De l’IA expérimentale à l’exécution mesurable: comment Stackmint transforme l’IA en levier opérationnel (Florian Boymond, Stackmint)

Bonjour Florian, pourriez-vous nous parler de Stackmint et de ce qui vous a motivé à fonder une entreprise dédiée à l'exécution de l'IA en entreprise?

Stackmint est né d’un constat que j’ai vu se répéter dans de nombreuses grandes organisations : l’intelligence artificielle suscite beaucoup d’enthousiasme et de démonstrations impressionnantes, mais elle produit encore trop peu de résultats concrets, mesurables et durables. Pendant plusieurs années, j’ai observé des entreprises investir massivement dans des modèles, des copilotes ou des preuves de concept, sans réussir à les transformer en processus réellement exploitables à l’échelle. La plupart de ces initiatives restent cantonnées à l’expérimentation et ne franchissent jamais le cap de la production.

Avec Stackmint, notre ambition est précisément de combler ce fossé. Nous avons voulu faire de l’IA un véritable système d’exécution, et non un outil isolé ou expérimental. Notre plateforme permet de transformer des prompts, des algorithmes ou des modèles en workflows opérationnels, déterministes et gouvernables, capables de produire des décisions, des actions et de la valeur économique dans des environnements métiers réels.

Comment définissez-vous l'exécution de l'IA en entreprise et quels sont les principaux avantages que cela offre aux entreprises modernes?

L’exécution de l’IA correspond au passage de l’intelligence probabiliste à l’action contractuelle. Cela signifie que chaque système d’IA doit être conçu pour produire un résultat attendu, traçable de bout en bout, conforme à des règles de gouvernance explicites et parfaitement intégré aux processus métiers existants.

Lorsqu’une entreprise maîtrise cette logique d’exécution, elle gagne en prévisibilité opérationnelle, accélère significativement son retour sur investissement et peut aller jusqu’à monétiser directement ses workflows IA, que ce soit en interne ou auprès de ses clients. L’IA cesse alors d’être un centre de coûts ou un sujet d’innovation abstrait, pour devenir un véritable levier de performance et de croissance.

Pouvez-vous partager les principaux défis que les entreprises rencontrent en intégrant l'IA dans leurs workflows, et comment Stackmint aide à les surmonter?

Les mêmes difficultés reviennent systématiquement. D’abord, l’absence de cadre d’exécution clair, qui rend les systèmes IA instables ou difficilement exploitables. Ensuite, un manque de gouvernance, avec peu de contrôle sur les modèles utilisés, les coûts engagés ou les décisions produites. Enfin, une incapacité à mesurer précisément la valeur créée par l’IA.

Stackmint répond à ces enjeux en structurant l’IA autour de véritables contrats d’exécution. Chaque workflow est versionné, chaque décision est auditable, et chaque exécution est associée à des indicateurs de coût et de résultat. Cette approche permet aux entreprises de passer de l’expérimentation à une scalabilité industrielle, tout en conservant un haut niveau de contrôle et de transparence.

Comment observez-vous l'évolution de l'adoption de l'IA dans les entreprises au cours des dernières années, et quels sont les secteurs qui en bénéficient le plus?

Nous sommes clairement entrés dans une nouvelle phase de l’adoption de l’IA en entreprise. Après une première période très axée sur les données et les modèles, l’attention se déplace aujourd’hui vers l’exécution, la gouvernance et le retour sur investissement.

Les secteurs les plus avancés sont ceux où les enjeux opérationnels sont forts et mesurables, comme le SaaS B2B, la finance ou encore l’industrie. Dans ces domaines, l’IA permet déjà d’automatiser des processus critiques, d’optimiser les opérations et de générer des gains de performance tangibles.

Quels conseils donneriez-vous aux entreprises pour sélectionner des fournisseurs de services qui répondent aux critères d'intégration de l'IA dans leurs opérations?

Je dirais qu’il est essentiel de vérifier trois points clés. D’abord, la capacité à auditer chaque décision produite par l’IA. Ensuite, le contrôle précis des coûts, des modèles et des données. Enfin, la possibilité d’adapter, de faire évoluer ou d’arrêter le système à tout moment. Sans ces garanties, le risque opérationnel devient rapidement trop élevé, quelle que soit la qualité technologique de la solution.

Selon vous, comment l'exécution de l'IA en entreprise va-t-elle évoluer dans les prochaines années, et quelles innovations anticipez-vous?

Dans les prochaines années, les workflows IA vont devenir des actifs économiques à part entière, standardisés, versionnés et monétisables. Nous verrons également émerger des agents de plus en plus autonomes, capables d’agir dans des périmètres strictement définis et contrôlés. L’exécution de l’IA reposera de plus en plus sur des contrats clairs, comparables à ce que les API ont représenté pour le SaaS en matière d’industrialisation logicielle.

Quel message ou conseil aimeriez-vous partager avec nos lecteurs qui envisagent d'intégrer l'IA dans leur entreprise?

Je leur dirais de commencer par l’exécution, et non par la technologie. Avant de choisir un modèle ou un outil, il faut définir clairement le résultat business attendu, la manière de le mesurer et les mécanismes de contrôle nécessaires. L’IA n’est pas un pari technologique, c’est un choix stratégique. Bien exécutée, elle peut devenir un avantage compétitif durable.

Pour en savoir plus : https://stackmint.ai