L'IA transforme l'ambiguïté en logiciel plus vite que jamais.
Une décision produit peut devenir un parcours, une spécification et une modification de code avant même que toutes les équipes l'aient comprise de la même façon.
Uniquement avant le renouvellement.
À tout moment depuis la page compte.
Changement de forfait immédiat.
Crée un flux d'annulation puis de réactivation.
Tout le monde avance vite. Chacun construit quelque chose de différent.
De petits écarts d'interprétation créent des problèmes de livraison coûteux.
Mauvaises fonctionnalités
L'implémentation résout un autre problème.
Plus de reprises
Les équipes corrigent les décisions une fois le développement lancé.
Validation plus lente
La même exigence est clarifiée plusieurs fois.
Dérive produit
Le produit livré s'éloigne de l'intention initiale.
La connaissance produit est éparpillée dans trop d'outils.
L'intention, les décisions, les règles et les priorités vivent dans des documents, des tickets, des maquettes, des réunions et des conversations individuelles. Aucun système ne les relie et ne les vérifie en continu.
Notion
Jira
Figma
Google Sheets
Confluence
Google SlidesC'est un manque de cohérence.
Une base de connaissance Produit partagée. Connectée et vérifiée en continu.
Lyriks relie chaque décision produit importante dans un modèle structuré que les équipes et les agents IA peuvent comprendre et exploiter.
Product Truth
Reliez personae, besoins, fonctionnalités, règles, priorités et roadmap.
Specification Readiness
Vérifiez que chaque exigence est claire et complète avant de lancer la livraison.
Consistency Check
Détectez les contradictions, les informations manquantes et les décisions incompatibles.
Sélectionnez un élément pour voir ses dépendances. Quand une règle change, ses impacts sont mis en évidence.
Ce que vous pilotez, concrètement, dans Lyriks.
Pas des promesses : les capacités réelles que vous opérez, de l'intention produit jusqu'au contrôle de cohérence , au même endroit.
Lister les personae.
Décrivez qui vous adressez : rôles, besoins, contexte d'usage. Chaque persona devient un point d'ancrage relié aux besoins et aux parcours.
Définir les core features.
Structurez le produit en familles et fonctionnalités, reliées aux besoins qu'elles couvrent. La portée devient explicite, pas implicite.
Définir les priorités et la roadmap de release.
Arbitrez (must, should, later) et répartissez les fonctionnalités par release. La roadmap reflète des décisions tracées, pas une liste figée.
Décrire les business rules.
Formalisez les règles qui gouvernent le comportement du produit. Elles deviennent vérifiables, reliées aux fonctionnalités et aux parcours concernés.
commande.total ≥ 50 → livraison.offerte = trueabonnement.modifiable = ( date.now < date.renouvellement )Contrôler la cohérence Design, Fonctionnel et Data.
Vérifiez que l'expérience, le comportement fonctionnel et les données restent alignés avec l'intention , et repérez les écarts avant le build.
D'une connaissance fragmentée à une compréhension partagée.
- Intention éparpillée dans les outils
- Interprétations différentes selon les équipes
- Règles manquantes découvertes en cours de livraison
- Décisions difficiles à tracer
- Reprises une fois le développement lancé
- Un modèle produit partagé
- Décisions reliées et traçables
- Écarts détectés avant la livraison
- Équipes alignées sur les priorités
- Moins de dérive et de reprises
Une cohérence produit visible et mesurable.
Construisez le bon produit dès le départ.
- Score de préparation des spécifications
- Contradictions détectées
- Règles manquantes identifiées
- Décisions tracées
- Impacts visualisés
- Écarts résolus avant le build
Moins d'écarts de spécification
Ambiguïtés, règles manquantes et scénarios incomplets identifiés avant le développement.
Validation produit plus rapide
Moins de temps passé à clarifier, relire et valider les spécifications.
Moins de reprises produit
Moins de corrections dues à des exigences mal comprises ou incomplètes.
