SFEIR

Roughly 1 000 personnes pour une capacité de production revendiquée de 10 000 : SFEIR pose d'emblée sa propre arithmétique. Le cabinet d'ingénierie se décrit comme une structure « AI Only », détient des partenariats avec Google Cloud comme avec Anthropic, et chapeaute WEnvision. Didier Girard le dirige. Rosalie Zandona, VP People & Culture, a piloté le passage à une Skill Based Organisation en février 2026, avec jusqu'à 13 compétences opérationnelles identifiées par rôle, sur le raisonnement qu'une fiche de poste figée cesse de fonctionner comme unité d'organisation dès lors que les tâches circulent entre métiers.

SFEIR publie plus qu'on n'écrit sur elle : IA et emploi : le vrai risque, c'est le décrochage, L'IA fait tomber les murs entre les métiers, Un SDLC piloté par l'IA : le cycle SFEIR à 11 phases, un rapport de recherche kill switch. Une thèse traverse ces publications : le modèle est une commodité, et l'avantage durable réside dans l'ingénierie qui l'entoure, Context Engineering, conception du harnais, gouvernance des coûts. Une seconde affirme que le SDLC porte la structure : une organisation sans étapes nommées n'a nulle part où accrocher ses contrôles de sécurité, sa politique de FinOps sur les tokens, ou ses mesures.

Dans le cycle à 11 phases, la Review n'est délibérément pas un point de passage humain. Review instrumente, Ship décide, sur la base d'un ensemble de preuves plutôt que sur le diff complet. Le gain revendiqué, 30% d'itérations de correction en moins après dix cycles, est une mesure interne de première main dont le protocole n'est pas publié. SFEIR applique la même prudence vers l'extérieur, refusant de transposer les chiffres d'Anthropic à une DSI portant vingt ans de systèmes legacy.