On la trouve avec vous, on la règle une fois — pour de vrai, en production — et vous restez capable de continuer seul après notre départ.
Les dirigeants qu’on rencontre ne se demandent plus si l’IA fonctionne. Ils se demandent par où commencer sans perdre du temps à essayer des outils qui ne collent pas à leur réalité.
Intégrer l’IA dans le travail réel d’une PME — pas dans une présentation, pas dans un projet pilote qui meurt après la démo. On part d’un irritant concret, on le règle en production, et on mesure le résultat plutôt que de le promettre.
Une entreprise qui sait, après un premier cas d’usage, reconnaitre les prochains elle-même — et qui a les moyens d’itérer seule. On ne vend pas des heures de consultation; on transfère une façon de faire.
Sur le terrain, l’énergie déployée n’est presque jamais dans la première ou la dernière étape — elle est au milieu, dans la recherche et la rédaction. C’est là qu’on cible le premier cas d’usage : visible dès la première semaine, sans réinventer votre façon de travailler.
Une visite sur place. On ne demande jamais « où voulez-vous mettre de l’IA? » — on regarde où l’énergie est déployée, étape par étape, avec les personnes qui font le travail.
On choisit un cas d’usage précis selon trois critères : la valeur qu’il libère, sa faisabilité réelle, et sa visibilité — le premier cas doit se voir de toute l’entreprise. On fixe aussi le niveau d’autonomie qu’on lui donne : propose et valide, fait et vérifie par échantillon, ou fait seule.
Le cas retenu passe en production — pas en démonstration. On mesure le résultat, et on documente ce que la personne libérée fait à la place. Sans cette réponse, le gain se dissipe, et sans la dire à l’équipe, la peur du remplacement s’installe.
D’abord il regarde : il travaille sur vos vrais dossiers, il n’écrit rien, et on compare avec ce que votre monde a fait. Ensuite il prépare : les cases sont déjà remplies quand la personne arrive le matin — rien de nouveau à apprendre, rien de plus à faire. Ensuite il fait, et chaque sortie attend dans une file qu’une personne vide. Chaque barreau a son chiffre à atteindre, et personne n’en saute un. Ce qui décide jusqu’où il monte, ce n’est pas sa précision : c’est ce qui se défait. Une entrée dans un système, ça s’annule. Un courriel envoyé au client, non.
« Oui, l’IA fait des erreurs. »
Elle n’a pas besoin d’être parfaite. Ce qui compte, c’est deux choses : est-ce qu’elle en fait moins que la personne qui faisait la tâche, et combien coute chacune. Une erreur rattrapée avant qu’elle sorte coute peu. La même erreur trouvée trois semaines plus tard coute cher. Ces erreurs-là, vous les corrigez déjà aujourd’hui — sans les compter.
Une rencontre pour savoir si un premier cas d’usage se dessine déjà. Pas d’engagement, pas de jargon — on regarde le problème ensemble.
30 minutes, en visioconférence. Choisissez l’heure qui vous convient — on regarde votre irritant ensemble.