Skip to main content
Un POC avec vos équipes avant tout déploiement

Intelligence artificielle : des gains mesurables, pas des promesses

Nous ne vendons pas de la technologie, nous traitons des problèmes de métier. Cartographier vos cas d’usage, les prioriser, chiffrer leur retour, en tester un avec quelques utilisateurs, puis généraliser ce qui a fait ses preuves. Dans cet ordre.

Votre situation aujourd’hui

Vos équipes utilisent déjà l’IA,
avec ou sans vous

01

Le risque n’est pas de rater la vague

Un commercial rédige ses relances avec une IA grand public, un assistant y dépose un contrat pour le résumer, un responsable teste un outil trouvé la veille. Pendant ce temps, on vous propose des solutions miracles à des tarifs qui ne s’expliquent pas, et vous n’avez aucun moyen de savoir lesquelles servent réellement. Le vrai risque est de dépenser un budget sur un outil que personne n’utilisera dans six mois, pendant que des données confidentielles partent sur des services gratuits qui les réutilisent. Avec un service gratuit, tout ce que vos équipes déposent peut servir à répondre à quelqu’un d’autre. C’est la première chose à traiter, et cela ne coûte rien.

02

Partir de vos processus, pas des outils

Nous cartographions ce qui prend du temps à vos équipes, nous priorisons selon l’impact et la faisabilité, nous chiffrons le retour attendu, puis nous testons un cas d’usage avec quelques utilisateurs concernés avant d’engager quoi que ce soit à l’échelle. Une liste de cas d’usage priorisée et chiffrée. Un test réel avant tout déploiement. Un bilan qui peut décider de ne pas généraliser. La conduite du changement auprès des utilisateurs. Le bilan du test décide de la suite. S’il est bon, nous généralisons en pilotant le déploiement et l’accompagnement des utilisateurs. S’il ne l’est pas, vous avez perdu quelques semaines au lieu d’un budget annuel. Neuf clients sur dix sont dans les Hauts-de-France. Les autres sont à Paris, Lyon, Nantes et Perpignan, suivis à distance avec des déplacements planifiés.

Par le diagnostic, sauf si vos équipes n’ont jamais rien manipulé.

Par où commencer

Par le diagnostic, sauf si vos équipes n’ont jamais rien touché. Le diagnostic suppose que vos collaborateurs sachent de quoi on parle. Si ce n’est pas le cas, commencez par une demi-journée d’acculturation : les ateliers de cas d’usage produisent des idées beaucoup plus justes une fois que chacun a manipulé un outil et compris ses limites. Dans les deux cas, une chose se traite avant tout le reste, et elle est gratuite : dire à vos équipes ce qu’elles ont le droit de déposer dans un service en ligne, et ce qu’elles n’ont pas le droit d’y déposer. Nous le posons en une réunion.

Vous ne savez pas par où commencer sur l’IA ?

Trente minutes pour faire le tri entre ce qui relève d’un usage outillé, d’un vrai projet et d’une obligation réglementaire.

Faire le point

Selon où vous en êtes

Quatre portes d’entrée, selon où vous en êtes

Savoir par quoi commencer

Le diagnostic IA cartographie vos processus, identifie les tâches chronophages, construit une matrice impact et faisabilité, et chiffre le retour attendu des cas d’usage retenus. Vous en ressortez avec une liste priorisée, pas avec une présentation sur l’état de l’art.

Démystifier avant de décider

Une séance d’acculturation qui montre comment ça marche vraiment : une IA qui tourne sur un ordinateur ordinaire, la même question posée quatre fois qui donne quatre réponses différentes, le rôle du prompt, ce qu’est un token. Vos équipes repartent capables de critiquer une réponse, ce qui est la seule compétence qui compte durablement.

Quelqu’un qui porte le sujet

Un consultant IA présent quelques jours par mois, qui tient le portefeuille de cas d’usage, arbitre les demandes des métiers, conduit les tests, mesure les résultats et pilote les généralisations. Pour une entreprise qui veut avancer sans créer un poste.

Construire et faire vivre

Quand aucun outil du marché ne répond, nous concevons et développons la solution, puis nous la maintenons. Nous exploitons pour cela une infrastructure mutualisée et un serveur d’inférence dédié.

Ce que nous ne traitons pas ici

Le pilotage des projets reste ailleurs

Un projet d’IA se conduit avec les mêmes méthodes que tout autre projet numérique : cadrage, choix, conduite, recette. Cette compétence est traitée dans notre page gestion de projets numériques, et c’est le même chef de projet.

