Projet démonstrateur de correction Python orientée preuve.

L’objectif était de montrer une méthode fiable pour corriger un bug ou stabiliser un script : reproduire le problème, identifier la cause, appliquer une correction minimale, puis livrer une preuve avant/après.

Ce format est adapté aux scripts cassés, outils internes, automatisations Python, dépôts GitHub, tests qui échouent ou intégrations API instables.

Livrables possibles : patch/diff, logs, sortie de test, rapport court, archive de livraison et recommandations.

Projet démonstrateur de suivi et pilotage d’un workflow IA.

L’objectif était de montrer comment rendre une automatisation IA plus fiable grâce à des métriques, des logs, des garde-fous et une validation des résultats.

Un agent ou workflow IA ne doit pas seulement produire une réponse : il doit être observable, testable et contrôlable.

Cas d’usage possibles : agent IA métier, automatisation n8n/Make, pipeline RAG, chatbot, génération de contenus, reporting automatisé ou intégration API.

Projet démonstrateur autour d’un agent IA contrôlé et traçable.

L’objectif était de montrer comment structurer un workflow IA fiable : lecture du contexte, décision, action, feedback, logs, garde-fous et validation des résultats.

Ce type d’approche peut être adapté à des cas concrets : assistant métier, workflow Make/n8n, chatbot interne, agent de génération de contenu, automatisation API ou outil de support.

Points clés : contexte structuré, limites d’action, logs d’exécution, validation des résultats et approche human-in-the-loop si nécessaire.