Objectifs mesurés en pilote.
Un produit plus clair avant le début de l'exécution.
Décisions plus rapides
Chaque équipe voit le même contexte.
Moins de mauvaises fonctionnalités
Les ambiguïtés sont levées plus tôt.
Moins de reprises
Les écarts produit sont détectés avant le développement.
Alignement renforcé
Humains et IA partagent une même compréhension.
Clarifiez l'intention produit avant que l'IA ne la transforme en logiciel.
Donnez à Produit, Design, Développement et agents IA la même compréhension de ce qui doit être construit.
L'IA génère des écrans plus vite qu'elle ne comprend l'expérience.
Un écran peut sembler correct isolément tout en créant une rupture dans le parcours global. L'IA produit rapidement des interfaces, mais elle ne connaît pas toujours les règles métier, les états intermédiaires, les exceptions ou les décisions déjà prises.
Prévoit une modification directement dans le tunnel de commande.
Imagine une gestion depuis l'espace personnel.
Implémente uniquement le formulaire d'adresse.
Génère un nouvel écran sans intégrer validation, erreurs et historique.
Chaque écran fonctionne. Le parcours, lui, se casse.
Une petite rupture d'expérience devient un problème produit.
États oubliés
Les erreurs, chargements, confirmations ou exceptions ne sont pas conçus.
Parcours fragmentés
Les écrans suivent des logiques différentes selon les équipes.
Règles mal traduites
L'interface ne reflète pas toujours le comportement fonctionnel attendu.
Rework tardif
Les incohérences apparaissent pendant le développement ou la recette.
L'expérience est conçue dans des outils séparés.
Les personae, les parcours, les écrans, les règles métier et les composants vivent dans des espaces distincts, sans lien continu entre l'intention et l'interface.
NotionFigJamFigmaConfluenceJiraC'est de garantir qu'ils racontent la même expérience.
Relier le parcours, l'interface et le comportement attendu.
LYRIKS crée une vue continue de l'expérience et vérifie que chaque écran, chaque état et chaque interaction restent cohérents avec le produit.
Journey Truth
Relie les personae, les besoins, les parcours, les étapes et les écrans.
Experience Coverage
Identifie les états, erreurs, exceptions et scénarios non couverts.
UX to Rule Sync
Vérifie que les interactions respectent les règles métier et les comportements fonctionnels.
Sélectionnez un maillon pour voir son rôle dans l'expérience.
Ce que vous concevez, concrètement, dans Lyriks.
Pas des promesses : les capacités réelles que vous opérez, du parcours utilisateur jusqu'au contrôle de cohérence fonctionnelle, au même endroit.
Cartographier les parcours.
Visualisez le user journey complet. Chaque parcours relie les étapes, les écrans, les décisions et les scénarios alternatifs.
Relier les écrans.
Associez chaque écran à son contexte : persona, besoin, étape du parcours et règle fonctionnelle. La traçabilité devient native.
Contrôler la couverture.
Repérez les états et scénarios manquants. Lyriks détecte les erreurs, exceptions, confirmations et chemins alternatifs non conçus.
Synchroniser le design system.
Vérifiez l'usage des bons composants. Chaque écran est comparé aux composants, variantes et règles d'utilisation du design system.
Vérifier la cohérence fonctionnelle.
Comparez l'interface au comportement attendu. Lyriks signale les écarts entre ce que l'écran permet et ce que les règles produit autorisent.
D'écrans isolés à un parcours continu.
- Parcours dispersés entre plusieurs outils
- Écrans conçus sans vision globale
- États manquants découverts tardivement
- Design system appliqué de manière inégale
- Règles fonctionnelles vérifiées manuellement
- Parcours, écrans et règles reliés
- Vision complète de l'expérience
- États manquants détectés en amont
- Composants cohérents et réutilisables
- Interactions vérifiées avant le développement
Une expérience cohérente, visible et mesurable.
