users and technology to turn a real-world problem into an operational system.
The role
Delivery engineering, not a consulting report.
The FDE observes actual workflows, clarifies constraints, builds with the teams, integrates with existing systems, measures quality and takes the solution into its real operating environment.
Business
Users
IT / Development
FDEunderstand → build → deliver
AI
Software
Infrastructure → Production
7 responsibilities
Continuous ownership, from discovery to autonomy.
Discovery
Understand the problem before building.
- Business need, users and workflows
- Pain points, data and constraints
- Security and regulatory context
- Problem definition
Deliverable: Technical Discovery
Technical Scoping
Turn the problem into a feasible project.
- Scope and MVP
- Initial architecture and technology choices
- Integrations, dependencies and complexity
- Acceptance criteria
Deliverable: Solution Scope / Technical Blueprint
Solution Design & Prototyping
Move quickly from an idea to something testable.
- Architecture, UX and data
- PWA, web, APIs and automation
- LLMs, RAG and agents when relevant
- Functional prototype
Principle: favour a testable solution over a long theoretical study.
Engineering
Build a system people can actually use.
- TypeScript, React, Vite and Python as needed
- APIs, integrations, tests and CI/CD
- Security, observability and operations
- Linux, containers and infrastructure
Technology choices remain tied to the problem and environment.
Evaluation
Measure whether the system works in practice.
- Functional and integration tests
- LLM and RAG evaluation
- Hallucinations, security and performance
- Acceptance criteria and monitoring
An AI system is done when its quality can be measured.
Deployment
Run the system in its real environment.
- Client infrastructure, Linux, VMs and containers
- Private or offline environments
- Local LLMs, Ollama, internal APIs and data
- Reproducible deployment
Build for the real environment, not only for a demo.
Adoption & Enablement
Make the team autonomous.
- Training and documentation
- Procedures, runbooks and launch support
- Developer enablement
- Knowledge transfer
The mission ends when the team can operate and evolve the system.
The FDE loop
Every delivery informs the next cycle.
Operational feedback refines the problem, quality criteria and next iteration.
PROBLEM
DISCOVERY
SCOPING
ARCHITECTURE
PROTOTYPE
ENGINEERING
EVALUATION
DEPLOYMENT
ADOPTION
AUTONOMY
AUTONOMY → FEEDBACK → NEW CYCLE
Do you have a problem that needs to become an operational system?
Let’s start by clarifying users, data, environment and success criteria.