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Systèmes experts IA
Signaux et analyses automatisés pour la gestion multi-portefeuilles, avec la décision humaine maintenue là où elle compte.
Voir la case study →IA & systèmes agentiques
L’IA au service de vos workflows, pas l’inverse.
Je conçois des systèmes IA gouvernés qui traitent des processus métier réels : experts IA spécialisés, workflows multi-agents quand c’est justifié, validation humaine aux points qui comptent.
Du bon niveau d’IA au bon endroit
L’autonomie n’est pas un objectif, c’est un paramètre. La question n’est pas « peut-on automatiser ? » mais « à quel niveau d’autonomie ce processus gagne-t-il vraiment ? »
Assistant IA
L’IA assiste une personne sur une tâche précise. L’humain pilote, l’IA accélère.
Expert IA spécialisé
Un expert IA dédié à un domaine : analyse, traitement documentaire, extraction structurée.
Workflow intelligent
Plusieurs étapes orchestrées, avec spécialisation et contrôle qualité à chaque frontière.
Système agentique
Le système agit seul dans un périmètre borné, sous garde-fous explicites.
Cinq niveaux d’autonomie — on choisit, on ne subit pas
Chaque cran d’autonomie doit payer pour lui-même : en valeur créée, pas en risque ajouté. Le cran retenu se justifie dans la conception, pas après coup.
Assist
L’IA aide, l’humain fait.
Analyze
L’IA analyse et documente, l’humain interprète.
Recommend
L’IA recommande, l’humain décide.
Act with approval
L’IA agit, l’humain valide.
Act autonomously
L’IA agit seule, dans un cadre explicite.
Conçu et opéré en conditions réelles
Trois systèmes IA en usage quotidien — pas des démonstrations, pas des prototypes. Chacun illustre un niveau de la taxonomie ci-dessus.
CIYL Engine
Workflow multi-agents
Production de contenu éditorial par agents spécialisés : production et vérification séparées, validation humaine avant publication.
Voir la case study →Aurora
Ingénierie agentique
Un environnement d’ingénierie agentique : agents spécialisés, état persistant, revue adversariale. Open source sous licence MIT.
Voir le projet (open source) →Ma position
Le problème métier d’abord
L’IA n’est jamais le point de départ : le processus à améliorer, si. La technologie se choisit après avoir compris le problème.
Le niveau d’autonomie se justifie
Chaque cran d’autonomie doit payer pour lui-même — en valeur créée, pas en risque ajouté. Raisonné, pas subi.
Validation humaine aux points critiques
Le système propose, l’humain publie — là où l’erreur coûte cher. Les points de contrôle font partie de l’architecture.
Coût et observabilité dès le premier jour
Tokens, appels, dérives : instrumentés, pas devinés. Un système IA sans observabilité n’est pas un système, c’est une promesse.
Un processus à automatiser ?
Décrivez votre workflow : je reviens avec une première lecture du sujet et le niveau d’autonomie adapté.
Discuter d’un workflow IA