Des preuves concrètes, avec leurs limites
On présente ici trois expériences réelles et anonymisées. Pour chacune, on précise le contexte, la difficulté, ce qui a été fait et les limites.
Comment lire ces preuves
Chaque exemple indique ce qui peut être montré. Les détails sensibles restent confidentiels.
Public
Nos propres systèmes, que l'on peut montrer en appel ou en atelier. C'est la preuve la plus simple à vérifier. Cela reste notre propre usage.
Anonymisé
Il s'agit d'une mission réelle, dont le client reste anonyme. On peut expliquer le contexte, la difficulté et notre méthode. Les détails sensibles restent confidentiels.
Non publié
Noms, chiffres exacts, documents et architectures restent en interne ou sous NDA. Ils n'apparaissent ni ici, ni en appel sans accord du client.
Certaines missions se déroulent avec des contraintes de confidentialité strictes. Nous pouvons expliquer la méthode, mais les informations sensibles restent privées.
Missions anonymisées
Trois exemples réels. Chacun précise ce qui a été fait et ce qui ne se transpose pas automatiquement.
Assistant documentaire / RAG en contexte enterprise
Projet d'assistant documentaire pour une équipe marketing et communication, mené avec un partenaire cloud et infrastructure français. Le client final reste anonyme.
La contrainte
Les sources étaient hétérogènes, avec des droits d'accès différents. La mission devait aussi respecter des exigences de sécurité, de production et de confidentialité.
L'intervention
Nous avons cadré le périmètre, recensé les sources et leurs droits, puis construit un assistant avec citations et réponse « je ne sais pas ». Un humain valide les sorties sensibles.
Ce qu'on peut en dire
Mission livrée en contexte enterprise. Nous pouvons publier le périmètre, les contraintes et les critères de mesure. Les résultats détaillés restent confidentiels.
Les limites
Le résultat ne se transpose pas tel quel. Il faut clarifier les droits du corpus, garder une validation humaine pour les réponses engageantes et mesurer à nouveau dans chaque contexte.
Méthode d'usage de l'IA pour partenaires IT et cloud
Méthode pensée pour les partenaires IT, cloud et sécurité qui doivent aider un client sans usage concret de l'IA à choisir un premier sujet utile.
La contrainte
Le partenaire maîtrise l'infrastructure et la sécurité. Il lui manque souvent le cadrage métier. Le client attend des priorités concrètes, sans exposer ses informations internes.
L'intervention
La démarche commence par les tâches et les sources. Elle aide ensuite à choisir entre automatiser, assister ou garder une étape humaine, puis à tester un pilote limité.
Ce qu'on peut en dire
La méthode est formalisée et peut être réutilisée. Sa valeur se vérifie sur chaque pilote, pas avec un chiffre global.
Les limites
Il faut pouvoir parler aux équipes métier et compter sur un responsable côté client. Sans cela, le diagnostic risque de rester un document sans suite.
Nos propres systèmes internes, utilisés au quotidien
Tamarin Flow utilise ses propres systèmes de mémoire, ses agents supervisés et ses processus pour organiser la stratégie, les prospects et les missions.
La contrainte
Nous sommes une petite structure, sans budget dédié à ces outils. Ils doivent rester sourcés, supervisés et mesurables pour être utiles.
L'intervention
Nous avons réuni une mémoire métier gouvernée, des agents supervisés et des points de contrôle humains. Nous suivons leur usage au lieu de les présenter comme un produit miracle.
Ce qu'on peut en dire
Ces systèmes sont réellement utilisés chaque jour et peuvent être montrés en direct. C'est notre preuve la plus facile à vérifier.
Les limites
Nous sommes notre propre client, donc le contexte nous est favorable. Cette expérience ne prédit pas l'adoption dans une autre équipe.
Ce qui a été prouvé
Ces missions montrent aussi comment nous travaillons quand les sources, les droits et la validation comptent.
Contraintes de sources maîtrisées
Le corpus, ses droits d'accès, sa sensibilité et ses contraintes d'infrastructure sont définis avant de construire.
Validation humaine sur les sorties sensibles
Les réponses qui engagent restent validées par un humain avant usage. L'IA assiste, elle ne décide pas seule.
Assistant sourcé et mémoire métier
L'assistant documentaire cite ses sources et sait répondre « je ne sais pas ». La mémoire métier reste gouvernée.
Capacité de livraison
Le cadrage, la sécurité, l'intégration et les contraintes de production ont été tenus dans un environnement d'entreprise.
On mesure avant de déployer plus largement
On mesure le point de départ, puis le pilote. L'industrialisation vient seulement si les résultats le justifient.
Notre standard de preuve
Ce qui doit être vrai avant qu'un élément apparaisse sur cette page.
- Chaque preuve vient d'un travail réellement effectué. Nous ne présentons ni cas composite ni scénario hypothétique comme une mission vécue.
- Chaque preuve précise ses contraintes et ses limites. Nous les expliquons ici plutôt que de les découvrir en mission.
- Nous publions seulement les chiffres que nous pouvons défendre. Les résultats détaillés restent confidentiels.
- Aucun résultat n'est garanti. Le gain dépend du processus et se mesure avant et après sur un cas limité.
Votre contexte est différent ? Parlons-en.
Le diagnostic IA part de vos tâches, de vos sources et de vos contraintes réelles. Il ne plaque pas un cas générique sur votre entreprise.