Notre Approche
Des restaurants de quartier et commerces locaux aux agences créatives et aux entreprises en croissance, beaucoup ressentent une pression à “faire de l’IA” sans savoir par où commencer, ce qui est réellement utile, ni comment l’adopter sans perturber leurs opérations ou leurs équipes.
Nous nous concentrons sur des cas d’usage concrets qui réduisent les frictions, améliorent la prise de décision et génèrent un impact mesurable — sans hype ni complexité inutile.
Projet - Oakland Stones
Pour Oakland Stones, nous avons apporté un accompagnement stratégique pour clarifier et renforcer leur présence digitale à travers un site repensé, à l’image de la qualité et du savoir-faire de leur travail.
En retravaillant la structure, les contenus et l’expérience utilisateur, ce nouveau site s’inscrit dans une stratégie digitale globale — renforçant la crédibilité, la visibilité et la capacité de l’entreprise à se connecter efficacement avec ses futurs clients.
Notre Méthode
Écouter avant de construire
C’est une démarche volontairement lente, centrée sur l’humain, conçue pour aider les entreprises locales à adopter l’IA uniquement une fois les réalités du terrain pleinement comprises. Avant même de parler d’outils, de logiciels ou d’intelligence artificielle, nous investissons du temps pour comprendre les personnes derrière l’activité. Nous échangeons avec les dirigeants, les managers et les équipes opérationnelles pour observer comment le travail se déroule réellement, et non comment il est décrit sur le papier. Nous posons des questions simples mais révélatrices : où le temps se perd-il, qu’est-ce qui génère du stress inutile, qu’est-ce qui casse sous pression.
Cette approche s’inscrit dans les principes du design centré sur l’humain, enseignés dans des institutions comme Stanford d.school, IDEO, RISD ou le Human-Computer Interaction Institute de Carnegie Mellon, où l’empathie et l’observation du réel précèdent toujours la recherche de solutions. Plutôt que de collecter des “besoins”, nous cherchons à construire une compréhension partagée à partir du terrain, qu’il s’agisse d’observer la gestion des réservations aux heures de pointe dans un restaurant, de suivre les cycles d’inventaire dans un commerce local, ou de cartographier les échanges et les points de friction dans une agence créative.
Cette phase réduit considérablement les risques pour la suite. Comme l’a démontré Don Norman, la majorité des initiatives digitales ou liées à l’IA échouent non pas pour des raisons techniques, mais parce qu’elles répondent parfaitement… au mauvais problème. À la fin de cette première étape, la discussion ne porte d’ailleurs plus sur l’IA.
Comprendre les fondamentaux de l'entreprise
Cette étape vise à créer une compréhension claire et partagée du fonctionnement réel de l’entreprise au quotidien, afin que toute transition vers l’IA repose sur la réalité du terrain et non sur des suppositions. Nous documentons la manière dont le travail circule réellement dans l’organisation en cartographiant les workflows, les prises de décision, les passations, les outils, ainsi que les ajustements informels qui permettent à l’activité de tenir. Cela consiste à décortiquer ce qui se passe de l’ouverture à la fermeture, du lead à la livraison, ou de l’idée à l’exécution, pour identifier précisément où apparaissent frictions, duplications ou zones de flou.
Cette phase s’appuie sur des approches de pensée systémique et de design de services, enseignées notamment à Stanford d.school et au Human-Computer Interaction Institute de Carnegie Mellon, où comprendre le système dans son ensemble est plus important que d’optimiser des tâches isolées. Nous produisons souvent des schémas simples qui rendent visible l’invisible. Dans un restaurant, cela peut révéler des décalages entre réservations, staffing et préparation. Pour un commerce local, cela met en lumière des angles morts sur l’inventaire ou des suivis manuels inefficaces. Pour une agence créative, cela expose souvent des responsabilités floues, une surcharge d’outils ou des blocages entre stratégie, design et livraison.
Cette étape garantit que, lorsque l’IA est introduite, elle vient soutenir le fonctionnement réel de l’entreprise. Comme l’ont largement souligné des penseurs du design tels que Don Norman, on ne peut pas améliorer ce que l’on ne comprend pas pleinement. À la fin de cette phase, tout le monde partage une vision commune du fonctionnement de l’entreprise, créant l’alignement nécessaire pour une transition réfléchie et véritablement centrée sur l’humain.
Améliorer les processus
Cette phase consiste à améliorer les processus de manière concrète et pragmatique, une fois que les personnes, les workflows et les contraintes sont parfaitement compris — et seulement ensuite, utiliser l’IA là où elle apporte une réelle valeur. Avec une compréhension partagée du fonctionnement de l’entreprise, nous concevons des améliorations qui réduisent les frictions, simplifient la prise de décision et éliminent les efforts inutiles.
Ce travail s’appuie sur des principes de stratégie design et d’optimisation des systèmes, inspirés des approches enseignées à Stanford d.school et pratiquées par des organisations comme IDEO, où l’accent est mis sur des améliorations ciblées et utiles plutôt que sur des transformations brutales. Les solutions peuvent inclure des processus plus clairs, une meilleure répartition des responsabilités, des rituels de communication plus efficaces ou encore des outils digitaux légers qui s’intègrent naturellement aux habitudes existantes.
Dans certains cas, l’IA vient en support de cette évolution en automatisant des tâches répétitives, en faisant émerger des insights ou en facilitant certaines décisions, sans jamais être introduite pour elle-même. Dans un restaurant, cela peut se traduire par une meilleure planification ou de la prévision de la demande. Pour un commerce local, par des relances clients simples ou des alertes d’inventaire. Dans une agence créative, cela passe souvent par la fluidification des passations, la réduction du nombre d’outils ou l’accélération des phases de recherche et de production.
Cela rejoint la vision portée par des designers comme Don Norman : un bon système simplifie le travail des humains, il ne le complique pas. À la fin de cette étape, l’entreprise a amorcé sa transition vers l’IA de manière naturelle et centrée sur l’humain. Elle n’est pas devenue plus technique, mais plus claire, plus sereine et plus efficace, avec des outils digitaux et de l’IA qui soutiennent discrètement le travail quotidien.