Vous avez lu que l’IA allait tout changer. Vous avez peut-être fait un essai, sans suite, et la semaine de vos équipes n’a pas bougé. Le 13 octobre 2026, devant les entreprises réunies par la CCI Marne Ardennes, Mathieu Domon, notre président, a pris la question à l’envers : il n’a pas présenté une technologie, mais trois tâches que des entreprises font aujourd’hui à la main. Avant de fonder Optima AI, il a passé 21 ans chez Bureau Veritas, dont 15 à la direction des grands comptes industriels. C’est de ce terrain que vient notre méthode : on part d’une tâche, et de la personne qui en répond.
En bref
- On ne part pas de l’IA, on part d’une tâche : elle revient souvent, une personne identifiée la fait aujourd’hui, et elle sait la décrire, même si rien n’est écrit.
- Avant de choisir quoi que ce soit, on mesure ce que coûte cette tâche : qui la fait, combien de fois, combien de temps, et ce qui se passe quand elle est en retard.
- Le partage des rôles se décide d’entrée : l’IA propose, l’humain valide.
- On commence petit : un processus, travaillé avec ceux qui le font, avant d’en ouvrir un deuxième.
- Pas besoin d’une base de données parfaite : on part des documents dont la tâche a vraiment besoin, tels qu’ils sont.
Par où commencer pour intégrer l'IA en PME ?
Par une tâche, pas par la technologie. Choisissez un travail qui revient chaque semaine, qui consiste surtout à lire, trier, comparer ou rédiger, et que quelqu’un de chez vous connaît par cœur. C’est à cette échelle qu’une PME commence : une tâche bien choisie, travaillée avec les personnes qui la font aujourd’hui.
La question « quelle IA choisir ? » vient beaucoup plus tard, et elle ne se pose parfois jamais. Quand une règle connue d’avance suffit, un simple logiciel fait le travail. Et quand la difficulté vient de l’organisation, aucun outil ne la réglera à votre place.
Quelle méthode suivre pour un premier projet d'IA en PME ?
Un premier projet d’IA en PME se mène en cinq étapes : choisir une tâche, mesurer ce qu’elle coûte, répartir les rôles entre l’IA et l’équipe, commencer sur un périmètre réduit, puis réunir les documents dont la tâche a besoin. Aucune de ces étapes ne demande de compétence technique : elles demandent de connaître son métier.
- Partir d’une tâche, pas de la techno. Faites la liste des tâches qui reviennent sans que personne ne les ait choisies : relire un cahier des charges, reprendre une ancienne offre, retrouver une consigne dans un classeur, remplir le même questionnaire pour un nouveau client. Gardez celles que quelqu’un sait décrire et juger, même si la façon de faire n’est écrite nulle part.
- Mesurer ce qu’elle coûte. Avant de parler d’outil, écrivez noir sur blanc qui fait la tâche, à quelle fréquence, et combien de temps elle prend à chaque fois. Ajoutez ce qu’elle coûte quand elle déraille : une offre bouclée la veille de la date limite, un dossier repris plusieurs fois, un collaborateur qui ne fait plus son vrai métier. Ce relevé devient votre point de comparaison : sans lui, vous ne saurez jamais si le projet a servi.
- Décider ce que l’IA propose, et ce que l’humain valide. Une IA sait lire, trier, compiler, reformuler et retrouver une information dans une pile de documents. Elle ne sait pas dire si un devis tient la route, si une réponse convient à un client ou si un risque est acceptable : cela reste une affaire d’expérience. Écrivez dès le départ qui relit, qui corrige et qui signe.
- Commencer petit. Un périmètre écrit, de vrais dossiers, et la personne qui faisait la tâche à côté : c’est elle qui repère ce qui cloche, et c’est avec elle que l’on règle. Ce n’est qu’une fois ce premier essai en service que l’on regarde la tâche suivante.
- Regarder les données et les documents dont la tâche a besoin. Une IA travaille avec ce qu’on lui donne : des versions périmées ou contradictoires, et le résultat s’en ressent. Mais attendre une base parfaite, c’est la meilleure raison de ne jamais commencer. Listez les documents que la tâche utilise vraiment et mettez de l’ordre dans ceux-là. Posez aussi tôt la question de la confidentialité : où vos documents sont-ils stockés, qui y a accès, servent-ils à entraîner un modèle ?
À quoi ressemble un cas d'usage de l'IA en PME ?
À une tâche ordinaire, que l’IA prépare et que l’équipe valide. Le 13 octobre 2026, avec la CCI Marne Ardennes, notre webinaire « Intégrer l’IA dans son entreprise : mythe ou réalité ? » est parti de trois enjeux que connaissent beaucoup de PME : le temps, la pénibilité et les départs à la retraite. Il les a illustrés par trois cas, que l’on peut relire avec la méthode.
L'IA peut-elle rédiger la notice d'instructions d'une machine ?
Elle peut en rédiger un premier jet, à partir de l’analyse fonctionnelle et de l’analyse de risques de la machine ; l’équipe qui connaît la machine relit, complète et valide. Sans ces deux analyses, il n’y a rien à rédiger.
La tâche coche les cases de la méthode : elle revient à chaque nouvelle machine, elle repose sur des documents que l’entreprise possède déjà, et elle mobilise une personne qui a d’autres urgences. Ce que l’IA propose : le texte de la notice, tiré de ces analyses, et la liste de ce qu’elles ne disent pas, signalé plutôt que comblé. Ce que l’humain garde : compléter ce qui manque, corriger, et décider que la notice peut partir.
