01
Choisir la plateforme, ouvrir les usages.
J’ai contribué au choix d’une plateforme de création d’agents IA, à la gestion de l’appel d’offres et à sa contractualisation. J’ai également coordonné les contributions à la charte IA et participé à sa rédaction.
La plateforme a rapidement trouvé ses utilisateurs : les métiers y ont créé plus de 2 000 agents en quelques mois. Cette adoption a fait apparaître un besoin de gouvernance à grande échelle, renforcé par le cadre de l’AI Act. C’est pour répondre à ce besoin qu’AIR a été conçu.
02
Construire un cadre commun.
J’ai commencé le travail par les premiers schémas, dimensions et ensembles de règles complets, puis réuni Digital, DSI, conformité, SSI, juridique et équipes réglementaires autour de ces objets. Le collectif les a éprouvés et modifiés jusqu’à valider un modèle commun.
Le cœur du travail est une doctrine commune : les règles métiers, juridiques, conformité et SSI sont réunies dans un ensemble centralisé, versionné et évolutif. Cette même base peut être réutilisée sous forme de skills ou appliquée par un harness dédié comme AIR. Les revues et décisions enrichissent la doctrine, puis ses évolutions deviennent disponibles pour les systèmes qui l’utilisent.
La doctrine qualifie tout système IA. Dans AIR, le LLM structure les faits ; les règles déterministes produisent la qualification et en conservent la justification.
03
Concentrer le contrôle.
J’estime qu’une revue manuelle d’un agent mobiliserait au moins quatre heures cumulées entre conformité, juridique, SSI et équipes digitales ou métiers. Pour 2 000 agents, cela représente un ordre de grandeur de 8 000 heures. C’est une estimation de charge, pas un gain de temps mesuré.
AIR qualifie le parc de plus de 2 000 systèmes en une dizaine de minutes, avec les règles appliquées, leur justification et les obligations associées. Les équipes contrôlent ensuite la qualité par échantillonnage et instruisent les cas qui le nécessitent. Selon la doctrine active, 96 à 97 % du parc relève de la voie verte.
Les experts peuvent donc consacrer leur temps aux rares cas qui demandent un encadrement et contrôler régulièrement des échantillons. Les questionnaires sont simplifiés, les demandes redondantes disparaissent et le gain se cumule pour chacune des équipes auparavant mobilisées.
04
Outiller les équipes.
Je forme et accompagne les collaborateurs pour qu’ils puissent construire leurs propres projets avec l’IA. Selon leurs besoins, le parcours couvre le prompting avancé, les agents, les skills, les connexions MCP et le développement avec Claude Code ou Codex. Ces formations prennent la forme d’ateliers collectifs et de séances individuelles, notamment auprès du management, du Comex, du juridique et de la conformité.
AIR est le harness dédié à l’application de cette doctrine au parc. Il importe les systèmes depuis les sources existantes et rassemble dans un registre leur configuration, leur qualification, les règles déclenchées, les obligations et la version utilisée. Ses exports servent de référence au registre AI Act, à l’AI Gateway et aux outils de gouvernance.
J’ai aussi conçu des agents, des skills et des processus pour réutiliser les règles de l’entreprise dans les usages métiers, notamment l’analyse d’investissement, juridique et contractuelle.
L’assistant de référence de la première plateforme a été répliqué dans plusieurs environnements et est aujourd’hui son agent le plus utilisé. À partir d’une banque de skills, il aide les collaborateurs à construire le prompt et le mode d’emploi de leur agent, vérifie que l’usage est autorisé et ajoute les garde-fous spécialisés. Une extension MCP est en cours de conception pour lui donner accès au moteur de règles, au registre et aux agents, skills, connecteurs et décisions similaires.