Notre méthode

Diagnostiquer, prioriser, piloter — puis mesurer

Une séquence simple et honnête. On part de vos tâches et de vos sources réelles, on teste sur un périmètre borné, et on n'industrialise que si la mesure le justifie.

Les 6 étapes, du diagnostic à la production

Chaque étape produit un livrable concret et une décision. On avance par petits pas mesurables, pas par grands sauts dans le vide.

Étape 01

Cartographier les workflows réels

On part de votre quotidien : quelles tâches reviennent, quels documents circulent, qui valide quoi. On sépare le répétitif de ce qui demande du jugement humain.

90 min

Ce que je fais pour vous :

Cartographie des tâches répétitives et chronophages
Repérage des documents et sources qui les alimentent
Identification des points de validation humaine
Livrable : mémo de décision en 1 page
Progression17%
Étape suivante
Étape 02

Inventorier sources et droits

Avant de brancher la moindre IA, on regarde d'où viennent les données, qui a le droit de les voir, et lesquelles sont sensibles. C'est le socle d'un assistant fiable.

Selon périmètre

Ce que je fais pour vous :

Registre des sources et propriétaire (owner) par workflow
Droits d'accès, SSO, périmètre de sécurité
Matrice de sensibilité des données
Livrable : ce qui est prêt pour l'IA, ce qui doit être cadré d'abord
Progression33%
Étape suivante
Étape 03

Choisir 1–3 priorités concrètes

On priorise ensemble : ce qui se délègue à l'IA, ce qui s'assiste, ce qui reste humain. On choisit 1 à 3 chantiers à fort impact et faible risque pour commencer.

1/2 à 1 jour

Ce que je fais pour vous :

Score des candidats sur des facteurs concrets (répétition, source, validation, sensibilité…)
Tri assister / automatiser / garder humain
Risques explicités pour chaque chantier
Livrable : roadmap courte et priorisée
Progression50%
Étape suivante
Étape 04

Prototyper avec validation humaine

On construit un pilote borné sur le premier workflow utile, avec des exemples réels. Les sorties sensibles passent par une validation humaine avant d'être utilisées.

1-3 semaines

Ce que je fais pour vous :

Périmètre clair, données réelles, itérations courtes
Jeu d'évaluation (questions étalons) pour juger la qualité
Citations et fallback « je ne sais pas » quand c'est un assistant documentaire
Validation humaine systématique sur les réponses qui engagent
Progression67%
Étape suivante
Étape 05

Mesurer avant/après

On compare le gain réel sur le workflow choisi : temps, taux de correction, qualité des réponses. Pas une promesse générale, une mesure sur un cas précis.

Sur le pilote

Ce que je fais pour vous :

Baseline mesurée au départ vs résultat après pilote
Indicateurs concrets (temps gagné, corrections, qualité/citations)
Calcul transparent et partagé
Livrable : verdict chiffré sur le périmètre testé
Progression83%
Étape suivante
Étape 06

Industrialiser seulement si le pilote tient

Si la mesure est concluante, on déploie proprement : monitoring, rollback, documentation, formation, gouvernance. Sinon, on itère ou on s'arrête. Pas d'usine à gaz par défaut.

Sur devis

Ce que je fais pour vous :

Décision honnête : stop, itérer ou industrialiser
Déploiement contrôlé avec monitoring et plan de rollback
Runbooks, documentation et formation des équipes
Gouvernance et points de contrôle réguliers
Progression100%
Transformation Complète Réussie !

Votre entreprise est maintenant optimisée et automatisée

Les garde-fous, à chaque étape

Ce qui rend une IA utilisable en entreprise : des sources claires, un humain dans la boucle, une mesure, et la possibilité de revenir en arrière.

Sources & droits

On sait d'où vient chaque donnée, qui peut la voir, et on respecte les droits d'accès et la sensibilité.

Validation humaine

Les sorties sensibles sont validées par un humain avant usage. L'IA assiste, elle ne décide pas seule.

Évaluation & mesure

Un jeu d'évaluation et une mesure avant/après disent si un workflow mérite d'être industrialisé.

Rollback & monitoring

En production, on surveille, on trace et on peut revenir en arrière. La fiabilité se pilote.

La méthode, pas la promesse magique

On ne promet pas un ROI magique avant mesure. On s'engage sur une méthode : point de départ chiffré, pilote, mesure avant/après, décision stop / itérer / industrialiser.

Par où commencer chez vous ?

Le diagnostic IA applique l'étape 1 à votre contexte : 90 minutes pour repartir avec une décision claire.

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