// ingénierie logicielle AI-native
Nous construisons des systèmes de développement IA — les modèles, agents, orchestrations et infrastructures qui transforment les grands modèles de langage en logiciels fiables — avec la couche de gouvernance qui les maintient honnêtes.
// à propos
Vasic Digital est une pratique d'ingénierie ciblée qui construit une famille interconnectée de produits de développement IA et de modules réutilisables. Plutôt qu'un monolithe, le travail est organisé comme une flotte : de grandes applications produit au-dessus de dizaines de petits modules testés indépendamment et découplés — ainsi les parties éprouvées sont réutilisées dans chaque produit au lieu d'être reconstruites.
Le langage de base est Go, complété par Kotlin & Kotlin Multiplatform, TypeScript/React, Python, Swift et Shell — choisis selon la tâche. Ce qui unit la flotte est une discipline rendue mécanique : chaque projet hérite d'une Constitution d'ingénierie partagée en tant que sous‑module Git, et chaque capacité annoncée par un produit doit être soutenue par un test automatisé produisant des preuves. Une fonctionnalité n'est pas « terminée » quand les tests passent ; elle est terminée quand un vrai utilisateur peut réellement l'utiliser, et que des preuves sont capturées pour le prouver.
// ce que nous faisons
Nous construisons le substrat des systèmes IA — la partie difficile sous l'application.
Une abstraction de première partie sur plus de 40 fournisseurs — Anthropic/Claude, OpenAI, DeepSeek, Gemini, Mistral, Groq, xAI/Grok, et Ollama local en secours — derrière une interface unique avec reprises, disjoncteurs et contrôles de santé.
Plans de contrôle d'agents de codage CLI sans tête, flux de travail agentiques basés sur graphes, débats « AI debate » multi‑tours, et environnements d'exécution DAG/pipeline.
Une couche de confiance qui note les modèles avec une porte de compréhension obligatoire (« Voyez‑vous mon code ? ») plus des tests de latence, streaming, appel de fonction, vision et embeddings — exportant une configuration uniquement vérifiée.
RAG, bases de données vectorielles, embeddings, et moteurs de mémoire d'agent fusionnés (Mem0 + Cognee + Letta) avec compression à contexte infini.
Garde‑fous, détection PII, scénarios d'équipe rouge adversaire, et canonicalisation d'entrée — sécurité intégrée au substrat, pas ajoutée en surface.
// niveau 1 — phare
Notre gamme phare couvre tout le cycle de vie du développement IA. Dans l'ordre de priorité.
Une alternative libre à JIRA — le produit phare de la gamme Helix-Track.
Un service LLM ensembliste qui permet à plusieurs modèles de débattre et livre la réponse sur laquelle ils s'accordent.
Une plateforme de développement IA distribuée qui répartit le travail sur des travailleurs gérés par SSH avec points de contrôle/reprises.
Un seul binaire, six modes : inférence compatible OpenAI et Anthropic du portable au cluster, via HTTP/3.
Un système d'exploitation distribué pour le calcul IA, des GPU de datacenter aux appareils portables en périphérie.
Une interface, 43 fournisseurs — avec disjoncteurs, reprises et santé intégrés.
Un plan de contrôle pour chaque agent de codage CLI sans tête.
Vérifier. Surveiller. Optimiser. La source unique de vérité pour les métadonnées de vérification LLM et fournisseur.
Un cerveau mémoire pour les agents IA — quatre moteurs de pointe, fusionnés.
// qualité & gouvernance — notre différenciateur
Deux piliers rendent l'ensemble de la flotte cohérente et fiable.
Un manuel d'ingénierie universel, indépendant du projet, livré comme sous‑module Git et hérité par chaque projet d'une flotte de plus de 140 dépôts. Il encode une discipline non négociable — portes de preuve anti‑bluff, immunité aux faux positifs, sécurité des données et de l'hôte — qu'un projet peut étendre mais jamais affaiblir. Une mise à jour du sous‑module élève les règles partout, et chaque porte est associée à un test de mutation qui prouve que la porte elle‑même n'est pas une imposture.
Orchestration QA anti‑bluff. Elle exécute des banques de tests YAML écrites et des sessions QA entièrement autonomes LLM + vision par ordinateur sur Android, Android TV, Web et Desktop — et refuse d'attribuer un PASS sans preuve d'exécution capturée : captures d'écran, logcat, vidéo, traces de pile. « Nous l'avons testé » devient « voici la vidéo, le logcat et le ticket. »
// niveau 2 — utilitaires
Outils de niveau produit autonomes.
Gestion avancée multi‑protocole, cryptée, de collections multimédia — détecter, cataloguer et enrichir tout ce que vous possédez.
Markdown en entrée, cours vidéo professionnel en sortie — amélioré par IA, multi‑plateforme.
Voir l'UI comme un utilisateur — vision par ordinateur plus vision LLM pour l'analyse et la navigation.
Transformer la documentation en une carte de fonctionnalités vérifiable pour l'automatisation QA.
Aucun document suivi ne peut devenir désynchronisé — haché par contenu, bidirectionnel, atomique.
Chaque alerte atteint la bonne destination — aucune syntaxe de commande requise.
Votre tableau de tâches et votre source de vérité, impeccablement synchronisés — dans les deux sens.
Construire une fois, réutiliser partout — une flotte de petits modules Go et KMP découplés, testés indépendamment.
// niveau 3 — héritage
Notre héritage DevOps : JSON déclaratif transformé en serveurs entièrement provisionnés, Dockerisés.
Exécutez votre serveur de messagerie comme le patron — décrivez‑le en JSON, déployez‑le partout.
Le moteur partagé derrière chaque Server Factory.
Images VM QEMU, gérées comme des artefacts — télécharger, exécuter, mettre en réseau, publier.
Compressez, publiez et réutilisez vos images VM Parallels sur chaque machine.
// technologies
// portefeuille
Un portefeuille unifié, basé sur les preuves, de la famille Helix, des utilitaires vasic-digital et de la chaîne d'outils Server Factory.
// contact
Tout le monde peut connecter une application à un LLM. Nous construisons la partie difficile : des systèmes IA vérifiables, réutilisables et honnêtes. Nous ne vous demandons pas de faire confiance à la coche verte — nous vous montrons les preuves qui la sous-tendent.
Email
i@mvasic.ru
GitHub
github.com/vasic-digital