MP Factory, la plateforme que nous avons construite pour travailler avec des agents IA
Depuis un navigateur, nous ouvrons un projet client, nous lançons un agent IA sur son code, et nous suivons son travail en direct. Cette plateforme, nous l’avons conçue et écrite nous-mêmes.
Elle n’est pas à vendre. C’est la démonstration de ce que nous savons construire.
Pourquoi nous l’avons construite
Un problème d’atelier, avant d’être un projet technique.
Nous gérons une trentaine de sites et d’applications pour nos clients, répartis sur plusieurs serveurs. Chaque jour : du développement, de la maintenance, des mises en ligne, et des demandes qui arrivent de partout — un mail le matin, un message WhatsApp à midi, un ticket l’après-midi.
Le travail lui-même n’était pas le problème. C’était de le suivre. Savoir qui traite quoi, sur quel projet, sur quel serveur, et où en est une demande formulée trois jours plus tôt dans une conversation.
Nous avons cherché un outil qui rassemble tout cela. Nous n’en avons pas trouvé qui corresponde à notre façon de travailler. Alors nous l’avons écrit. Le premier commit date du 27 janvier 2026, et le développement n’a pas cessé depuis.
Ce que c’est, concrètement
Ni un chatbot, ni un assistant qui suggère du code dans un éditeur. Une salle de commande, depuis laquelle les agents s’exécutent réellement sur les machines.
Piloter des agents IA sur du vrai code
On ouvre un projet, on lance un agent, on lui parle. Il travaille sur le code réel, sur le serveur du projet, avec le contexte de ce projet — pas sur une copie de démonstration.
- Plusieurs agents en parallèle sur un même projet
- Un terminal de travail directement dans le navigateur
- Les conversations reprennent d’elles-mêmes après le redémarrage d’un serveur
Centraliser les demandes clients
Les demandes arrivent par e-mail et par WhatsApp. La plateforme les lit, et nous les transformons en tâche rattachée au bon projet. Plus rien ne se perd dans une boîte de réception.
- Lecture des demandes reçues par e-mail et par WhatsApp
- Tickets et portail dédié au client
- Tableau de bord unique pour l’ensemble des projets
Garder la main sur l’exécution
Un agent propose et exécute, mais rien ne part en production sans qu’un humain de l’équipe ait relu et validé. Nous gardons les accès techniques et le dernier mot.
- Accès SSH et SFTP aux serveurs depuis la plateforme
- Gestion documentaire projet par projet
- Pilotage possible depuis un poste de travail, via le protocole MCP
La souveraineté, projet par projet
C’est le choix d’architecture dont nous sommes le plus fiers, et celui qui a le plus d’effet pour nos clients.
Nous n’avons pas voulu dépendre d’un seul fournisseur d’IA. La plateforme a été conçue dès le départ pour que l’agent soit interchangeable.
La souveraineté devient une option qu’on active projet par projet, au lieu d’être un choix de plateforme subi. Si demain un fournisseur change ses conditions, ses tarifs ou ses garanties, nous basculons sans réécrire la plateforme.
Agent de développement généraliste.
Agent de développement généraliste.
Agent de développement généraliste.
Les Generative APIs de Scaleway, opérateur français, sur une infrastructure hébergée dans ses centres de données en France. Nous y choisissons le modèle : Mistral, éditeur français, ou un modèle en open weights tel que Qwen.
Sur cette voie, les traitements ont lieu dans les centres de données français de Scaleway, avec le modèle de notre choix.
Pourquoi c’est rare. La plupart des outils de développement assisté par IA sont soudés à un seul fournisseur, presque toujours américain. Vous prenez l’outil, vous prenez le fournisseur qui va avec. Chez nous, le choix se fait projet par projet, et il porte sur deux niveaux : l’agent d’abord, puis le modèle qui l’alimente. Pour un client qui l’exige, son code et ses données sont traités par la voie française, avec un modèle français comme Mistral, sans passer par un fournisseur américain.
