Ce qui est stable reste déterministe.
Calculs, rapprochements, contrôles de cohérence, transferts entre outils : quand une règle suffit, on écrit la règle. C’est plus fiable et plus simple à maintenir.
Comprendre le travail réel, puis le rendre exécutable.
Une automatisation échoue le plus souvent parce que le processus était mal décrit. On commence donc par l’observer et le formaliser, avant de choisir les moyens de l’exécuter.
Processus artisanal → observation → formalisation → IA et code → processus exécutable et contrôlé.
01Quatre temps
Une validation à chaque étape
Chaque étape produit un livrable que vos équipes relisent et valident avant de passer à la suivante.
- 01
Observer
On suit le travail réel avec les personnes qui l’exécutent, puis on le décompose : entrées, étapes, décisions, outils, données, sorties.
Vous validez que la carte correspond au travail réel. - 02
Formaliser
On fait sortir les règles, les exceptions, les tolérances et le savoir tacite, puis on décide ce qui relève du code, de l’IA ou d’une validation humaine.
Vous validez les règles et le périmètre du système. - 03
Construire
On construit les scripts, règles, connexions et appels à l’IA nécessaires, puis on intègre le système dans votre environnement.
Vous validez chaque itération sur vos propres cas. - 04
Contrôler
On teste sur vos cas réels, exceptions comprises, avant la mise en production. Ensuite, on mesure les erreurs, on corrige et on fait évoluer les règles.
Vous validez la recette avant la mise en production.
02Code, IA ou humain
Tout ne doit pas être confié à l’IA.
Pour chaque étape du processus, on choisit le moyen d’exécution le plus fiable. Le plus souvent, un système combine les trois.
L’IA là où elle apporte quelque chose.
Lire un document, extraire une information, classer une demande, gérer des variations difficiles à coder, rédiger un premier jet : c’est là que l’IA est utile.
Le jugement reste à vos équipes.
Décisions sensibles, cas hors règle, engagements vis-à-vis d’un client ou d’un fournisseur : le système prépare, vos équipes décident.
03Qualité et contrôles
Un système en production doit rendre des comptes
- 01Des cas de test construits avec vos équipes, exceptions et cas difficiles compris.
- 02Des sorties de l’IA évaluées sur des jeux d’exemples avant toute mise en production.
- 03Une validation humaine aux étapes sensibles, prévue dès la conception.
- 04Des traitements journalisés, pour savoir ce qui a été fait, quand et sur quelles données.
- 05Des critères de mise en production écrits à l’avance et vérifiés pendant la recette.
- 06Une surveillance après la mise en production, pour détecter les dérives.
04Intégration et réversibilité
Vos outils restent en place. Le système vous appartient.
- 01On part de vos outils existants : ERP, CRM, tableurs, messagerie, logiciels métier.
- 02Les responsabilités de chacun (accès, validation, exploitation) sont écrites avant de commencer.
- 03Chaque système est livré avec sa documentation : fonctionnement, règles, exceptions, incidents.
- 04Code, règles et documentation appartiennent à votre entreprise.
- 05Vous pouvez reprendre le système en interne ou le confier à un autre prestataire.
05Pour aller plus loin
Deux questions qu’on nous pose souvent
Que deviennent nos données ?
Confidentialité, accès, fournisseurs, RGPD et AI Act : nos engagements et ce qu’on définit avec vous avant tout déploiement.
Sécurité et donnéesEt si la question est d’abord stratégique ?
On accompagne aussi les directions dans leurs usages et leurs arbitrages sur l’IA, sans obligation d’implémentation.
Conseil IA aux directions06Prochaine étape
Un processus à observer ? Montrez-le-nous.
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Parler d’un processusGratuit · sans engagement