Sans grosse équipe ni budget tech : comment Samy ABOU AL TOUT avec Sygencia fait de l’IA votre levier stratégique?

Samy, vous accompagnez au quotidien des PME et des indépendants dans l’intégration de l’IA générative via Sygencia, après des expériences en cabinet de conseil et en clinique. Comment votre parcours hybride (terrain IT, conseil, pédagogie via YouTube) façonne-t-il votre manière d’aborder l’IA dans les processus d’entreprise ?

Mon parcours atypique m’a permis de développer une approche pragmatique de l’IA, ancrée dans la réalité opérationnelle des entreprises.

Mon expérience en clinique, où j’étais seul référent informatique avec des moyens limités, m’a appris l’innovation. J’ai du traduire des problèmes métiers concrets en solutions techniques fonctionnelles, sans budget ni équipe dédiée. Cette culture du « faire avec ce qu’on a » me pousse aujourd’hui à proposer des outils d’IA accessibles et adaptés aux contraintes réelles des PME.

Le conseil m’a ensuite enseigné l’art de la traduction entre deux mondes. J’ai appris à jongler entre l’exigence technique, notamment lors de missions de finetuning de modèles de 1,5 milliard de paramètres sur l’infrastructure client, et la pédagogie métier. Présenter des concepts complexes comme l’explicabilité des modèles devant 40 personnes mixtes (techniques et non techniques) m’a obligé à simplifier sans vulgariser, en gardant la rigueur scientifique tout en rendant l’IA compréhensible et actionnable.

Enfin, faire des vidéos sur YouTube m’a révélé l’importance de la pédagogie active. Répondre aux questions réelles des indépendants m’a montré que l’adoption de l’IA dépend moins de la sophistication technique que de la clarté explicative. Cette approche « question-réponse » guide aujourd’hui mon accompagnement : partir des blocages concrets pour construire des processus IA que chaque collaborateur comprend et maîtrise.

Ainsi, je conçois l’intégration de l’IA non pas comme une révolution technologique, mais comme une évolution méthodologique guidée par la compréhension mutuelle entre humains et algorithmes.

Quand vous arrivez chez un client qui veut « mettre de l’IA » partout, par quoi commencez-vous concrètement ? Pouvez-vous décrire votre méthode pour cartographier les processus, identifier les cas d’usage pertinents et distinguer ce qui relève du buzzword de ce qui crée vraiment de la valeur ?

Je commence toujours par inverser la perspective : l'IA n'est pas une fin en soi, mais un outil au service de l'humain. Plutôt que de chercher où caser la technologie, nous partons de la réalité terrain.

Nous cartographions ensemble l'ensemble des tâches quotidiennes du client. Nous identifions celles qui sont répétitives, chronophages et surtout celles où l'humain n'apporte pas de valeur ajoutée. C'est souvent dans ces moments de friction, comme la gestion administrative ou le tri de documents, que l'IA trouve sa place légitime. L'enjeu est de libérer du temps cerveau pour recentrer l'activité sur ce qui nécessite vraiment le jugement, la créativité ou le relationnel.

Cette cartographie s'accompagne d'une analyse des contraintes. Nous évaluons la sensibilité des données et les risques souveraineté pour choisir entre solutions cloud ou déploiements locaux. Un indépendant ne doit pas sacrifier la confidentialité de sa clientèle pour gagner en efficacité.

Prenons l'exemple d'un coiffeur. Son métier, c'est la coupe et le conseil client, passer des heures à gérer des prises de rendez vous ou trier des factures lui fait perdre son temps. L'IA devient pertinente quand elle automatise ces tâches à faible valeur ajoutée, lui permettant de faire plus de coupes et de consacrer son énergie à son savoir-faire réel.

Cette méthode distingue immédiatement le buzzword de la valeur réelle : si l'IA ne libère pas du temps pour le métier principal ou si elle crée plus de complexité qu'elle n'en résout, nous ne la déployons pas. La valeur se mesure toujours en temps retrouvé et en sérénité gagnée, jamais en sophistication technologique.

Vous travaillez surtout avec des structures qui n’ont ni data lab ni équipe IA interne. Quels sont, selon vous, les trois plus grands freins spécifiques aux PME/indépendants pour intégrer l’IA générative dans leurs processus (culturels, organisationnels, techniques) et comment les contournez-vous dans vos missions ?

Je ne parle pas tant de freins que de leviers cachés. Le premier obstacle apparent est technique : les PME utilisent souvent des logiciels métier anciens sans API ouverts. Plutôt que de bloquer le projet, cette contrainte nous oblige à concevoir des solutions pragmatiques et souveraines, parfaitement adaptées à l’infrastructure existante. On apprend ainsi à innover avec les moyens du bord, ce qui génère des outils plus robustes, respectueux des données et souvent plus efficaces que les solutions standardisées.

