De la transformation digitale à l’IA générative : huit années d’accompagnement

Notre activité de conseil et de formation accompagne les organisations françaises dans leur transformation digitale depuis 2017. À l’origine centrée sur les outils collaboratifs, l’analyse de données et la conduite du changement, elle a permis à plus de 500 professionnels et 30 organisations de monter en compétences, à travers tous les secteurs : industrie, transport, santé, enseignement supérieur, économie sociale et solidaire, secteur public.

Le déclic est venu en 2022-2023. L’arrivée à grande échelle des grands modèles de langage (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral) a redéfini ce que les dirigeants attendaient désormais d’un partenaire de transformation. Le glissement de la digitalisation classique vers l’intelligence artificielle générative n’était plus une tendance prospective, mais une bascule terrain. Nous avons reconcentré notre expertise sur ce nouveau territoire : déploiement opérationnel de l’IA, mise en conformité avec l’AI Act européen, formation des dirigeants à la décision augmentée.

En novembre 2025, cette spécialisation a justifié une structuration juridique dédiée. Next Gen AI SARL porte aujourd’hui la branche IA et infrastructure de notre activité. La société est jeune. L’expertise sous-jacente, elle, capitalise huit années d’interventions auprès des organisations françaises.

Basés en Île-de-France, nous intervenons partout en France, auprès de PME, de grands groupes et d’organisations du secteur public.

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Déployer l’IA sans céder ni à la peur ni au battage

Le débat public sur l’IA oscille entre fascination naïve et peurs apocalyptiques. Notre conviction de terrain est plus prosaïque : l’IA générative est un outil puissant dont la valeur dépend entièrement de la manière dont on l’introduit dans une organisation. Voici les quatre prises de position qui guident chacune de nos missions.

1. L’IA augmente, elle ne remplace pas

Bien déployée, l’IA générative libère du temps cognitif sur les tâches répétitives et permet à chaque collaborateur de se concentrer sur ce qui demande jugement, contexte, créativité. Mal déployée, elle déresponsabilise, nivelle par le bas et appauvrit les compétences. La différence entre ces deux scénarios ne tient pas à la technologie elle-même, mais à la pédagogie d’introduction et au cadre d’usage défini en amont.

2. L’AI Act n’est pas une contrainte, c’est une protection

Le règlement européen 2024/1689 entre en application progressive depuis février 2025. Pour une analyse plus accessible adaptée au contexte français, la CNIL propose un dossier complet sur le règlement IA. Trop d’entreprises subissent ce cadre comme une formalité juridique. Nous le considérons comme une protection.

Sans charte interne, sans cartographie des usages, sans ligne rouge claire, la responsabilité en cas d’incident retombe sur le dirigeant ou sur le collaborateur individuel. Avec une gouvernance structurée, le périmètre d’usage est défini, les zones rouges sont identifiées, la chaîne de décision est tracée. Le cadre juridique n’est pas un obstacle. C’est l’instrument qui sécurise concrètement le déploiement opérationnel et qui protège les personnes qui l’utilisent au quotidien.

3. Souveraineté, multi-fournisseurs, open-source

OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Meta. Aucun fournisseur ne mérite un alignement exclusif. Chacun excelle sur certains usages et présente des compromis sur d’autres. Notre approche est de raisonner usage par usage : quel modèle pour quoi, et garder ouverte la possibilité de bascule selon l’évolution rapide du marché.

Sur les sujets sensibles (données personnelles, médicales, comptables, RH, juridiques), les modèles open-source déployés en local ou sur infrastructure souveraine offrent une réponse que les API propriétaires américaines ne peuvent pas garantir. La question est aussi économique. Pour les usages massifs en entreprise, le coût par token des modèles propriétaires devient rapidement un facteur de dépendance financière. Les modèles open-source changent l’équation et offrent une maîtrise réelle des coûts d’exploitation à grande échelle.

Notre rôle n’est pas de promouvoir une marque, mais de vous accompagner pour forger votre propre opinion sur les outils, les modèles et les architectures qui correspondent à vos enjeux.

4. Former les dirigeants en priorité

Une charte IA descendue par le CODIR sans qu’il en maîtrise les enjeux est inopérante. Une politique de déploiement décidée sans que la direction comprenne les capacités et les limites des modèles est vouée aux mauvais arbitrages. Notre méthodologie est claire : commencer par la direction générale, descendre ensuite vers les managers, puis vers les équipes opérationnelles. Ce n’est pas la voie la plus rapide. C’est la seule qui produit une transformation durable.

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L’équipe Next Gen AI

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Huit ans, 500 professionnels, 30 organisations

Nos interventions couvrent un spectre sectoriel large, du grand groupe industriel au cabinet d’expertise en passant par l’administration publique. Parmi les organisations qui nous ont fait confiance : des grands groupes (Disney, RATP, IKEA, Total), des établissements d’enseignement supérieur et de santé (ESSEC Business School, Hôpital FOCH), des organisations internationales (UNICEF) et des PME industrielles (Barenbrug).

Cette diversité sectorielle est aussi notre matière première : une charte d’usage IA validée chez un industriel s’enrichit des contraintes RGPD éprouvées dans le médical, une méthodologie de formation construite pour une banque se transpose à l’identique dans un cabinet d’avocats. Les bonnes pratiques voyagent, les écueils aussi.

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Next Gen AI Labs : explorer, prototyper, transmettre

Un cabinet de conseil en IA qui ne fait pas de recherche devient rapidement obsolète. Le rythme d’évolution des modèles, des frameworks et des architectures impose une veille active et une expérimentation continue. Notre R&D interne nourrit nos prestations terrain et nous permet de distinguer ce qui fonctionne réellement de ce qui ne fait que du bruit.

Chantier 1, Architecture multi-agents et orchestration MCP

Le Model Context Protocol redéfinit la manière dont les grands modèles de langage se connectent aux systèmes d’entreprise (CRM, ERP, GED, messagerie, suite collaborative). Nous testons en conditions réelles l’orchestration de plusieurs modèles (Claude, ChatGPT, Gemini) via n8n et MCP, pour automatiser des chaînes de tâches complexes tout en préservant le contrôle humain aux étapes critiques de validation.

Chantier 2, Gouvernance IA pour ETI françaises

Méthodologie de chartes d’usage IA conformes AI Act, structurée en quatre phases : diagnostic, co-construction avec le CODIR, rédaction, validation. Actuellement déployée chez un client industriel pilote. La capitalisation est prévue sous forme de Lab Report public partageant la trame et les écueils rencontrés, sans exposer les données spécifiques du client.

Chantier 3, Référentiel « 6 niveaux de maturité IA générative »

Une grille de positionnement des collaborateurs et des organisations, allant du niveau 1 (utilisateur basique) au niveau 6 (orchestrateur multi-agents). Cet outil sert deux usages : diagnostic d’entrée en mission (où en est le client aujourd’hui ?) et trame de progression (où voulons-nous l’amener et selon quel parcours ?). En cours de finalisation pour publication sous forme de fiche outil téléchargeable.

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Échangeons sur vos projets

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