Nous n’écrirons pas que cette plateforme est « entièrement européenne » : ce serait faux, trois des quatre agents sont américains. Ce que nous offrons, c’est le choix, projet par projet — et le fait de savoir précisément, pour chaque projet, quel fournisseur intervient.
Comment ça marche
De la demande d’un client à la mise en ligne, en quatre temps.
La demande arrive
Par e-mail, par WhatsApp ou par le portail client. Elle est rattachée au projet concerné.
Elle devient une tâche
Nous la reformulons, nous y ajoutons le contexte du projet, et nous choisissons l’agent qui va la traiter.
Un agent travaille
Il s’exécute sur le serveur du projet, sur le vrai code. Nous suivons son travail en direct et nous pouvons l’orienter à tout moment.
Nous validons
Un membre de l’équipe relit, teste, corrige si nécessaire, puis met en ligne. Rien ne passe en production sans cette étape.
Où nous en sommes
L’état de la plateforme à ce jour, sans arrondi flatteur.
Ce que ça change quand vous êtes client
Nous ne promettons pas de délais divisés par deux : nous ne l’avons pas mesuré, donc nous ne l’écrivons pas. Voici ce qui change réellement.
Votre demande ne se perd pas
Un message WhatsApp devient une tâche rattachée à votre projet, au même titre qu’un ticket. Il n’y a plus de canal secondaire où une demande peut s’oublier.
Vous suivez où ça en est
Chaque demande a un état et un historique. Vous n’avez pas à nous relancer pour savoir si nous l’avons vue.
Vous choisissez le fournisseur d’IA
Si votre secteur ou votre politique interne l’impose, votre projet est traité par la voie française. C’est un réglage de votre projet, pas une négociation.
Nous ne dépendons pas d’un outil tiers
La plateforme est la nôtre. Si un besoin apparaît, nous l’ajoutons. Nous n’attendons pas qu’un éditeur veuille bien le mettre à sa feuille de route.
Parlons de votre projet
MP Factory nous sert à travailler mieux sur les projets qu’on nous confie. Si vous vous demandez ce qu’une équipe capable de construire cet outil peut faire du vôtre, la meilleure façon de le savoir est d’en discuter.
Présentez-nous votre projet Échange sans engagement. MP Factory n’est pas un produit commercialisé : ni démonstration, ni essai, ni tarif.Pour les lecteurs techniques : architecture et choix de conception
Socle
- Plateforme centrale développée en .NET 9 / ASP.NET Core, exposant 109 points d’entrée d’API.
- Environ 23 000 lignes de code réparties en 83 fichiers.
Architecture distribuée
- Un service d’exécution autonome est installé sur chacun des 4 serveurs. C’est lui qui lance les agents localement, au plus près du code.
- Ce service dialogue avec la plateforme centrale en gRPC : un protocole de communication entre machines, plus économe et plus rapide qu’un échange web classique.
- Les sessions d’agents survivent au redémarrage d’un serveur : les conversations sont reprises automatiquement là où elles s’étaient arrêtées.
Agents interchangeables
- L’agent est une implémentation remplaçable derrière une interface commune. Ajouter un fournisseur ne demande pas de toucher au reste de la plateforme.
- Quatre agents en production : Claude, Codex, Gemini, et Qwen Code branché sur les Generative APIs de Scaleway.
- Sur la voie Scaleway, le modèle servi reste un paramètre : Mistral ou un modèle en open weights tel que Qwen, sans modification de la plateforme.
- Open weights : modèle dont les paramètres sont publiés, ce qui permet de le faire fonctionner chez un opérateur de son choix plutôt que chez son seul créateur.
Intégrations
- Terminal de travail dans le navigateur, accès SSH et SFTP.
- Lecture des demandes entrantes par e-mail et par WhatsApp, tickets et portail client.
- Intégration WordPress, gestion documentaire par projet.
- Pilotage depuis un poste de travail via le protocole MCP, qui permet à un logiciel local de commander la plateforme.