Concevez des parcours complets avant qu'ils ne deviennent des correctifs coûteux.
- Couverture complète des user journeys
- Écrans reliés aux bonnes étapes
- États manquants automatiquement identifiés
- Interactions associées aux règles métier
- Composants conformes au design system
- Écarts fonctionnels détectés avant le build
Moins d'états et cas limites oubliés
Écrans incomplets, erreurs et chemins alternatifs identifiés avant le développement.
Validation design plus rapide
Moins de temps à aligner Produit, Design et Engineering sur le comportement attendu.
Moins de reprises UX
Moins de corrections dues à des parcours cassés, des interactions incohérentes ou des états manquants.
Objectifs mesurés en pilote.
Une expérience plus complète avant le développement.
Des parcours plus complets
Chaque étape, état et exception est prise en compte.
Moins de ruptures
Les écrans et interactions suivent une logique commune.
Une validation plus rapide
Product, Design et Engineering partagent la même vue.
Moins de rework
Les incohérences sont détectées avant le développement.
Concevez chaque écran comme une partie du même parcours.
Reliez personae, besoins, écrans, interactions et règles fonctionnelles dans une même expérience cohérente.
Donnez à l'IA le bon contexte, puis vérifiez ce qu'elle construit.
Une spécification prête, un contexte ciblé et un contrôle continu pour garder l'implémentation fidèle à l'intention produit.
L'IA code vite, mais pas toujours avec la bonne compréhension.
Un agent IA peut produire une implémentation techniquement correcte tout en ignorant une règle métier, un comportement attendu ou une dépendance existante. Le développeur doit alors multiplier les prompts, contrôler les hypothèses et reprendre ce qui a été généré.
Le changement doit prendre effet à la prochaine échéance.
La modification peut être appliquée immédiatement.
Un nouveau parcours de résiliation puis réactivation est généré.
Une logique de prorata existe déjà, mais elle n'est pas prise en compte.
Le code fonctionne. Le produit ne fait pas ce qui était attendu.
Une mauvaise compréhension devient rapidement du rework.
Prompts répétés
Le développeur reformule plusieurs fois la même demande pour obtenir un résultat exploitable.
Hallucinations fonctionnelles
L'agent invente des règles ou des comportements absents de la spécification.
Code inutile
Des composants, dépendances ou logiques sont ajoutés sans nécessité.
Revue plus longue
Le temps gagné pendant la génération est perdu pendant le contrôle et la correction.
Le contexte utile est fragmenté et difficile à transmettre.
Les agents IA ne disposent pas d'une vision fiable de l'intention produit, des règles fonctionnelles, des dépendances techniques et des décisions déjà prises.
NotionJiraFigmaConfluence
Slack
GitHubC'est l'absence du bon contexte au bon moment.
Préparer la demande, cibler le contexte, vérifier le résultat.
Lyriks encadre le cycle de développement assisté par IA avant, pendant et après l'implémentation.
Definition of Ready
Vérifie que la spécification est claire, complète et exploitable avant le développement.
Context Precision
Fournit uniquement le contexte produit, fonctionnel et technique nécessaire à la tâche.
Build Verification
Compare l'implémentation avec la spécification initiale et signale les écarts.
Sélectionnez un maillon pour voir sa dépendance. Lorsqu'une règle change, les scénarios, composants et vérifications impactés sont immédiatement mis en évidence.
Ce que vous opérez, concrètement, dans Lyriks.
Du contrôle de readiness à la vérification du build : un cycle complet pour développer avec l'IA sans perdre le fil de l'intention.
Vérifier la readiness.
Une analyse automatique identifie les informations manquantes, les ambiguïtés et les règles non définies avant le build.
Simuler les comportements.
Les parcours nominaux, les erreurs et les cas limites sont simulés avant l'implémentation.
Préparer le contexte.
Lyriks sélectionne uniquement les informations nécessaires à la tâche demandée , rien de plus.
