Monter, chez vous, une IA qui connaît votre boîte par cœur. Du premier réglage au premier programme, en quatre semaines.
Construire
Les 3 briques : modèle, contexte, outils.
3 h + pratique S2Mettre à disposition
Le serveur qui sert l'IA à toute l'équipe.
3 h + pratique S3Préparer les skills
Capturer les gestes qu'on refait tout le temps.
3 h + pratique S4Industrialiser
Les skills mûrs deviennent des programmes.
3 h + pratiqueAvant les 4 étapes, une conviction. Bien mise en place, l'IA ne sert pas à faire la même chose plus vite : elle change la manière de travailler, et redonne du temps et du sens.
L'objectif n'est pas de faire pareil, en accéléré. C'est une nouvelle manière de travailler, où le pénible se délègue.
Elle prend le répétitif ; vous gardez le jugement, la relation, la création. L'IA au service de l'humain, pas l'inverse.
Ça se construit avec l'équipe, au fil de l'eau. Ce qu'on impose d'en haut ne s'implémente pas.
On le fait avec vous, pas à votre place. Vous repartez autonomes, pas dépendants.
Le but n'est pas de remplacer l'humain, c'est de lui redonner du temps et du sens. C'est ce qui guide chacune des 4 étapes qui suivent.
Objectif de la semaine : poser le système. Une IA utile n'est pas un outil qu'on lance, c'est un assemblage de trois briques.
Trois briques, et une seule règle : elles se multiplient, elles ne s'additionnent pas. Si une brique vaut zéro, le résultat vaut zéro. Le meilleur modèle sans contexte reste générique ; le meilleur contexte sans outils reste bavard.
Le moteur. Configurer un modèle de frontière : c'est en place. Puis, dans un second temps, l'option souveraine : une IA locale, hébergée chez vous.
Ce que l'IA sait de vous. On le monte dans l'ordre.
Ce que l'IA peut faire. On la branche sur les outils métier, par deux voies.
Cette semaine : configurer un modèle, écrire un premier contexte au propre avec le générateur, brancher un premier outil. On ne cherche pas la perfection, on pose les fondations.
Le modèle ne voit que ce que vous lui montrez. Un contexte pauvre donne des réponses pauvres, même avec le meilleur modèle du monde.
Un modèle configuré, un premier contexte au propre, un outil branché. Le système tient debout.
Objectif de la semaine : sortir l'IA du poste et la rendre joignable par toute l'équipe.
Tant que l'IA vit sur un poste, elle ne sert qu'une personne. On la met sur un serveur : le modèle, le contexte et les branchements réunis au même endroit, joignables par tous. Trois choses à héberger.
Il vit sur le serveur, joignable en continu, plus sur une machine isolée.
Le contexte au propre, hébergé et interrogeable au même endroit que le modèle.
Les branchements MCP et skills disponibles côté serveur, à ne pas réinstaller sur chaque poste.
Le modèle peut tourner chez vous : sur nos nœuds DGX, un modèle 235B hébergé dans nos murs. Vos données ne sortent jamais de la maison. Coupure physique possible.
Cette semaine : héberger le modèle et le contexte sur le serveur, ouvrir l'accès à l'équipe, poser les droits. Tout le monde ne voit pas tout.
On ne déploie que quand le modèle est propre. Un contexte sale servi à toute l'équipe, c'est une erreur multipliée par le nombre d'utilisateurs.
Le serveur sert le modèle et le contexte à l'équipe, avec des accès posés par niveau.
Objectif de la semaine : capturer les gestes qu'on refait tout le temps, et les écrire noir sur blanc.
Le grand saut de la semaine : passer du savoir tribal (la méthode dans votre tête, intransmissible) au savoir explicite (écrit, améliorable, exécutable). Une expertise capturée une fois, exécutée à l'infini.
Un skill, c'est le mode d'emploi d'un geste métier. À ne pas confondre avec le MCP : le MCP est le tuyau vers l'outil, le skill est la recette qui l'utilise.
