Comment nous utilisons l’IA pour faire évoluer notre propre entreprise.
Nous avons appliqué l’IA à un chantier très concret : reconstruire notre propre outil de gestion. Voici les choix et les apprentissages qui comptent au-delà de la vitesse de développement.
Un outil se construit avec une méthode, puis s’améliore au contact du travail réel.
Quand nous parlons d’intelligence artificielle avec nos clients, nous nous appuyons aussi sur notre propre travail. Chez Progymédia, Philippe et Sébastien ont utilisé l’IA pour construire un nouveau système de gestion interne, puis l’ont fait évoluer avec l’équipe.
Le point de départ était bien concret : un ancien système conçu sur FileMaker, entouré de logiciels connectés, et des tâches administratives qui mobilisaient du temps. Nous voulions revoir cet ensemble à partir de nos opérations, avec les personnes qui les connaissent.
Partir des opérations, avant de choisir les outils.
Un système interne finit par raconter l’histoire de l’entreprise. On y retrouve des habitudes utiles, des raccourcis, des règles connues de quelques personnes et des connexions ajoutées au fil des besoins. Remplacer les écrans sans comprendre cette histoire risque de déplacer les difficultés.
Notre fermeture mensuelle, qui demandait auparavant deux à trois jours, faisait partie des situations à examiner. Ce temps décrivait notre point de départ. Il nous invitait à regarder les étapes, les informations nécessaires et les passages entre outils, plutôt qu’à chercher seulement une interface plus récente.
Utiliser l’IA pour construire, avec un cap clair.
Philippe et Sébastien ont construit une première version du système en environ trois mois avec l’aide de l’IA. Ce repère appartient à notre projet, avec notre connaissance de nos propres besoins et notre expérience du développement. Il ne constitue pas un calendrier type pour refaire le système de gestion d’une autre entreprise.
L’intérêt de l’IA est d’aider à explorer et à produire des éléments que l’on peut ensuite examiner. Elle ne connaît pas spontanément toutes les raisons derrière une règle interne. C’est à l’équipe de préciser le besoin, de juger les propositions et de décider ce qui mérite d’entrer dans la solution.
Faire participer les personnes qui feront le travail.
L’équipe a ensuite participé à l’évolution de notre outil. Cette étape est essentielle : les personnes qui utilisent un système rencontrent des situations que le concepteur n’a pas nécessairement prévues. Un champ ambigu, une information difficile à retrouver ou une exception récurrente deviennent des sujets de conception.
Le retour utile décrit une tâche et son contexte. Que cherchait-on à accomplir? Quelle information manquait? À quel moment fallait-il demander de l’aide? Ces questions transforment une impression générale en amélioration que l’on peut discuter, réaliser et vérifier.
Une boucle de travail à garder visible
01Comprendre la tâcheNommer l’information nécessaire, les règles et la personne responsable.
02Construire et vérifierUtiliser les bons outils, puis examiner la solution avec son contexte.
03Essayer et ajusterRecueillir les retours de l’équipe et choisir les prochaines améliorations.
L’IA peut soutenir ce travail. Chaque passage garde un objectif et une validation humaine.
Garder le jugement là où une erreur aurait des conséquences.
Construire avec l’IA ne signifie pas lui confier toutes les décisions du système livré. L’aide au développement et l’automatisation d’une opération sont deux sujets distincts. Pour une action qui touche un dossier, un montant ou une décision d’équipe, il faut préciser ce qui peut être proposé, exécuté ou approuvé.
Avant un chantier semblable, nous recommandons aussi de clarifier les données qui peuvent être utilisées avec les outils d’IA, les accès nécessaires et les vérifications à effectuer. Ce sont des choix à établir selon l’environnement et la sensibilité des informations, avec les responsables concernés.
Évaluer le résultat dans le travail quotidien.
La vitesse de production du code donne une information sur le chantier. Elle ne dit pas à elle seule si l’outil rend service. Pour juger la suite, les bonnes questions portent sur l’usage : une tâche est-elle plus claire, une information plus accessible, une correction plus facile à faire?
Pour comparer une situation avant et après, il faut suivre la même tâche dans des conditions compréhensibles. L’apprentissage que nous retenons est la valeur de l’aller-retour entre conception et utilisation. Une première version ouvre ce travail; elle ne termine pas la réflexion.
Un chantier interne, des apprentissages qui nourrissent nos projets.
Notre système de gestion interne est une réalisation distincte de Boutik, conçue pour les besoins de notre entreprise.
Ce que nous pouvons partager avec vous, c’est une façon d’aborder le travail : comprendre les opérations, choisir un premier périmètre, construire avec les outils pertinents et apprendre avec les utilisateurs. Si une tâche administrative vous ralentit, partons de ce qui se passe réellement avant de décider quelle place l’IA pourrait prendre.
Avant de lancer votre propre chantier
✓ Choisissez une tâche récurrente et décrivez son déroulement actuel.
✓ Identifiez les informations sensibles et les règles d’accès à clarifier.
✓ Invitez les personnes qui utilisent le système à examiner les premiers essais.
✓ Définissez les décisions qui exigent une vérification humaine.
✓ Convenez d’un résultat observable à comparer avant et après.