Le deuxième frein perçu est organisationnel et financier : absence de data lab, pas d’équipe dédiée 24h/24, budgets limités. En réalité, c’est un avantage décisif. Sans les processus lourds des grands groupes, ni les validations en cascade ni les comités interminables, une PME décide et implémente en quelques semaines. L’IA s’intègre bien plus vite dans une PME car il y a moins de barrières bureaucratiques à franchir.

Enfin, sur le plan culturel, la crainte de ne pas être « suffisamment équipé » disparaît quand on comprend que la sophistication technologique n’est pas une fin en soi. L’absence d’infrastructure hyper-complexe permet d’adopter des outils simples, immédiatement opérationnels et compréhensibles par tous. La vraie valeur ne réside pas dans la technologie de pointe, mais dans la capacité à libérer du temps rapidement sans créer de dépendance ni de complexité inutile.

Sur vos projets, quels sont les cas d’usage d’IA générative qui ont eu le meilleur ROI réel pour les entreprises (gains de temps, réduction d’erreurs, augmentation du CA) ? Pouvez-vous nous raconter un exemple concret, de l’idée initiale jusqu’à l’industrialisation, en expliquant ce qui a fait la différence ?

Les meilleurs retours sur investissement se situent dans l’automatisation des tâches chronophages qui pèsent sur le quotidien. Je pense notamment aux agents conversationnels pour la prise de rendez vous en continu, au tri intelligent des emails ou encore à l’interrogation naturelle de bases documentaires internes. Ces outils libèrent du temps immédiatement mesurable.

Prenons l’exemple concret d’un indépendant qui perdait chaque mois un temps considérable à traquer ses factures impayées dans des fichiers Excel, rechercher les coordonnées de ses clients et rédiger des relances manuelles. L’enjeu était double : gagner du temps tout en garantissant la confidentialité financière de sa clientèle. Nous avons donc écarté les solutions cloud grand public pour déployer un modèle local compact de 3 milliards de paramètres, adapté à son infrastructure modeste.

L’idée était de transformer son Excel en interlocuteur. Nous avons développé une interface où il dialogue en langage naturel avec ses données. Il demande simplement quels sont ses clients avec des impayés supérieurs à un certain montant et le système génère instantanément des emails de relance personnalisés selon l’historique et le montant dû. C’est comme disposer d’une secrétaire experte disponible à la demande, capable de consulter ses documents en temps réel.

L’industrialisation a reposé sur une exigence absolue de fiabilité. Avant tout déploiement, nous avons mené une phase de tests rigoureuse pour éliminer les risques d’hallucination, notamment sur les chiffres et les montants. Un outil qui inventerait des factures ou confondrait les soldes serait inutilisable. Cette garantie de précision a permis une adoption en confiance.

Le résultat est parlant : 10 heures économisées chaque mois, soit l’équivalent d’une journée de travail entière récupérée pour se concentrer sur son expertise métier. Ce qui a fait la différence, c’est cette combinaison d’une solution technique adaptée aux capacités du client, souveraine en termes de données, et d’une fiabilité irréprochable sur les chiffres clés.

Chez Wavestone, vous avez travaillé sur l’explicabilité et l’industrialisation de solutions d’IA. Comment transposez-vous ces exigences de robustesse, de gouvernance et de transparence dans des environnements plus modestes, où l’on a tendance à se contenter de « connecter un chatbot » et d’espérer que ça marche ?

Je transpose ces exigences en adoptant la même rigueur explicative, mais avec des méthodes adaptées aux moyens disponibles. L’enjeu reste identique : garantir que l’IA produit des résultats compréhensibles, vérifiables et maîtrisés, même sans infrastructure d’entreprise.

Le premier principe est la supervision systématique. Je refuse de conférer une autonomie totale à un agent IA, même dans un contexte modeste. Donner les pleins pouvoirs à un algorithme sans boucle de validation humaine crée des risques inacceptables et rend impossible toute explicabilité des décisions. Nous concevons toujours des systèmes où l’humain conserve la main sur les actions critiques, garantissant ainsi la traçabilité de chaque résultat.

Ensuite, nous décomposons chaque processus en étapes élémentaires. Plutôt que de demander à l’IA de gérer une tâche globale, nous analysons précisément le workflow réel, nous le segmentons au maximum et nous évaluons les résultats à chaque étape distincte. Cette décomposition des tâches permet d’identifier immédiatement où une erreur survient et pourquoi, transformant la boîte noire en processus transparent et auditable.

