Nous comprenons les processus. Nous utilisons l'IA là où elle sert. Nous construisons les outils. Et nous restons.

Processus — comprendre comment on travaille

Nous entrons dans l'entreprise et nous regardons comment on y travaille vraiment : les tableurs qui passent de main en main, le papier qui circule entre les bureaux, la même donnée saisie deux ou trois fois dans des programmes qui ne se parlent pas. Nous parlons avec les personnes qui font le travail, pas seulement avec celles qui le dirigent.

Presque toujours, le problème n'est pas le logiciel : c'est le chemin que l'information parcourt pour y arriver. C'est pourquoi le premier livrable n'est pas un devis, mais une photographie honnête du processus : où le temps se perd, où naissent les erreurs, ce qu'il vaut la peine de toucher en premier — et ce qui, au contraire, fonctionne déjà et doit être laissé tranquille.

IA et recherche — ce qu'on peut faire vraiment

L'IA n'est pas un produit que nous vous vendons : c'est notre façon de travailler, et elle est dans les outils que nous vous livrons. Dans l'analyse, nous lui faisons lire documents, courriels et archives, et nous arrivons aux entretiens en sachant déjà quoi demander : le tableau se forme en quelques jours au lieu de semaines, et les personnes confirment ou corrigent au lieu de tout raconter depuis le début.

Dans les systèmes que nous livrons, l'IA fait le travail répétitif : elle extrait les données des documents que vous recevez, contrôle systématiquement ce qui autrefois se contrôlait par sondage, répond à des questions en langage naturel sur vos archives. Pas un assistant de salon : des composants au travail, dans l'outil de gestion. Et nous l'utilisons aussi pour construire — plus de code écrit et vérifié dans le même temps, plus de contrôles automatiques, moins de coût pour vous. Le métier, comprendre le processus et décider ce qu'il faut construire, reste chez nous.

Ce n'est pas une position prise hier. Depuis 2017, nous menons un projet de recherche par an, avec appels à projets, évaluateurs et comptes rendus ; en 2021, avant que tout le monde en parle, nous appliquions la vision artificielle au travail manuel sur un poste de montage.

Développement — dessiner et construire l'outil

Une fois le processus compris, on décide ce qu'il faut automatiser et ce qu'il faut laisser aux personnes. Tout ne doit pas être automatisé : certaines décisions doivent rester à ceux qui savent les prendre, et un outil qui prétend les remplacer finit simplement contourné. Le dessin arrive par écrit : ce que l'on construit, dans quel ordre, ce que vous verrez fonctionner en premier. On discute sur un document, pas sur une promesse.

Nous construisons sur l'une de nos plateformes — quand le travail entre dans ce que nos produits savent déjà faire — ou sur mesure, quand votre processus l'exige. Dans les deux cas, l'outil suit le processus, pas l'inverse.

La livraison se fait par morceaux : on met entre les mains des personnes la première partie utile, on la voit travailler sur les données réelles, on corrige. Un système que l'on voit fonctionner à mi-chemin vaut plus qu'un système parfait promis pour dans un an — et les erreurs de compréhension se découvrent quand elles coûtent encore peu.

Supervision — rester pour veiller

Un outil livré puis laissé seul vieillit mal. C'est pourquoi la quatrième étape ne se termine pas : serveurs et machines virtuelles, sauvegardes, mises à jour et sécurité restent sous notre NOC, vingt-quatre heures sur vingt-quatre. Les pannes, nous les voyons avant vous — et souvent nous les résolvons avant que vous ne vous en aperceviez.

La veille est une ligne de travail à part entière, avec ses règles écrites et son test trimestriel : nous la racontons en entier sur la page de la sécurité gérée.