Agir avec méthode.
Écrire un Hello world tient en quelques lignes. On peut l’essayer sans être développeur : la curiosité suffit. Certains l’ont fait une fois puis ont laissé tomber ; d’autres n’ont jamais eu le temps — les deux profils sont les bienvenus ici.
Mon rôle : partir de là où vous êtes. Pas pour vous transformer en dev, mais pour vous donner l’autonomie de bâtir vos propres pipelines, simples et robustes, celles qui font gagner du temps sans créer de dépendance à un prestataire.
Même logique pour ce blog : commencer simple, dire bonjour, poser le cadre, obtenir du feedback rapidement.
Ce premier article explique mon approche de Consultant IA & automation :
pas par la magie, par la mesure.
À qui s’adresse ce blog
(et ce que vous y trouverez)
Je m’adresse d’abord aux entrepreneurs, équipes réduites et indépendants qui veulent comprendre l’IA et l’automation sans jargon, pour agir sur leurs propres flux. Ici, pas de promesse magique : vous trouverez des exemples concrets, des méthodes mesurables et des petits pas que vous pouvez essayer chez vous.
Ce billet marque ma transition vers l’indépendance. Mon objectif n’est pas de vendre une prestation, mais de partager un cadre qui vous aide à décider quoi tenter, quoi mesurer et quoi laisser de côté.
Ce qui se perd dans le bruit
On parle beaucoup d’IA. On voit moins de résultats mesurés.
Pas “échoué” au sens dramatique : plutôt des projets qui n’arrivent pas à démontrer un retour concret. Un récent rapport (relayé dans la presse tech) avance que 95 % des projets d’IA générative en entreprise ne produisent pas de résultats tangibles ou n’atteignent pas la mise en production (“95 % des projets d’IA échouent en entreprise, selon le MIT” – Les Numériques).
La cause est souvent simple : on oublie de mesurer avant d’agir. Sans point de départ, impossible de dire si on améliore quelque chose.
Ma démarche est volontairement basique :
- Clarifier le problème à résoudre.
- Mesurer l’existant.
- Prototyper une solution minimale.
- Comparer aux métriques de départ pour itérer.
Ce n’est pas spectaculaire, mais ça évite de “faire de l’IA pour faire de l’IA”.
Six ans à formaliser des contrats… et une leçon
Chez AXA, j’ai travaillé sur des computable contracts : traduire des textes d’assurance en programmes logiques capables d’évaluer des situations de couverture de manière déterministe. Les contrats ne sont pas que des documents ; ce sont des systèmes de conditions.
Deux leçons que je ramène avec moi :
- L’IA en copilote, pas en pilote.
Générer un modèle depuis un PDF est “facile”. Le rendre auditable, fiable et aligné avec les attentes métier l’est beaucoup moins. L’IA assiste ; l’humain tranche — d’autant plus dans les environnements régulés. - Le langage commun compte autant que la technique.
Experts, équipes tech, dirigeants : chacun a sa carte mentale. Sans pont entre ces cartes, les projets patinent, quelle que soit la qualité du modèle.
Un exemple concret : arrêter les allers‑retours sur les exports
Un ancien client, Sparte, avait une situation classique : leurs clients demandent souvent des exports Excel à partir d’une base de données riche (équipements, personnes, compétences, sites). Chaque demande prenait du temps, générait des allers‑retours (“il manque telle colonne”, “le tri n’est pas bon”) et mobilisait des profils qualifiés pour un résultat pourtant standard.
Nous avons cadré un premier objectif très métier : obtenir le bon fichier du premier coup, plus vite, avec moins d’échanges.
Comment on s’y est pris
- Lister 5 à 10 demandes types réellement fréquentes, en langage simple.
- Pour chaque demande, définir l’exemple attendu : un fichier modèle qui fait foi (bonnes colonnes, bons filtres, bon tri, formats lisibles).
- Fixer trois indicateurs avant de démarrer :
- Délai de livraison d’un export (du ticket au fichier remis),
- Taux de “bon du premier coup”,
- Nombre de corrections demandées par les utilisateurs.
- Mettre en place un assistant qui transforme une demande claire en fichier prêt à l’emploi.
- Boucle d’apprentissage : quand un fichier n’est pas conforme, on note pourquoi (colonne manquante, filtre erroné, tri) et on améliore les consignes et les modèles.
L’idée n’est pas de « faire de l’IA » pour la forme, mais de réduire un coût bien identifié : temps passé, frictions, et insatisfaction côté client final. Après 2 à 3 semaines, on regarde les chiffres : si le délai baisse et que le “bon du premier coup” monte, on étend. Sinon, on ajuste ou on s’arrête.
Côté mise en œuvre, je privilégie des briques simples qui s’intègrent à l’existant. L’outil compte moins que la qualité du cadrage et des mesures.
Quelques principes à réutiliser
- Mesurer avant. S’il n’y a pas de métriques de départ, créez-en. Sinon, tout est opinion.
- Commencer par le plus douloureux. Traitez le flux qui coûte du temps chaque semaine, pas la démo qui brille.
- Pas d’over-engineering. Prototype minimal, feedback rapide, puis on décide. Pas d’usine à gaz.
Ce que j’évite, pour rester utile
- L’IA pour l’IA. Un chatbot documentaire peut être utile, mais souvent mieux servi par un SaaS existant. Si je n’apporte pas de valeur nette, je le dis.
- Promettre un ROI sans métriques. On fixe d’abord comment on mesure.
- Remplacer l’humain là où l’auditabilité prime. Quand traçabilité et responsabilité sont clés, l’IA reste un copilote.
Pourquoi l’indépendance maintenant
Après six ans à modéliser des contrats, j’avais envie de retrouver l’impact direct : parler à celles et ceux qui portent le métier au quotidien, construire avec eux, et voir la différence dans leurs résultats.
Ce blog est mon espace pour transmettre ce que j’ai appris et écouter vos retours, afin d’affiner des pratiques simples, mesurables, partageables.
Aussi simple que “Hello world” : un geste clair, un retour immédiat, on itère.
Si vous aussi voulez discuter
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En deux lignes, dites-moi votre contexte et l’objectif visé ; je reviens vers vous pour voir s’il y a quelque chose d’utile à tenter.
À retenir
Agir avec méthode.
Un bon Hello world n’est pas une jolie démo : c’est un point de repère. À partir de là, tout devient plus simple : on améliore, ou on passe.