L’IA dans le travail réel de vos équipes, pas dans une présentation

Le constat

L’IA générative est récente. Les démonstrations sont faciles, les déploiements réussis sont rares. Les échecs se ressemblent : un outil acheté sans problème précis à résoudre, un pilote qui n’arrive jamais en production, des équipes qui n’ont pas été associées, aucune mesure du résultat.

Peu d’entreprises, et peu de dirigeants, ont déjà mené une transformation par l’IA jusqu’au bout. Il n’existe pas encore de méthode éprouvée à appliquer telle quelle. Ce qui marchera chez vous se construit donc avec vous, à partir du travail réel de vos équipes.

La méthode : le Forward Deployed Engineer

Le Forward Deployed Engineer (FDE) est un ingénieur qui travaille au sein des équipes du client pour transformer un problème mal défini en système qui fonctionne en production. Le rôle est né chez Palantir. OpenAI, Anthropic et Google l’ont largement adopté depuis 2025, pour une raison simple : en entreprise, le plus difficile n’est pas le modèle d’IA, c’est son déploiement dans les processus existants.

Monolithic Lab applique ce modèle à la transformation d’une PME :

• Sur place, dans le travail réel. Les usages se trouvent en observant les processus, les données et les outils des équipes, pas en atelier hors sol.
• Du code, pas des slides. Les solutions sont construites, déployées et corrigées sur vos données et vos systèmes.
• Avec les experts métier. La personne qui fait le travail est celle qui sait ce qui l’aide vraiment.
• Jugé sur l’usage. Un déploiement réussi se mesure après la mise en production : temps gagné, erreurs évitées, qualité du service.
• Transmis. L’équipe sait faire évoluer ce qui a été construit, sans aide extérieure.

Lire l’article : qu’est-ce qu’un Forward Deployed Engineer ?

Pour l’équipe technique

L’IA change la façon de construire un logiciel. Des agents écrivent, relisent, testent et documentent une part croissante du code. L’équipe technique doit changer de pratiques :

• agents de code intégrés au cycle de développement : écriture, revue, tests, documentation, migrations
• nouvelles compétences : spécifier précisément, découper le travail, relire et valider ce que produisent les agents
• garde-fous : sécurité, confidentialité des données, propriété du code, maîtrise des coûts
• organisation : taille des équipes, rôles, profils à recruter

Pour toutes les autres équipes

L’IA ne concerne pas que les développeurs. Les gains les plus rapides se trouvent souvent ailleurs :

• service client : tri des demandes, préparation des réponses, base de connaissance à jour
• ventes et marketing : préparation des rendez-vous, qualification, production de contenu
• finance et administration : extraction de documents, rapprochements, reporting
• opérations : suivi, planification, contrôle qualité
• RH : intégration des nouveaux arrivants, documentation interne

Le plan d’adoption, construit avec vos équipes

Avec chaque équipe : les tâches répétitives, les données utilisées, les irritants. Une liste de cas d’usage concrets, pas une vision générale. Chaque cas est évalué sur le gain attendu, le risque et la faisabilité. Trois ou quatre cas pour commencer. Des prototypes sur vos données, utilisés par les personnes concernées, avec un critère de réussite fixé à l’avance. Ce qui ne marche pas s’arrête vite. Mise en production, formation, règles d’usage, mesure des résultats. Des référents internes dans chaque équipe, une méthode reproductible, et un plan pour les cas suivants.

Dans quel cadre

• Au sein d’une mission de CTO. La transformation IA fait partie du rôle de CTO à temps partagé comme de celui de CTO de transition.
• En mission au forfait. Exploration IA, POC ou MVP, avec un périmètre, un livrable et un prix fixés à l’avance. Voir les missions au forfait