La protection des données n’est pas la conformité IA

Le RGPD protège les personnes dont vous traitez les données, le règlement européen sur l’IA encadre les systèmes eux-mêmes. Nos juristes traitent les deux, dans deux familles distinctes.

L’hébergement et l’exploitation

Vos environnements, vos postes et votre support relèvent de la gestion de votre informatique.

Ce que nous exploitons réellement pour nos clients.

De l’IA en production, pas seulement en démonstration

Cité de l’IA

Extern SN, société du Groupe, en est adhérente

Serveur dédié

un serveur d’inférence exploité par nos équipes

7

juristes DPO certifiés pour le volet conformité

127

clients actifs accompagnés par le Groupe

300+

missions réalisées en 2025

5 régions

dont les Hauts-de-France, où se trouvent neuf clients sur dix

L’ESPRIT GROUPE

La force d’un Groupe
quand le projet touche vos données

Un projet d’intelligence artificielle déborde toujours de son sujet. Il manipule des données, donc il appelle le RGPD et souvent une analyse d’impact. Il expose des accès, donc il appelle un regard sécurité. Il change la façon de travailler, donc il appelle de la conduite du changement. Le Groupe EXTERN réunit quatre métiers dans une même maison, et c’est ce qui permet de traiter le règlement européen sur l’IA et le RGPD avec les mêmes juristes que ceux qui suivent déjà vos traitements. Nous exploitons par ailleurs un serveur d’inférence dédié et une infrastructure mutualisée : une solution d’IA que nous avons construite pour un éditeur de solutions de négoce y est hébergée et maintenue, et nous pilotons actuellement un projet d’intelligence artificielle chez un groupement de cliniques.

POUR CHOISIR

Vos questions sur l’intelligence artificielle

Par où commencer quand on n’a rien fait ?

Par un diagnostic, qui cartographie vos processus et chiffre le retour des cas d’usage possibles. Si vos équipes n’ont jamais manipulé d’IA, commencez plutôt par une demi-journée d’acculturation : les ateliers de cas d’usage sont bien meilleurs après.

Nos données partent-elles chez le fournisseur ?

Avec un service gratuit, oui : ce que vos équipes déposent peut être réutilisé. C’est le premier sujet à traiter, et il ne coûte rien. Nous vous aidons à poser la règle interne, à choisir des solutions qui respectent votre niveau d’exigence, et nous savons héberger un modèle sur notre propre infrastructure quand c’est nécessaire.

Comment mesure-t-on le retour d’un cas d’usage ?

En comptant le temps réellement passé sur la tâche avant, et après. Nous chiffrons l’estimation au diagnostic, puis nous la vérifions sur le test avant de généraliser. Un cas d’usage dont le gain ne se mesure pas ne mérite pas d’être déployé.

Pourquoi passer par un test avant de déployer ?

Parce qu’un outil qui fonctionne en démonstration échoue souvent au contact du travail réel. Nous testons avec quelques utilisateurs concernés, sur vos données, pendant quelques semaines. Le bilan décide, et il arrive qu’il décide non.

L’IA va-t-elle remplacer nos équipes ?

Ce n’est pas ce que nous constatons. Les cas d’usage qui tiennent sont ceux qui retirent des tâches répétitives : saisie, relance, mise en forme, recherche documentaire. La compétence qui devient critique, et que nous formons, c’est la capacité à critiquer une réponse produite par une IA.

Sommes-nous concernés par le règlement européen sur l’IA ?

Cela dépend de vos usages et du niveau de risque de vos systèmes. Nos juristes savent vous le dire, et c’est traité dans une page dédiée.

Faut-il un budget important pour commencer ?

Non. Le premier pas est un diagnostic, puis un test sur un seul cas d’usage. L’engagement financier important n’arrive qu’au déploiement, et seulement si le test l’a justifié.

Qui conduit le projet une fois la solution choisie ?

Un chef de projet, avec les mêmes méthodes que pour tout projet numérique, et une attention particulière à l’accompagnement des utilisateurs. C’est là que la plupart des projets d’IA échouent : pas à la technique, mais à l’adoption.

Commencer par un cas d’usage, pas par un outil

Une heure d’échange pour comprendre votre activité et repérer où l’IA peut faire gagner du temps, puis une proposition de diagnostic.

Demander un diagnostic