Vous avez les questions.
J'ai les réponses.

Non, pas de la façon dont on l'imagine. L'IA pourrait techniquement automatiser 57 % des heures de travail (McKinsey 2025), c'est un potentiel théorique, pas une prévision de suppressions d'emplois. La vraie menace pour les emplois, ce sont les coupes budgétaires, pas l'IA.

Ce qui change : vos agents de crédit passent moins de temps sur la saisie de dossiers et plus de temps en relation avec les emprunteurs. Vos officiers S&E passent moins de temps à compiler des rapports et plus de temps sur l'analyse stratégique. L'IA libère le temps pour la relation humaine et la décision de valeur.

Un consultant IA généraliste ne connaît pas le scoring PAR, les cycles de bailleur, la réalité terrain. Il adapte une solution standard à votre contexte, ce qui coûte du temps et génère des erreurs d'interprétation. Un développeur IT livre du code solide, mais il n'a pas le diagnostic métier : il exécute ce qu'on lui demande, même si ce n'est pas vraiment ce qu'il vous faut.

La vraie valeur est dans la combinaison : connaissance sectorielle profonde + capacité à identifier les bons problèmes + livraison d'outils opérationnels. Ça réduit le risque de livrer une solution inadaptée et vous épargne le coût d'un intermédiaire.

Avant tout accès : NDA + DPA (Data Processing Agreement) conformément au RGPD article 28. Vos données réelles et sensibles (bénéficiaires, financières, de santé) ne sont jamais partagées avec des tiers — moi seule les vois.

Pour les données vraiment critiques, je propose des architectures où vos données restent intégralement chez vous : modèles open source déployés sur vos serveurs (Llama, Mistral) ou cloud souverain européen avec chiffrement bout en bout. Zéro exfiltration. À l'issue de la mission, tous les fichiers de travail sont supprimés.

Contrat à forfait. Taux journalier de référence : 500 € HT/jour.

Tous tarifs hors TVA. Engagements > 3 mois : réduction de 10–20 %. Frais outils variables intégrés au devis.

Parce que l'IA n'est plus en train d'arriver, elle s'installe. Vous avez 2 ans pour construire les fondations : données structurées, contexte métier documenté, gouvernance IA, premiers cas d'usage validés.

Dans 2 ans, la question ne sera plus « faut-il utiliser l'IA ? » mais « comment votre organisation l'utilise-t-elle et avec quelles règles ? » Ne laissez pas l'IA entrer par défaut. Construisez l'architecture qui vous permet de la maîtriser.

Un prompt donne une instruction à l'IA. L'ingénierie du contexte lui donne les éléments pour comprendre correctement cette instruction. Concrètement : vous avez un scoring PAR, des règles métier complexes, des cas limites documentés nulle part. Je les extrais, les structure et les documente pour qu'une IA puisse produire des réponses traçables et pertinentes pour votre organisation.

La différence : un prompt engineering, c'est demander à l'IA de rédiger un email ; l'ingénierie du contexte, c'est lui expliquer la politique salariale de votre structure avant qu'elle ne rédige un email de négociation d'embauche.

RAG = Retrieval Augmented Generation. Au lieu de générer des réponses sans source vérifiable, l'IA cherche d'abord l'information pertinente dans votre base de données, puis génère sa réponse en s'appuyant dessus. Chaque réponse peut être tracée jusqu'à sa source.

C'est crucial pour l'impact social : une recommandation de financement, une décision programmatique, une analyse de risque doit pouvoir être vérifiée, pas sortie de nulle part. Ça réduit aussi les hallucinations (données fictives inventées par l'IA).

L'IA a besoin de contexte pour produire des réponses pertinentes. Quand votre information est fragmentée entre CRM, Excel, email et documents, l'IA ne voit que des fragments isolés et ne peut pas faire de connexions pertinentes.

Une source de vérité unique — vos données connectées, documentées et structurées — permet à l'IA d'interroger votre mémoire organisationnelle de façon complète et traçable. C'est ce qui transforme une donnée brute en intelligence exploitable et fiable.

Une mémoire organisationnelle est la capacité de votre structure à accumuler, conserver et réutiliser son savoir sans dépendre des personnes qui l'ont acquis. Quand un agent part, son expérience part aussi. Quand une décision importante est prise, elle reste souvent dans un email oublié.

Une mémoire bien structurée documente vos protocoles, vos cas réussis, vos erreurs passées et vos décisions critiques pour qu'elles restent accessibles. L'IA devient alors un outil pour interroger et mettre à jour cette mémoire en continu, au service de vos équipes.

Parce qu'un outil généraliste ne connaît pas votre organisation.

ChatGPT, Claude ou Gemini peuvent être extrêmement performants pour produire, synthétiser ou analyser. Mais ils ne connaissent pas spontanément vos règles métier, vos données, vos procédures, vos exceptions, vos sources de référence ou votre historique institutionnel.

Le travail consiste précisément à construire le lien entre les capacités de l'IA et votre contexte métier.