Connecter les outils LLM.
Le développeur ou l'agent récupère le contexte utile directement via ses outils habituels.
Contrôler l'implémentation.
Lyriks identifie les comportements manquants, les ajouts non demandés et les écarts fonctionnels.
D'un contexte copié-collé à un cycle guidé et vérifié.
- Spécification incomplète au démarrage
- Contexte copié manuellement dans les prompts
- Plusieurs itérations avant un résultat exploitable
- Règles métier oubliées pendant l'implémentation
- Écarts découverts en revue ou en recette
- Readiness vérifiée avant le développement
- Contexte ciblé généré automatiquement
- Agents guidés par une compréhension cohérente
- Comportements simulés avant le build
- Implémentation contrôlée après génération
Un développement assisté par IA visible et mesurable.
Donnez à l'IA le bon contexte et obtenez du code prêt pour la production, plus vite.
- Score de readiness de la spécification
- Ambiguïtés identifiées avant le développement
- Scénarios simulés avant le build
- Contexte réellement transmis à l'agent
- Écarts détectés après implémentation
- Traçabilité entre règle, comportement et code
Moins d'itérations de prompt
Moins de temps à reformuler les demandes et corriger un contexte mal compris.
Validation d'implémentation plus rapide
Cycles de revue plus courts entre code généré, spécifications et comportement attendu.
Moins de reprises fonctionnelles
Moins de corrections dues à des règles manquantes, des dépendances oubliées ou un comportement non voulu.
Objectifs mesurés en pilote.
Plus de fidélité à l'intention, moins de friction.
Moins de prompts
L'agent reçoit dès le départ une demande plus claire et un contexte mieux ciblé.
Moins d'hallucinations
Les comportements attendus et les règles métier sont explicitement définis.
Des revues plus rapides
Les écarts sont identifiés avant que le développeur ne doive tout vérifier manuellement.
Une implémentation plus fidèle
Le code reste aligné avec l'intention produit et la spécification initiale.
Donnez à vos agents IA le contexte qui leur manque.
Préparez chaque demande, guidez l'implémentation et vérifiez le résultat dans un même cycle cohérent.
Faites avancer plusieurs équipes sans multiplier les désalignements.
Une vue commune des spécifications, des dépendances et des risques pour coordonner les équipes humaines et les agents IA à grande échelle.
L'IA accélère chaque équipe, mais pas forcément l'organisation.
Quand plusieurs équipes et agents IA travaillent en parallèle, chacun peut avancer vite tout en prenant des décisions incompatibles avec celles des autres. Les écarts apparaissent souvent trop tard, pendant la revue, l'intégration ou la recette.
Créer une nouvelle offre et de nouvelles règles d'éligibilité.
Concevoir un nouveau parcours d'upgrade.
Modifier la gestion des abonnements et des paiements.
Met à jour les écrans sans intégrer les règles de facturation existantes.
Tout le monde avance. Le produit, lui, ne converge pas.
La vitesse individuelle devient un problème collectif.
Dépendances oubliées
Une équipe découvre trop tard qu'elle dépend d'un travail non terminé.
Conflits entre équipes
Deux équipes modifient le même comportement de façon différente.
Coordination tardive
Les arbitrages interviennent lorsque les travaux sont déjà engagés.
Marge dégradée
Le temps gagné au départ est absorbé par le rework.
La production est parallélisée, mais la convergence ne l'est pas.
Les équipes disposent de leurs propres outils, décisions et contextes. Il manque une vue commune des travaux en cours, des dépendances et des impacts croisés.
ProductboardJiraFigmaConfluenceSlackGitHubC'est le manque de convergence.
Une vue commune pour coordonner, anticiper et arbitrer.
Lyriks relie les spécifications, les décisions, les dépendances et les travaux en cours afin de détecter les risques avant qu'ils ne bloquent la delivery.
