L’approche
Hubi.ai
L’approche Hubi de l’IA c’est :
- La conviction que l’adoption par les équipes est la clé d’un déploiement réussi
- La mise à disposition d’une plateforme de gestion de connaissances et d’IA générative et agentique
- Le déploiement de nouveaux cas d’usage évolués pour doper l’usage et doper le ROI
Notre approche IA en 4 étapes
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Comprendre
Prenez une longueur d’avance en comprenant ce qui compte vraiment
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Explorer
Trouvez où l’IA peut vraiment faire la différence dans vos métiers
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Déployer
On passe du potentiel à l’action, avec des solutions concrètes et utiles
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Mesurer et optimiser
Mesurez l’impact. Optimisez les usages. Avancez en confiance.
L’IA ne s’improvise pas.
Elle se construit, étape par étape.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est partout… mais mal comprise, mal utilisée ou mal intégrée.
C’est pourquoi nous proposons une approche progressive, concrète et responsable pour aider les organisations à tirer un vrai bénéfice de l’IA, sans céder à l’effet de mode ni multiplier les expérimentations sans lendemain.
Nos services couvrent tout le cycle de transformation IA :
À chaque étape, nous allions expertise technique, vision métier et attention humaine.
🎯 L’enjeu n’est pas seulement d’avoir de l’IA, mais d’avoir la bonne IA, au bon endroit, pour les bonnes raisons.
Intégrée à vos outils, ancrée dans votre connaissance interne, et réellement adoptée par vos équipes.
🧠 Sensibilisation à l’IA : Comprendre et s’approprier l’intelligence artificielle – Pour les dirigeants
- Décrypter ce qu’est (vraiment) l’IA : Sortir du bruit médiatique pour acquérir une compréhension claire, structurée et stratégique de l’intelligence artificielle et de ses limites.li>
- Saisir les impacts à l’échelle de l’organisation : Identifier les transformations que l’IA induit sur les métiers, les processus, la culture, les compétences… et anticiper les changements à venir.
- Maîtriser les enjeux de gouvernance, sécurité et conformité : Explorer les questions de gouvernance des données, de confidentialité, de cybersécurité et de conformité (RGPD, auditabilité, traçabilité…).
- Clarifier les responsabilités et poser un cadre : Prendre conscience des limites : biais, hallucinations, confidentialité, impact sur les métiers. Savoir qui fait quoi, avec quelles règles, quels garde-fous. Comprendre le rôle du leadership pour cadrer l’adoption de l’IA de manière éthique et durable.span>
- Préparer une vision claire et alignée : Donner aux décideurs les repères pour engager une stratégie IA cohérente, partagée, réaliste et éviter les erreurs de pilotage.
💡 Sensibilisation à l’IA : Comprendre et s’approprier l’intelligence artificielle – Pour les collaborateurs & équipes métiers
- Déconstruire les idées reçues : Comprendre ce qu’est (et ce que n’est pas) l’intelligence artificielle. Sortir des fantasmes et des peurs pour distinguer le réel de l’effet de mode.
- Acquérir les bases sans jargon : Découvrir comment fonctionne une IA, ce qu’est un modèle, un biais, une donnée d’entraînement… de façon claire et accessible, sans technicité inutile.
- Découvrir des usages concrets : Explorer des exemples d’IA appliquée à des métiers et secteurs variés : automatisation, copilote, aide à la décision, génération de contenu…
- Réfléchir aux enjeux humains et organisationnels : Prendre conscience des limites : biais, hallucinations, confidentialité, impact sur les métiers. Identifier les bons usages et poser un cadre responsable.
🔍 Exploration & Opportunités IA : Détecter et prioriser les cas d’usage à fort impact
- Explorer les potentiels réels de l’IA : Identifier les domaines, processus ou métiers où l’IA peut apporter de la valeur mesurable : gain de temps, fiabilité, automatisation, support à la décision…
- Impliquer les équipes dans la détection des usages : Organiser des ateliers collaboratifs avec les métiers pour faire émerger des cas d’usage concrets, réalistes, et directement liés aux besoins du terrain.
- Évaluer la faisabilité et les impacts : Croiser les dimensions métier, technique, données et risques pour prioriser les cas d’usage les plus pertinents. Séparer les vraies opportunités des effets de mode.
- Construire une feuille de route claire et réaliste : Prendre conscience des limites : biais, hallucinations, confidentialité, impact sur les métiers. Formaliser une trajectoire IA progressive, adaptée à votre organisation, avec des objectifs mesurables et des premiers projets pilotes bien cadrés.
🚀 Implémentation & Mise en œuvre IA : Développer des agents IA utiles et prêts à l’emploi
- Concevoir des solutions alignées sur les besoins métiers : Transformer les cas d’usage priorisés en agents IA concrets : copilotes, assistants, automatisations ou moteurs de recherche sur mesure.
- Intégrer l’IA dans l’environnement existant : Connecter les solutions aux outils internes (CRM, SharePoint, Teams, Jira…), structurer les flux de données, enrichir avec les bases de connaissances.
- Tester en conditions réelles avec les utilisateurs : Déployer un MVP ou un prototype dans un environnement contrôlé. Collecter les retours, ajuster les prompts, affiner l’interface et les usages.
- Sécuriser, tracer, documenter : Prendre conscience des limites : biais, hallucinations, confidentialité, impact sur les métiers. Mettre en place les règles de sécurité, les accès, la journalisation des échanges. Fournir des supports utilisateurs et un accompagnement clair à l’adoption.
📊 Mesure & Optimisation : Piloter l’usage, ajuster, amplifier
- Suivre les bons indicateurs : Mettre en place des KPIs adaptés à vos cas d’usage : taux d’adoption, qualité des réponses, gain de temps, satisfaction utilisateur…
- Collecter les retours du terrain : Recueillir régulièrement les ressentis, blocages et suggestions des utilisateurs pour nourrir une démarche d’amélioration continue.
- Optimiser les performances : Ajuster les prompts, enrichir les bases de connaissances, améliorer l’UX… pour rendre les agents IA plus utiles, plus fiables et plus fluides au fil du temps.
- Préparer le passage à l’échelle : Transformer les MVP réussis en solutions robustes, étendues à d’autres métiers ou cas d’usage. Structurer l’organisation pour soutenir la croissance des usages IA.