C’est ce que fait Optima Doc Creation, l’un des agents d’Optima Compliance, aujourd’hui en version pilote.
L'IA peut-elle aider à préparer une offre commerciale ou une réponse à un appel d'offres ?
Oui, sur la préparation ; la décision et l’engagement restent aux commerciaux et aux chargés d’affaires. Répondre à un appel d’offres ou bâtir une offre commerciale, c’est quatre métiers en un : lire le dossier, l’analyser, chiffrer, rédiger. Et souvent, tout se joue la veille de la date limite.
Ce que l’IA propose : la lecture du dossier, le repérage de ce qui est demandé, une première rédaction à partir de vos anciennes offres et de vos documents. Ce que l’humain garde : la décision de répondre ou non, le prix, les engagements pris auprès du client, et le texte qui part. La tâche revient souvent, son coût se voit, et le partage des rôles est net.
C’est le travail d’Optima Proposal Manager, notre logiciel de réponse aux appels d’offres.
Comment mettre par écrit le savoir-faire d'un salarié avant son départ à la retraite ?
Avec la personne qui le détient, et avant son départ : c’est elle qui sait ce qu’elle fait, et c’est elle qui dit si ce qui a été écrit est juste. Le savoir-faire d’un poste n’est souvent écrit nulle part : il est dans la tête de quelques personnes.
C’est le cas où le critère « une tâche qu’on sait décrire » compte le plus : rien n’est écrit, mais la personne sait raconter son travail. L’IA peut aider à mettre par écrit le savoir-faire d’un poste à partir de ce que fait la personne qui l’occupe ; celle-ci relit et corrige. Une précaution, que les dirigeants taisent souvent : écrire ce que fait quelqu’un sans lui, c’est lui laisser croire qu’on prépare son remplacement. La démarche se fait avec lui, à visage découvert.
C’est un sujet sur lequel nous travaillons, sans date annoncée.
Quel principe relie les cas d'usage de l'IA présentés au webinaire de la CCI Marne Ardennes ?
Un seul : l’IA propose, l’humain valide. Dans la notice de machine, dans l’offre commerciale comme dans le savoir-faire d’un poste, la tâche existait avant l’IA, une personne du métier la faisait déjà, et c’est elle qui garde la décision.
Le 13 octobre, Mathieu Domon n’a ouvert aucun des trois cas par une technologie. Il les a tous ouverts par une tâche, et par la personne qui en répond. Le replay détaille les trois cas, avec un chapitre par cas et un point sur la sécurité et la confidentialité des données confiées. → Voir le replay
Comment choisir la première tâche à confier à l'IA dans son entreprise ?
La bonne première tâche revient souvent, prend du temps à une personne identifiée et se décrit en quelques phrases. Le plus sûr est de la montrer, telle qu’elle se fait aujourd’hui, à quelqu’un qui peut dire s’il y a matière à un outil, si un logiciel du marché suffit, ou si le premier besoin est ailleurs.
C’est ce que nous proposons : 30 minutes en visio, gratuites et sans engagement. Vous nous décrivez la tâche ; notre équipe vous dit ce qu’elle en pense, y compris quand la réponse est « pas d’outil ».
La transition d’une entreprise vers l’IA ne se fait pas seule : elle doit être accompagnée. C’est le rôle que nous prenons, de la première tâche choisie jusqu’à l’outil en place.
Questions fréquentes
L'IA est-elle réservée aux grandes entreprises ?
Non. Il y a quelques années, il fallait une équipe spécialisée et des mois de projet ; ce n’est plus le ticket d’entrée. Une PME n’a pas besoin d’un grand chantier « IA » : elle a besoin d’une tâche précise, qui lui coûte du temps chaque semaine, travaillée avec ceux qui la font.
Faut-il des compétences techniques en interne pour commencer un projet d'IA ?
Non. Les premières étapes demandent de connaître son métier : choisir la tâche, dire ce qu’elle coûte, décider qui valide. La partie technique revient à celui qui conçoit l’outil ; le rôle de l’entreprise est de relire, de corriger et de valider ce que l’IA prépare.
Faut-il d'abord mettre de l'ordre dans toutes ses données avant d'utiliser l'IA ?
Non. Une base parfaite n’arrive jamais, et l’attendre revient à ne jamais commencer. Il suffit de partir des documents qu’utilise la tâche choisie : anciens modèles, procédures, réponses passées, même imparfaits, sont déjà une matière de travail.
L'IA va-t-elle remplacer les salariés d'une PME ?
Elle change certaines tâches, pas le métier. La vraie question n’est pas « qui sera remplacé ? », mais « quelles tâches voulons-nous confier, et qui garde la main ? ». Dans un projet bien mené, la personne qui faisait la tâche reste celle qui relit et décide.
Que deviennent les documents confiés pour un projet d'IA ?
C’est une question à poser avant de commencer, quel que soit le prestataire : où sont stockés vos documents, qui peut y accéder, servent-ils à entraîner un modèle. Chez Optima AI, les documents confiés dans le cadre d’un projet Optima Studio sont stockés en France, ne sont jamais accessibles à un autre client et ne servent pas à entraîner un modèle d’IA.
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