On encode le jugement de votre équipe (intentions, variants, règles de composition) pour que l'IA génère conforme du premier coup, et s'améliore à chaque génération.
« On n'itère plus sur du jetable. »
Vos équipes produit prototypent à toute vitesse avec l'IA. Mais ce qui sort est générique : des composants custom approximatifs, des variants ignorés, une UI qui ne ressemble pas à votre produit. Le problème n'est pas l'IA : c'est qu'elle n'a pas suffisamment de contexte.
Vos protos instancient vos vrais composants : le dev part d'une base propre, pas d'un dessin à refaire.
Partez d'un écran en production, itérez dans Figma, revenez en code : le composant reste le même objet.
Un dev ou un PM génère un écran conforme sans connaître le design system par cœur : le jugement est dans la mémoire, pas dans la tête d'une personne.
Grâce au connecteur MCP Axolo, votre design system répond dans n'importe quel outil qui parle MCP : vous travaillez là où votre équipe travaille déjà.
MCP · votre design system
L'AI Readiness Score dit ce que l'IA comprend déjà, et ce qui la fait dériver.
Intentions, styles et règles de composition deviennent des fichiers de contexte, exposés via un connecteur MCP que toute l'équipe interroge.
Des maquettes ou des prototypes fonctionnels qui instancient vos vrais composants. Chaque écart repéré nourrit la mémoire : l'IA s'améliore à chaque génération.
Le diagnostic, la mise en lisibilité et l'outillage de génération relèvent des dépenses d'innovation : concevoir un prototype ou une installation pilote d'un produit nouveau. Nous fournissons le dossier technique qui documente la prestation.
Éligibilité à confirmer avec votre expert-comptable selon votre situation.
Le même moteur (connaissance structurée + skills via MCP) encode aussi votre voix produit : ton, messages, logique des fonctionnalités. Une seule mémoire, interrogée par toute l'organisation.
Des articles repris de LinkedIn, reformatés pour se lire ici.
160 variantes, cinq axes empilés : ce que ça coûte le jour où une IA lit le fichier.
LisibilitéTokens, naming, tout dans les règles. Et Claude inutilisable quand même.
MCPLa mesure d'Atlassian, et pourquoi le chargement à la demande gagne.
Ils nous ont fait confiance
Point de départ, pas l'arrivée. Les tokens disent ce qui existe ; il manque le jugement : quand utiliser quoi, ce qui ne se fait jamais, pourquoi. C'est ce qu'on encode.
Aucun ne l'est. Le diagnostic vous dit par où commencer pour un impact maximal côté IA : souvent cinq composants bien encodés changent tout.
Le brancher ne suffit pas : sans contexte structuré, l'IA sort du custom plausible. On comble exactement cet écart : le connecteur transporte, la mémoire juge.
En trois temps : on audite le système et on le note, on encode le jugement qui manque (intentions, variants, règles de composition), puis on branche un connecteur sur vos outils. À partir de là, la génération part de votre design system au lieu de l'inventer.
Model Context Protocol : le standard qui laisse un modèle aller chercher vos composants au moment où il en a besoin, au lieu de recopier tout le design system dans le prompt. Moins de tokens, un contexte toujours à jour, et des composants réels plutôt que du custom plausible.
Figma d'un côté, les agents de l'autre — Claude, Claude Code, Cursor, ou tout client qui parle MCP. Le même contexte encodé sert à générer une maquette comme un écran en code.
C'est précisément le point. Une fois le jugement encodé, un PM ou un développeur génère un écran conforme sans connaître le design system par cœur : le système cesse d'être une documentation que personne ne lit pour devenir une contrainte que l'outil applique.
20 %