On ne crée pas un skill au hasard. D'abord, on liste ses gestes par fréquence : c'est là que se cache le temps à récupérer.
Traiter l'inbox, préparer une réunion, un compte rendu.
Le reporting, les relances, la revue d'équipe.
La compta, la facturation, le point de suivi.
Onboarder un client, monter un devis, un dossier.
Garder 5 à 10 gestes, choisis sur trois critères : chronophage, pénible, impact sur le revenu. On commence par ceux qui libèrent du temps, pour pouvoir en capturer d'autres. Mapper ses process, c'est déjà de l'or.
Un bon skill décrit tout ce qu'un nouvel arrivant aurait besoin de savoir. Huit champs.
Quand il se lance : à la main, ou tout seul.
Ce qu'on lui donne : un nom, un client, une date.
Ce qu'il fait, dans l'ordre, sans en sauter.
Le tour de main, vos critères de qualité, votre ton.
Ce qu'il a le droit d'utiliser, et rien d'autre.
Ce qu'il ne fait jamais : envoyer sans relire, inventer un chiffre.
Les validations humaines obligatoires (mail client, facture).
2 ou 3 bons résultats types, pour caler la barre.
70 % d'un skill, c'est votre méthode. Un skill copié sur Internet ne fait que reproduire la moyenne. La valeur, c'est votre tour de main : vos critères, vos exemples, vos interdits.
Chez Marmites, autant de gestes déjà transformés en skills :
Le même geste écrit peut monter en autonomie. On avance un cran à la fois.
Ce que vous faites, à la main.
La fiche que l'IA suit, lancée par vous.
La fiche qui part toute seule, sur le serveur.
Modèle + contexte + outils + mission.
Après chaque usage : utiliser → noter les retours → en faire des règles → mettre à jour le skill. On répète jusqu'au « one-shot », le bon résultat du premier coup. Skill d'abord, automatisation ensuite : on n'automatise qu'un geste déjà rodé à la main.
Cette semaine : cartographier ses gestes, en choisir un, l'écrire entièrement, le tester. Un skill qui marche sur 3 cas réels est un skill prêt.
Une cartographie de vos gestes priorisés, et 1 à 3 skills écrits et testés sur des cas réels, rejouables par toute l'équipe.
Objectif de la semaine : figer ce qui est devenu stable, garder l'IA là où il faut du jugement.
Un skill mûr se fige : ce que l'IA faisait à la main, un script le fait tout seul. Mais tout ne se fige pas. Pour décider, il faut connaître les deux outils.
Cette semaine : prendre un skill mûr, repérer les étapes 100 % mécaniques, les réécrire en script. On laisse à l'IA les étapes qui demandent du jugement.
L'IA défriche le flou, le code fige le stable. On garde l'IA là où il faut du jugement ; on bascule en script ce qui est devenu mécanique.
Et jamais plus de deux IA dans une boucle : une qui produit, une qui valide. Au-delà, ce n'est plus de la validation, c'est un écho qui amplifie les erreurs.
Un skill mûr dont les étapes mécaniques sont passées en programme. L'IA garde le jugement, le code prend le répétitif.
Votre IA vous appartient. Le jour où vous décidez d'arrêter, vous repartez avec tout, prêt à tourner ailleurs. Aucune prise d'otage.
Vos skills, vos scripts, vos connecteurs et vos configurations. Livrés, documentés, réutilisables.
Le contexte, le second cerveau, les fiches et l'historique. Exportés dans un format ouvert et lisible.
Tout part en formats ouverts (Markdown, fichiers standards, base lisible) : de quoi ré-installer votre système sur un autre serveur ou une autre plateforme, sans nous. Et comme l'option souveraine tourne déjà dans vos murs, il n'y a rien à récupérer dans un cloud fermé.
Pas de format propriétaire fermé, pas de cloud captif, pas de dépendance forcée. Vous partez avec votre code et vos données, quand vous voulez.