On ne commence pas par l'IA

On commence par une semaine de travail.

On regarde où elle se répète, où l'information se perd et où quelqu'un d'expérimenté refait une tâche déjà connue. Ensuite seulement, on décide si un agent peut réellement aider.

La technologie doit s'adapter à l'entreprise. Pas l'inverse.

À quoi l'IA devrait ressembler

Elle devrait être simple à utiliser et facile à vérifier.

Vous devez savoir d'où vient une réponse, ce que l'agent a préparé et pourquoi une décision attend encore une personne.

Les gens valent mieux que ça

Personne n'a été fait pour passer sa journée à recopier des chiffres d'un tableur à l'autre, à cliquer à travers cinq écrans, ou à écrire le même e-mail pour la centième fois.

Leur valeur est dans le jugement, la relation, le savoir-faire et les décisions qui ne rentrent pas dans une règle.

L'IA devrait retirer le travail répétitif pour laisser davantage de place à cela.

Le plus dur n'est pas la technologie

Construire une première version est rarement le plus dur.

Le plus dur est de choisir le bon workflow, de poser ses limites et de faire en sorte que l'équipe s'en serve un mardi matin. C'est pour cela que nous mesurons l'usage, les exceptions et le temps rendu.

On admire les gens qui maîtrisent leur métier

Le vrai savoir-faire paraît souvent simple parce que la complexité a déjà été absorbée par la personne qui maîtrise son métier.

C'est aussi notre travail. Votre équipe ne devrait pas avoir à comprendre les modèles, les connecteurs et les prompts pour utiliser un workflow correctement.

Ce qu'on n'est pas

On n'est pas une énième agence IA qui court après le dernier modèle. On ne vend ni prompts, ni chatbots, ni démonstrations. On ne construit rien pour remplacer vos équipes.

Et on n'implémente pas Odoo. Votre intégrateur le fait. On s'occupe du reste.

On construit des workflows bornés qui deviennent une partie normale de la semaine, avec des résultats que l'entreprise peut vérifier.

Ce qu'on essaie de faire

Rendre du temps aux gens.

Pensez à la personne qui reconstruit la même information dans un tableur chaque semaine. Quand cette tâche disparaît, elle ne devient pas experte en IA. Elle récupère simplement du temps pour son vrai travail.

C'est le résultat qui nous intéresse. Pas le nombre d'agents, ni la sophistication de la démonstration.

C'est ça, Basalt.