Les ADR (Architecture Decision Records) documentent les choix structurants : pourquoi PostgreSQL plutôt que MongoDB, pourquoi Kafka plutôt que RabbitMQ, pourquoi tel pattern d'authentification. Bien rédigés, ils sauvent des années de "pourquoi on a choisi ça déjà ?" et facilitent l'onboarding. L'IA permet de les produire rapidement avec rigueur. Ce guide présente le workflow.
Quel problème on résout, quelles contraintes (perf, équipe, budget, time-to-market), quelles options ont été considérées, qui décide et qui est impacté.
Au moins 3 options sérieuses avec leurs caractéristiques. L'IA aide à structurer (pas oublier les évidences ni inventer les irréalistes).
Critères selon le contexte : performance, scalabilité, courbe d'apprentissage, écosystème, coût, maturité, lock-in. Score chaque option.
Décision retenue + raisons claires. Surtout : conséquences positives ET négatives, conditions de succès, signaux qui justifieraient de revisiter.
Format markdown dans /docs/adr/. Numéroté et daté. Reste consultable longtemps après que les protagonistes ont quitté l'équipe.

Claude Opus 4.5 : modèle premium d’Anthropic pour code, agents et tâches complexes en entreprise.
Pourquoi : Le meilleur reasoning sur les choix techniques complexes nécessitant la pesée multi-critères et l'anticipation des conséquences.

Assistant conversationnel d’Anthropic axé sécurité et contexte long. Excellent pour rédaction, analyse, résumés, code et agents. Interface claire, bons résultats en français.
Pourquoi : Excellence sur la rédaction structurée et rigoureuse des ADR. Format Michael Nygard ou variante au choix.

Assistant de recherche IA qui fournit des réponses sourcées et vérifiables en temps réel.
Pourquoi : Pour benchmarker en temps réel avec sources fraîches (versions actuelles, retours d'expérience, comparaisons à jour).