Du diagnostic à l’autonomie de vos équipes : conseil, formation segmentée, workflows et mise en production. Nous ne livrons pas un rapport sur l’IA — nous construisons ce que nous recommandons, puis nous vous laissons les clés.
L’adoption de l’IA en entreprise a commencé sans attendre de décision : dans les navigateurs, sur des comptes personnels, sur des documents internes. La question n’est plus d’y aller ou non — c’est de reprendre la main sur ce qui se passe déjà.
Des collaborateurs collent des documents internes dans des outils grand public, depuis des comptes personnels. Rien de malveillant : simplement l’absence d’une alternative cadrée et disponible.
Une preuve de concept démontrée, applaudie, puis abandonnée. Entre la démo et l’usage quotidien manquent l’intégration aux données réelles, la fiabilité et quelqu’un pour la maintenir.
Un webinaire pour tout le monde, les mêmes exemples pour la finance et pour le support. Personne n’en repart avec un usage applicable à son propre travail dès le lendemain.
Quelques collaborateurs prennent de l’avance, les autres décrochent. Sans acculturation IA structurée, l’écart de compétences devient un sujet d’organisation, puis de climat social.
Acculturer avant d’outiller, outiller avant d’industrialiser, rendre autonome avant de partir. Chaque pilier produit quelque chose de vérifiable : un usage réel, un outil en production, une équipe qui n’a plus besoin de nous.
Des parcours de formation IA segmentés par métier et par niveau — débutant, intermédiaire, avancé — construits sur les cas réels de vos équipes. Pas de session descendante où l’on montre les mêmes prompts à tout le monde.
Ce qui est identifié en atelier est construit : assistants IA connectés à vos données internes, workflows d’automatisation, outils métier. Puis mis en production — pas laissé à l’état de maquette.
L’objectif est explicite : que vos équipes n’aient plus besoin de nous. Des champions internes identifiés puis formés, une documentation tenue à jour, une passation organisée dès le premier jour.
Les cabinets livrent des rapports, les organismes de formation livrent des slides. Nous livrons du code en production — et nous avons commencé par nous l’appliquer à nous-mêmes.
Nous produisons du code environ 3× plus vite qu’il y a 18 mois. À l’échelle d’un projet complet — revue et itérations comprises — le gain réel est de l’ordre de 50 %. C’est cette nuance que nous transposons chez vous : l’accélération est réelle, elle n’est pas magique.
Granit et Virgil gèrent leur site sans nous. Côté Neuf tourne en automatisation, avec plus de 3 000 pages produites et maintenues via n8n. L’autonomie n’est pas un argument commercial : c’est un résultat constatable.
Mistral ou modèles self-host, hébergement OVH ou Scaleway, données traitées en France. L’IA souveraine n’est pas une option facturée en plus : c’est notre configuration par défaut, RGPD by design.
Trois situations, dont la nôtre. Aucune n’est une démonstration : ce sont des systèmes utilisés tous les jours.
Workflow n8n self-hosté + Mistral : lecture de l’email entrant, extraction des lignes de commande, qualification, envoi structuré dans l’ERP. Moins d’une minute par commande, sans ressaisie.
Read the case studyProgrammes, pages locales et contenus générés puis tenus à jour via n8n, sur un catalogue qui bouge en permanence. L’équipe pilote, la machine produit.
Assistants connectés à notre base de code et à nos contenus, automatisations internes, revue outillée. Environ 3× plus vite sur la production de code, de l’ordre de 50 % de gain sur un projet complet.
On commence petit et vérifiable. Rien n’oblige à passer au format suivant — et nous le disons quand un projet IA n’est pas la bonne réponse.
Vous décrivez votre situation, nous vous renvoyons un avis écrit : ce qui nous semble automatisable, ce qui ne l’est pas, et par quoi commencer.
Entretiens métier, inventaire des usages existants, priorisation par valeur et par faisabilité. En sortie : une feuille de route et des pilotes cadrés, prêts à être construits.
Le format complet : formation segmentée, pilotes construits et mis en production, réseau de champions internes, passation documentée. Vous en sortez avec des outils qui tournent et des équipes qui les tiennent.
Quatre règles appliquées sur chaque mission de transformation IA, y compris quand elles nous coûtent du chiffre d’affaires.
Le nombre de comptes ouverts ne dit rien. Nous mesurons l’usage réel et le temps effectivement gagné, avant et après, sur des processus identifiés au cadrage.
Les modèles hallucinent, et certains problèmes se règlent mieux avec une règle métier, un script ou un formulaire mieux conçu qu’avec un projet IA. Nous le disons avant, pas après.
Sur tout ce qui engage juridiquement, financièrement ou humainement, l’IA prépare et propose : une personne décide. C’est un principe de conception, pas une option de configuration.
Le code vous est livré, les données sont exportables, l’hébergement transférable, la documentation tenue. Vous pouvez partir — c’est précisément ce qui rend le partenariat sain.
Les questions qui reviennent en comité de direction, en DSI et en direction des ressources humaines avant de lancer une transformation IA.