Cross Expertise Check
Détecte les incohérences entre Product, Design, Fonctionnel, Data et Engineering.
Team Sync
Identifie les dépendances oubliées, les doublons et les décisions incompatibles.
Conflict Radar
Anticipe les conflits potentiels entre travaux, composants et équipes.
Sélectionnez un maillon pour voir sa dépendance. Une carte de delivery relie objectifs, lots, équipes et dépendances, et fait apparaître les zones de risque avant l'intégration.
Ce que vous opérez, concrètement, dans Lyriks.
De la readiness à la convergence : une vue consolidée pour coordonner plusieurs équipes et agents IA sans perdre la cohérence globale.
Visualiser la readiness.
Le manager voit immédiatement les sujets complets, incomplets ou à risque.
Cartographier les dépendances.
Chaque fonctionnalité est associée aux équipes, composants et décisions dont elle dépend.
Détecter les désalignements.
Lyriks identifie les différences d'interprétation entre Product, Design, Fonctionnel et Engineering.
Anticiper les conflits.
Les modifications concurrentes ou incompatibles sont signalées avant le merge.
Suivre la convergence.
Le manager suit l'écart entre ce qui était prévu, produit et réellement intégré.
De flux dispersés à une carte de delivery synchronisée.
- Spécifications différentes selon les équipes
- Dépendances découvertes pendant le développement
- Décisions difficiles à retrouver
- Conflits visibles uniquement à l'intégration
- Coordination basée sur des réunions supplémentaires
- Une compréhension partagée du périmètre
- Dépendances visibles avant le démarrage
- Décisions reliées et traçables
- Conflits anticipés avant l'intégration
- Arbitrages guidés par une vue consolidée
Une delivery multi-équipes visible et mesurable.
Passez à l'échelle le travail en parallèle sans faire exploser les coûts de coordination.
- Score de readiness par sujet
- Dépendances identifiées entre équipes
- Désalignements détectés entre expertises
- Conflits potentiels signalés
- Décisions et arbitrages tracés
- Écarts mesurés avant intégration
Moins de conflits d'intégration tardifs
Dépendances, modifications qui se chevauchent et décisions incompatibles identifiées plus tôt.
Moins de temps de coordination
Moins de réunions, de boucles de clarification et d'alignement manuel entre équipes.
Livraison plus prévisible
Meilleure visibilité sur la readiness, les dépendances et les risques de convergence.
Objectifs mesurés en pilote.
Une delivery plus prévisible, une marge mieux protégée.
Une delivery plus prévisible
Les risques sont visibles avant qu'ils ne deviennent des blocages.
Moins de coordination tardive
Les dépendances et désalignements sont identifiés plus tôt.
Plus de travail parallèle maîtrisé
Les équipes avancent simultanément sans perdre la cohérence globale.
Une meilleure protection de la marge
Moins de conflits, moins de rework et moins de retards.
Faites converger les équipes aussi vite que l'IA les accélère.
Donnez à chaque équipe la même compréhension des objectifs, des dépendances et des risques.
L'IA augmente la production, mais pas automatiquement la rentabilité.
Les équipes adoptent de nouveaux outils, modèles et agents IA pour gagner du temps. Mais sans suivi consolidé, les gains peuvent être absorbés par les licences, la consommation, le rework, les intégrations et les usages non maîtrisés.
Attend une réduction mesurable des coûts de production.
Négocie des licences sans visibilité sur l'usage réel.
Adoptent plusieurs outils selon leurs besoins locaux.
Attend une amélioration du time-to-market et de la marge.
Tout le monde investit dans l'IA. Personne ne mesure la même valeur.
Les gains visibles peuvent cacher des coûts diffus.
Dépenses difficiles à attribuer
Les coûts ne sont pas reliés aux fonctionnalités ou projets concernés.
Outils redondants
Plusieurs solutions couvrent les mêmes besoins dans différentes équipes.
