Comment nous travaillons
Du diagnostic à une adoption mesurable
Les cinq mêmes phases qu’en page d’accueil — et, en dessous, la discipline d’ingénierie qui rend chacune vérifiable.
- 1Aligner et diagnostiquer
La direction s’accorde sur la valeur en jeu ; processus, IA déjà utilisée et maturité sont cartographiés sur preuves.
Mesuré par : un plancher de valeur signé et une base de maturité
Le moteur plus le travail en direct
Étapes de la colonne : Aligner · Découvrir · Diagnostiquer
- 2Repenser le travail
Le processus est reconstruit autour de l’IA : qui décide, où un humain vérifie, comment l’équipe est dimensionnée.
Mesuré par : des droits de décision signés par leurs titulaires
Le moteur plus le travail en direct
Étapes de la colonne : Prioriser · Concevoir
- 3Le prouver dans un pilote gouverné
Un processus à forte valeur, avec classification AI Act, preuves et piste d’audit intégrées dès le départ.
Mesuré par : temps de cycle et valeur face au plancher
Le moteur plus le travail en direct
Étapes de la colonne : Gouverner · Piloter · Déployer · Prouver
- 4Embarquer les personnes
Apprentissage par rôle, réseau de champions et bibliothèques de prompts et d’agents par équipe — pour que la nouvelle façon de travailler soit celle qu’on utilise.
Mesuré par : adoption par processus
En direct avec vos équipes
Pas encore d’étape dans le moteur — assuré en direct avec vos équipes.
- 5Généraliser ce qui marche
Les réussites deviennent des modules standard avec des responsables, un rythme opérationnel et un registre de valeur.
Mesuré par : valeur réalisée, pas des licences
Le moteur plus le travail en direct
Étapes de la colonne : Déployer à l'échelle · Apprendre
Nous faisons passer l’IA des pilotes au travail quotidien d’organisations réglementées. Cela veut dire repenser le flux de travail où l’IA a sa place, convenir de qui décide et qui contrôle, et embarquer les personnes qui font le travail. Cela veut aussi dire la gouverner pour qu’elle puisse passer à l’échelle, chaque étape se terminant par un enregistrement signé par son responsable.
Riaan a lui-même construit des produits d’IA, dont la vérification vocale et d’identité : nous connaissons donc le côté technique de l’intérieur. Mais ce qui décide de l’adoption de l’IA est rarement le modèle ; c’est l’environnement opérationnel autour. C’est là que nous travaillons.
Preuve d'honnêteté VERIFIED le 2026-10-15 — 5 contrôles (typecheck, lint, tests, parité i18n, Archify doctor).
Non pas que nous connaissions l’IA — mais que nous savons la rendre adoptable dans de vraies organisations.
« Beaucoup de projets d’IA échouent parce que le modèle fonctionne mais pas l’environnement opérationnel. Notre travail porte sur cet environnement : identité, données, flux de travail, autorisations, revue, intégration, déploiement et acceptation mesurable. »
Le moteur derrière ce site est cette façon de travailler, rendue visible : chaque session se termine par des faits et des signatures, chaque chiffre a une source, et l’inconnu est affiché comme inconnu. C’est notre façon de travailler — pas une licence que nous vendons.
Ce que livre une mission : une IA que votre organisation utilise, assume et peut mesurer — pas un pilote de plus.
Une montée en charge prévisible — bien cadré, bien tarifé, bien livré.
La plupart des organisations utilisent l’IA quelque part ; peu l’ont mise à l’échelle. Ce qui manque est rarement le modèle — c’est le modèle opérationnel : comment le travail est dimensionné, tarifé et signé. Le coût baisse comme résultat, pas comme objectif.
- 1Bien cadré
Chaque type de travail est dimensionné par ce qui le fait croître : les faiseurs par le travail, les penseurs par les initiatives qu’ils portent à la fois, les responsables en personnes entières. Ni sur- ni sous-effectif — et elle le dit quand la réponse est « ajouter ».
Le même travail compté des deux façons → - 2Bien tarifé
Tarifé sur le résultat, pas sur les postes, avec la marge fixée avant signature et chaque hypothèse nommée. Un prix qui tient quand le volume croît, car chaque partie de l’équipe a son propre moteur.
Voir les offres → - 3Bien livré
Rien n’avance sans la porte et la signature qui en répondent — ce qu’un agent peut faire, ce qu’une règle décide, ce qu’une personne signe. La promesse faite en salle tient ensuite.
Qui signe quoi →
En dessous
La discipline d’ingénierie en dessous
Pour le lecteur technique : la colonne de livraison en onze étapes, l’architecture commune à chaque mission et les six jalons — chacun avec les preuves détenues aujourd’hui.
- 1AlignerSpécifier · GovernMaintenant
- 2DécouvrirSpécifier · MapPlus tard
- 3DiagnostiquerSpécifier · MapPlus tard
- 4PrioriserArchitecturer · MapPlus tard
- 5ConcevoirConstruire · MeasurePlus tardTrois lois de dimensionnement →Aujourd’hui face aux lois →
- 6GouvernerConstruire · Governlivraison
- 7PiloterLivrer · Measurelivraison
- 8DéployerLivrer · Managelivraison
- 9ProuverRevoir · MeasurePlus tard
- 10Déployer à l'échelleOpérer et améliorer · ManagePlus tard
- 11ApprendreOpérer et améliorer · Governlivraison
- Résultat métier
- Utilisateurs & parties prenantes
- Processus actuel
- Workflow cible
- Périmètre
- Exigences non fonctionnelles
- Exigences de données
- Classification du risque
- Critères d'acceptation
- Hypothèses commerciales
- Frontières système
- Rôles des agents
- Flux de données
- APIs
- Identité
- Permissions
- RAG / sources de connaissance
- Points de décision humaine
- Modes de défaillance
- Supervision
- Modèle de déploiement
- Contrôles de sécurité
- Workflows principaux
- Intégrations
- Outils d'agents
- Permissions
- Expérience utilisateur
- Journalisation
- Harnais de test
- Configuration
- Documentation
- Exigences fonctionnelles
- Sécurité
- Traitement des données
- Comportement des prompts & modèles
- Cas de défaillance
- Escalade humaine
- Coût & latence
- Acceptation utilisateur
- Préparation opérationnelle
- Sur l'infrastructure du client
- Clés & environnements approuvés
- Avec supervision
- Avec retour arrière
- Avec runbooks
- Responsabilité transférée
- Adoption
- Tâches accomplies
- Exactitude
- Exceptions
- Coût
- Latence
- Incidents
- Valeur métier
- Pistes d'amélioration
Étape 3 · Model → Étape 4 · Govern
Ensuite, les contrôles, leurs responsables et la preuve qu’ils tiennent.