L'IA en entreprise
Nous branchons l'IA sur vos tâches réelles.
« On nous dit qu'il faut faire de l'IA. On ne sait pas par quel bout la prendre. »
Pourquoi ça échoue souvent
L'échec vient presque toujours de l'organisation.
La tâche choisie ne se vérifie pas
Si personne ne sait dire si le résultat est bon, personne ne fera confiance à la machine, et le travail sera refait à la main.
Les équipes découvrent l'outil un lundi matin
Un outil imposé sans explication devient un outil contourné. Ceux qui font le travail savent pourquoi une étape existe.
Rien ne change autour
On automatise une étape, mais le formulaire d'avant et la validation d'après restent les mêmes. Le temps gagné se reperd juste à côté.
Comment on travaille
On commence par regarder les gens travailler.
Avant de parler de modèle, nous passons du temps avec ceux qui font la tâche. C'est là qu'on voit les allers-retours, les copier-coller et les vérifications que personne n'a jamais notées nulle part.
Nous formons les équipes sur ce qui les concerne, et nous leur disons ce que l'outil ne sait pas faire. Une machine dont on connaît les limites se corrige.
Le déroulé
De la tâche au résultat qu'on peut mesurer.
Étape 1
Le repérage
Nous cherchons les tâches qui se répètent, prennent du temps et donnent un résultat vérifiable. Il faut les trois conditions à la fois.
Étape 2
La clarification
Une tâche dont personne ne sait dire si le résultat est bon se clarifie avant de s'automatiser. C'est souvent là que se trouve le gain.
Étape 3
L'essai encadré
Nous essayons sur des cas réels, à côté du travail habituel. On compare les deux sorties, et on garde la trace des écarts.
Étape 4
La mise en service
L'outil part en service avec le processus adapté autour : ce qui entre, qui valide, ce qui se passe quand le résultat est douteux.
Six mois après
La mesure
On revient voir si le gain annoncé existe encore. S'il a disparu, on le dit et on cherche pourquoi.
Ce qui vous est épargné
Ce que vos équipes n'auront pas à faire.
- Apprendre un outil de plus sans savoir à quoi il sert.
- Vérifier à la main un résultat que personne ne contrôle.
- Alimenter deux systèmes pendant qu'on essaie le nouveau.
- Défendre un chiffre de gain que personne n'a mesuré.
Ce que nous ne faisons pas.
- Nous ne branchons pas un modèle sur des données que l'entreprise ne maîtrise pas.
- Nous ne promettons pas un gain que nous ne saurions pas mesurer six mois plus tard.
Partons de vos tâches.
Décrivez-nous ce qui se répète chez vous. Nous vous dirons ce qui s'automatise, ce qui se clarifie d'abord, et ce qui ne vaut pas la peine.
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