Rework non mesuré
Le temps gagné à générer est perdu à corriger.
Marge difficile à protéger
La productivité annoncée ne se traduit pas clairement dans les résultats.
Les usages, les coûts et les résultats sont suivis séparément.
Les données financières décrivent ce qui a été dépensé. Les outils techniques montrent ce qui a été consommé. Les équipes Delivery suivent ce qui a été produit. Aucun système ne relie précisément ces informations.
JiraC'est l'impossibilité de relier ce coût à la valeur créée.
Relier les usages IA aux coûts, aux règles et aux résultats.
LYRIKS consolide les pratiques, les consommations et les performances pour rendre l'impact économique de l'IA visible et vérifiable.
AI Policy Tracking
Suit le respect des politiques IA par équipe, outil, projet et cas d'usage.
Cost Attribution
Attribue les coûts aux fonctionnalités, collaborateurs, équipes, agents et modèles.
AI Business Performance
Relie les usages IA aux délais, au rework, à la qualité et à la marge.
Sélectionnez un maillon pour voir son rôle dans la chaîne de valeur IA.
Ce que vous pilotez, concrètement, dans Lyriks.
Pas des promesses : les capacités réelles que vous opérez, de la cartographie des usages IA jusqu'à la mesure de la valeur produite, au même endroit.
Cartographier les usages.
Identifiez qui utilise quoi et pourquoi. Chaque outil, modèle et agent est relié à une équipe, un projet et un cas d'usage.
Suivre l'AI Policy.
Contrôlez le respect des règles internes. Les usages sont comparés aux modèles autorisés, aux données accessibles et aux pratiques attendues.
Analyser les coûts.
Attribuez chaque dépense au bon périmètre. Les licences et consommations sont ventilées par fonctionnalité, équipe, utilisateur et agent.
Identifier les bonnes pratiques.
Comparez les usages et leurs résultats. Lyriks met en évidence les outils, équipes et méthodes produisant les meilleurs résultats.
Mesurer la valeur produite.
Reliez l'investissement IA à la performance. Les coûts sont comparés aux gains observés sur la delivery, le rework, la qualité et la marge.
De dépenses diffuses à une valeur attribuable.
- Coûts répartis entre plusieurs fournisseurs
- Usages difficiles à identifier précisément
- Respect des politiques vérifié manuellement
- Gains de productivité déclaratifs
- ROI calculé à partir d'hypothèses globales
- Usages et coûts consolidés
- Dépenses attribuées aux bons périmètres
- Conformité suivie en continu
- Bonnes pratiques rendues visibles
- Valeur mesurée par fonctionnalité et équipe
Un impact économique de l'IA visible et mesurable.
Transformez la productivité IA en marges plus élevées et en rentabilité mesurable.
- Outils et modèles réellement utilisés
- Respect de l'AI Policy par équipe
- Usages à risque ou hors cadre
- Coûts attribués par fonctionnalité
- Pratiques les plus performantes
- Impact sur délais, rework et marge
Économies sur la consommation de tokens
Moins de contexte inutile, moins de prompts répétés et un usage IA plus ciblé.
Coûts de reprise en baisse
Moins de budget perdu en corrections tardives, désalignements et problèmes d'intégration.
Meilleure marge projet
Une plus grande part du gain de productivité atteint le résultat net.
Objectifs mesurés en pilote.
Une IA pilotée comme un investissement.
Une visibilité financière complète
Chaque coût est relié à un usage, une équipe et un résultat.
Une gouvernance plus fiable
Les pratiques à risque ou hors politique sont rapidement identifiées.
Des investissements mieux arbitrés
Les outils et modèles sont comparés selon leur valeur réelle.
Une marge mieux protégée
Les gains de vitesse ne sont plus absorbés silencieusement par le rework et les coûts cachés.
Faites de l'IA un investissement mesurable, pas une dépense diffuse.
Reliez les usages, les coûts, la conformité et la performance dans une même vision.