CEO de Yvia
Sébastien Massart dirige Yvia, société parisienne qui intègre l’intelligence artificielle dans les entreprises : audit de processus, développement de solutions sur mesure, formation des équipes et réseau d’experts IA.
Membre de l’équipe Yvia
Imposer un outil ou laisser chacun bricoler : les deux échouent. La méthode pour faire adopter l’IA par vos équipes, du shadow AI aux indicateurs, avec le dialogue social et un plan à 90 jours.
Grand cabinet, ESN, agence, freelance ou éditeur : comment choisir le bon prestataire IA, quelles preuves exiger, quel budget prévoir et quoi verrouiller dans le contrat.
De quelques dizaines d’euros par utilisateur à plus de 100 000 € : le coût d’un projet IA dépend surtout de l’intégration, des données et de l’exploitation. Postes, fourchettes et exemple de calcul.
Automatiser avec l’IA ne consiste pas à tout confier à un agent. Voici comment choisir la bonne technologie, le premier processus à traiter et ce qui doit rester entre des mains humaines.
Trente cas d’usage de l’IA en entreprise, classés par fonction : le problème, ce que fait l’IA, le type de solution et la difficulté. Puis comment choisir vos premiers cas, et lesquels éviter.
Le RGPD s’applique dès qu’une donnée personnelle entre dans un prompt. Ce qu’il impose, ce qui distingue les offres grand public des offres entreprise, et les règles à donner à vos équipes.
Vos équipes utilisent déjà l’IA générative, avec ou sans autorisation. Une charte IA fixe ce qui est permis, ce qui est interdit et qui en répond : contenu, statut juridique et modèle à adapter.
Former ses équipes à l’IA ne se résume pas à une session sur ChatGPT. Programme par population, formats qui changent les pratiques, mesure des acquis et règles de financement à jour.
Pratiques interdites, haut risque, transparence : ce que l’AI Act exige d’une PME ou d’une ETI, à quelle date depuis l’Omnibus IA de juillet 2026, et par où commencer.
Intégrer l’IA ne commence pas par le choix d’un outil. Sept étapes concrètes, de l’inventaire des irritants à la mise en production, avec pour chacune l’objectif, le livrable et les pièges.
Un audit IA ne sert pas à choisir un outil, mais à décider où l’IA rapporte vraiment. Méthode en cinq étapes, grille de scoring, livrables, durée, préparation et erreurs à éviter.
Un projet IA se juge à son retour sur investissement, pas à sa démo. Formule, coûts oubliés, mesure des gains et exemple chiffré pas à pas pour décider avant d’investir.
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