Sur le plan de la gouvernance, nous définissons un périmètre strict des tâches confiées à l’IA et limitons ses accès selon l’environnement de déploiement. Nous établissons précisément ce que l’outil peut faire et surtout ce qu’il ne doit pas faire, en lui accordant uniquement les droits nécessaires (lecture seule sur certains fichiers, pas d’accès aux systèmes de paiement, etc.). Cette segmentation des permissions évite les dérives et maintient le contrôle humain sur les actions sensibles.

Nous intégrons également l’évaluation de la sensibilité des données dès la conception. Même sans équipe juridique dédiée, nous classifions les informations traitées pour déterminer si le traitement doit rester en local ou peut transiter par le cloud. Cette étape systématique évite les risques réglementaires et garantit que la solution respecte la confidentialité métier, transformant la contrainte de protection en critère de qualité.

Enfin, la robustesse s’obtient par des tests complexes conçus main dans la main avec le client. Nous élaborons des scénarios de vérification exigeants qui simulent les cas limites réels de son activité. L’industrialisation dans ce contexte ne signifie pas déployer à grande échelle, mais atteindre un niveau de fiabilité où l’outil fonctionne de manière prévisible et reproductible, jour après jour, sans surveillance constante.

Avec l’arrivée rapide de nouveaux modèles (multimodaux, agents autonomes, intégration dans les suites bureautiques, etc.), comment imaginez-vous l’évolution de l’IA générative dans les processus d’entreprise d’ici 3 à 5 ans ? Quels types de métiers et de workflows vont, selon vous, être les plus profondément transformés ?

Dans trois à cinq ans, l'IA ne sera plus un service externe que l'on appelle, mais un compagnon spécialisé installé directement sur l'infrastructure de l'entreprise. Nous passerons des modèles généralistes gourmands en ressources à des outils compacts et dédiés, capables de comprendre la documentation interne, les règles métier spécifiques et les données sensibles sans jamais sortir du périmètre de l'entreprise.

Les métiers les plus transformés seront ceux qui aujourd'hui consacrent encore la moitié de leur temps à des tâches de traduction entre formats. Pensez aux professions libérales, aux artisans ou aux gestionnaires de PME qui jonglent entre documents Excel, emails et relances administratives. Leur workflow évoluera vers une interface unique et conversationnelle où ils demandent simplement ce dont ils ont besoin en langage naturel, et l'orchestration technique se fait en arrière-plan sans friction.

Le rôle humain va changer de nature. Au lieu d'exécuter des tâches répétitives, l'indépendant ou le salarié deviendra superviseur et validateur de suggestions pertinentes. Par exemple, un comptable ne saisira plus les écritures mais vérifiera la cohérence des propositions faites par un modèle spécialisé entraîné sur le plan comptable spécifique de son cabinet. Un artisan ne perdra plus de temps à écrire des devis, mais affinera les propositions générées à partir de son historique et de ses tarifs personnalisés.

L'enjeu majeur sera de maintenir cette spécialisation sans tomber dans la dépendance technique. Les entreprises qui réussiront seront celles qui auront investi dans des modèles souverains, légers et parfaitement calibrés à leurs besoins réels, plutôt que dans des solutions surpuissantes et coûteuses qui répondent à des problèmes qu'elles ne possèdent pas.

Pour conclure, quel conseil très concret donneriez-vous à un dirigeant de PME ou à un indépendant qui se sent dépassé par l’IA générative, mais qui veut quand même s’y mettre sérieusement dans les 3 prochains mois : par quoi commencer, quoi éviter absolument, et quel petit premier succès viser ?

Ne cherchez pas l'IA, cherchez la friction. Commencez par identifier une seule tâche qui vous énerve chaque semaine, celle que vous reportez constamment parce qu'elle est répétitive et peu valorisante. C'est là que l'outil trouvera sa place légitime, pas dans une révolution technologique abstraite.

Évitez absolument de vouloir "mettre de l'IA partout" ou de copier les grandes entreprises avec des agents IA autonomes et des solutions cloud complexes. Ne déléguer jamais la décision finale à une machine, gardez la main sur les actions critiques. Méfiez-vous des outils qui promettent tout sans vous laisser comprendre où vont vos données.

Visez un premier succès : gagner deux heures par semaine sur une corvée administrative concrète. Par exemple, automatiser le tri de vos factures ou la rédaction de vos réponses emails types les plus fréquentes. Une fois ce gain de temps tangible obtenu et vérifié, vous aurez la confiance nécessaire pour avancer sereinement, l'IA redevenant ce qu'elle doit être : un outil au service de votre métier, jamais une fin en soi.

Pour en savoir plus : https://www.sygencia.fr/