Les workflows où il existe une règle claire et un volume répétitif : tri et structuration de dossiers de demande de financement, extraction de données de documents (dossiers emprunt, rapports), comparaison de documents contre un référentiel (checklist conformité, critères d'éligibilité), génération de résumés de réunions ou d'appels, pré-remplissage de formulaires à partir de données existantes.

Ce qui ne s'automatise pas : le jugement métier sur un cas limite, la décision éthique sur un bénéficiaire, la relation avec un client. Nous dessinons ensemble la ligne entre ce qui peut être délégué à l'IA et ce qui reste humain.

L'IA éclaire, elle ne décide pas. Avant votre réunion stratégique : l'IA synthétise les rapports terrain, signale les anomalies dans vos chiffres, croise les données de contexte (sécurité, économie, politique), génère un briefing de 2 pages.

Vous arrivez informé·e en 30 min au lieu de passer 3 jours à lire des documents. Vous conservez le jugement sur ce que signifient ces données pour votre stratégie. L'IA prépare l'information, vous décidez.

ONG et agences humanitaires, institutions de microfinance, réseaux coordinateurs, structures de blended finance, fonds à impact, associations à impact social.

Le dénominateur commun : des données complexes et un savoir métier profond qui n'est pas exploité à plein potentiel. Je travaille sur trois piliers : rendre vos données exploitables (RAG, mémoire organisationnelle), connecter vos données internes à votre contexte externe (veille, intelligence), accélérer le travail de vos équipes (automatisation, workflows).

Appel de cadrage gratuit de 45 min. Avant, vous recevez un court questionnaire (15 min) sur vos données, systèmes, processus chronophages, usages IA actuels. On échange 45 min sur ce qui crée vraiment de la friction.

Vous repartez avec : 1–3 cas d'usage prioritaires rangés par effort/impact/risque, recommandation claire sur la suite, proposition écrite sous 5 jours. Vous êtes libre de dire non.

Oui. Prototype testé avec vos données réelles (anonymisées si nécessaire) et avec vos équipes. Pas une démo PowerPoint. Un cas d'usage limité volontairement : une automatisation, un assistant documentaire, un tableau de bord, un outil de veille.

On mesure ce qui compte : temps gagné, qualité des résultats, risques identifiés. À la fin, recommandation go/no-go écrite. Si c'est no-go, vous l'avez découvert avant d'investir davantage. Durée : 2–6 semaines selon complexité. C'est ma méthode : la preuve d'abord, l'investissement ensuite.

Par défaut : mission bornée de 6–12 semaines (audit 1 sem + conception 1–2 sem + prototype 2–6 sem + transfert 2–3 sem). Fin de mission. Après, vous êtes autonome.

Optionnel : support itératif (2–4 semaines après pour ajustements) ou retainer mensuel (X jours/mois pour évolutions). Vous décidez quand arrêter. L'objectif est votre indépendance, pas ma dépendance commerciale.

Oui. Chaque outil est documenté, chaque processus est transféré aux équipes avant la clôture. L'objectif est que vous puissiez faire évoluer les outils sans dépendance permanente à un prestataire. Je forme aussi un référent interne (utilisateurs + IT) pour la maintenance et l'évolution.

Après la mission, vous tenez l'outil seul. C'est ce qui crée vraiment de la valeur durable.

RGPD : Les données personnelles ne peuvent circuler sans consentement documenté. Pour l'IA : DPA signé, accès limité, droit à l'oubli respecté.

AI Act (UE) : Les systèmes IA qui impactent les droits (crédit, aide sociale) doivent être traçables, auditables et sous supervision humaine. L'IA ne peut pas décider seule d'accepter/refuser un emprunt.

CSRD : Reporting extra-financier obligatoire pour les grandes structures, y compris gouvernance des données et risques IA. Si vous travaillez avec des bailleurs ou investisseurs qui rapportent en CSRD, ils vous posent des questions sur votre gouvernance IA.

Je vous aide à mettre en place une charte IA documentée qui répond aux trois d'un coup. C'est aussi protecteur : une charte bien rédigée vous protège légalement auprès de vos partenaires.

Le RGPD oblige le prestataire (moi) à signer un accord explicite avant toute manipulation de données personnelles. Sans DPA, vous êtes responsables si je ne respecte pas le RGPD. Avec, c'est encadré légalement et je suis responsable.

C'est la preuve qu'on s'est mis d'accord sur : quelles données, pour quel usage, combien de temps, qui y a accès, quoi en cas de fuite. C'est pas bureaucratique, c'est de la protection mutuelle et de la clarté.

Validation humaine obligatoire à chaque point critique. Si l'IA génère une recommandation qui affecte un bénéficiaire, un dossier de financement, une décision stratégique, un humain valide avant transmission.

Je conçois aussi des outils avec explainability : chaque réponse de l'IA peut être tracée jusqu'à sa source. Vous pouvez donc contester, corriger, améliorer. L'IA éclaire, l'humain valide. C'est non-négociable.