Le contexte se perd
Au-delà de quelques fichiers, l'assistant ne voit plus les dépendances entre modules, ni l'historique des choix.
Junyr.eu
Une IA qui comprend tout votre code, pas seulement le fichier ouvert.
Notre harnais encadre des agents de code sur des dépôts volumineux et anciens : il leur donne le bon contexte, les fait planifier, modifier et tester, puis soumet chaque changement à vos développeurs. Avec votre propre LLM, en option 100 % on-premise : votre code ne sort pas de chez vous.
Le problème
Les assistants IA calent sur les grandes bases de code.
Il invente
Des fonctions qui n'existent pas, des API supposées, des conventions internes ignorées : le code compile mal ou casse ailleurs.
Le code part ailleurs
Envoyer son patrimoine logiciel vers un service d'IA public pose une vraie question de propriété intellectuelle et de confidentialité.
Comment ça marche
Un harnais, pas un simple assistant.
Le modèle propose, le harnais décide de ce qui est permis. Chaque étape est tracée et vos développeurs gardent la main sur ce qui entre dans le dépôt.
- 1
Cartographier le code
Le dépôt est indexé dans un graphe : modules, dépendances, points d'entrée, tests, documentation. Les agents interrogent cette carte au lieu de lire le code à l'aveugle.
- 2
Donner le bon contexte
Pour chaque tâche, le harnais sélectionne les fichiers, interfaces et conventions qui comptent, dans les limites du budget de contexte du modèle.
- 3
Planifier, modifier, tester
L'agent rédige un plan, applique les changements, lance les tests et corrige jusqu'à ce qu'ils passent, avec des permissions minimales et un journal complet.
- 4
Valider par un humain
Chaque changement arrive sous forme de proposition relisible. Rien n'est fusionné sans l'accord d'un développeur.
Votre code reste chez vous
Souverain par conception.
Votre propre LLMTout modèle compatible OpenAI, y compris un modèle open-weight servi par Ollama ou vLLM. Aucun modèle imposé.
Option 100 % on-premiseHarnais, index et modèle sur vos serveurs : le code ne quitte jamais votre infrastructure.
Trois niveaux de confidentialitéVous choisissez ce qui peut être traité par quel modèle, dépôt par dépôt.
Traçabilité complèteChaque action d'agent est journalisée : qui, quoi, pourquoi, avec quel résultat de test.
Tout vous appartientConfigurations, mandats d'agents, prompts et skills vous sont remis.
Coûts lisiblesBudget de tokens estimé et suivi, sans facture variable surprise.
Questions sur l'hébergement, les modèles ou la confidentialité ? Lire la FAQ Junyr →
Cas d'usage
Là où le harnais fait la différence.
Modernisation de code ancien
Migrer un framework, une version de langage ou une base de données, module par module, tests à l'appui.
Refactorisations transverses
Renommer, découper, dédupliquer à travers des centaines de fichiers sans casser les appels.
Génération de tests
Couvrir le code non testé avant d'y toucher, pour sécuriser chaque changement suivant.
Documentation vivante
Décrire l'architecture réelle à partir du code, et la tenir à jour.
Intégration des développeurs
Un nouvel arrivant interroge la base de code et comprend en jours ce qui prenait des semaines.
Corrections et maintenance
Reproduire un bug, localiser la cause, proposer un correctif testé.
Démarrer
De l'audit au déploiement, en trois temps.
Audit de 30 minutes
Votre base de code, vos contraintes d'hébergement, le premier cas d'usage à viser.
Pilote sur un dépôt
Installation du harnais sur un dépôt réel, indicateurs mesurés avant et après, décision de suite claire.
Déploiement et autonomie
Extension aux autres dépôts et formation des équipes avec la formation Processus Agentiques.
Questions fréquentes
Ce que les équipes techniques nous demandent.
Notre code est-il envoyé à un fournisseur d'IA ?
Pas si vous ne le voulez pas. En mode on-premise, le harnais, l'index du code et le modèle tournent sur votre infrastructure. Vous pouvez aussi choisir un modèle hébergé en Europe pour les dépôts moins sensibles.
Quels modèles pouvons-nous utiliser ?
Tout modèle exposant une API compatible OpenAI, y compris des modèles open-weight servis par Ollama ou vLLM. Le modèle peut être remplacé à tout moment.
Les agents peuvent-ils modifier le code sans contrôle ?
Non. Les agents travaillent avec des permissions minimales et proposent leurs changements ; un développeur relit et valide avant toute fusion.
Faut-il remplacer nos outils actuels ?
Non. Le harnais s'insère dans votre gestion de version et vos tests existants. Le périmètre exact est défini pendant l'audit et le pilote.
Combien cela coûte-t-il ?
L'audit est gratuit. Le pilote fait l'objet d'un devis selon la taille du dépôt et le mode d'hébergement, avec un budget de tokens estimé à l'avance.
Toutes les questions sur l'on-premise, les LLM et la confidentialité →
30 minutes pour évaluer votre base de code.
Nous regardons ensemble votre dépôt, vos contraintes de confidentialité et le premier chantier où un harnais IA peut faire gagner du temps.