Je suis Jean-Charles Aouizerate. J'accompagne des PME et des ETI sur le passage de l'intelligence artificielle du prototype à l'usage réel : diagnostic de maturité des données, priorisation des cas d'usage, gouvernance, conduite du changement.
Ma conviction de terrain : dans une PME, ce qui bloque une adoption n'est presque jamais le modèle. C'est la qualité des données, la clarté des processus et la capacité de l'organisation à absorber le changement. Je mesure donc avant de recommander — et mon dernier diagnostic a conclu que 40 % du volume traité disparaissait sans aucune IA.
Analyse des données réelles de l'entreprise, mesure d'une baseline, identification des cas d'usage et de leurs prérequis techniques, organisationnels et humains. Feuille de route chiffrée.
Assistants métier, recherche documentaire augmentée (RAG), extraction et classification de documents, garde-fous et supervision humaine.
Agents spécialisés et orchestration multi-agents en production, routage de tâches, boucles d'amélioration mesurées.
Plateformes d'orchestration en production, intégration au système d'information (Microsoft Graph, ERP, API métier), provisionnement automatisé.
Taxonomie et qualité des données, RGPD et règlement européen sur l'IA, résidence et souveraineté des données, anonymisation.
Ateliers de direction, restitution exécutive, cadrage par maquette interactive, procédures de réduction des dépendances à une personne.
Diagnostic de maturité data & IA, feuille de route
ContexteLa direction envisageait d'acquérir un agent conversationnel IA pour absorber une charge de support en dérive, sans disposer d'aucune mesure de référence.
InterventionAnalyse de l'export complet du système de tickets — 6 546 demandes sur 28 mois, clustering thématique non supervisé sur 1 182 demandes — et construction de la première baseline opérationnelle mesurée du service. Comparatif d'outillage, arbitrage sur la résidence des données, restitution à la DSI et à la direction générale.
RésultatDémonstration chiffrée que ~40 % du volume était éliminable sans aucune IA, par la structuration des données et des processus. Architecture IA souveraine chiffrée à 50-150 €/mois contre 200-500 €/mois pour les offres du marché, activable une fois le socle assaini. Deux dépendances organisationnelles critiques mises au jour, invisibles en interne.
Mise en conformité RGPD d'un usage d'IA générative
ContexteUn collaborateur utilisait un service d'IA générative grand public pour anonymiser des CV de candidats : transfert hors UE, aucun contrat de sous-traitance, aucune information des personnes concernées.
InterventionConception d'une chaîne d'anonymisation entièrement locale en trois passes — règles déterministes, reconnaissance d'entités nommées francophone, modèle de langage exécuté sur serveur maîtrisé — avec suppression du document source sous cinq minutes et journal d'audit ne conservant jamais le contenu.
RésultatArchitecture cible dimensionnée à ~25 €/mois d'infrastructure, sans GPU : la conformité ne coûtait pas plus cher que l'usage non conforme qu'elle remplaçait.
iPaaS — cadrage et mise en production
Automatisations dispersées, aucune supervision, aucune reprise après incident. Cadrage, choix d'architecture et déploiement d'une plateforme auto-hébergée sur machine dédiée, avec sondes de santé applicatives, sauvegarde planifiée et procédure de restauration documentée.
RésultatPlateforme en production, supervisée, avec un plan de run explicite : qui maintient, à quel coût, avec quelle observabilité. Annexe contractuelle de transfert de risque.
De la conception à la production
Six structures juridiques, leurs biens, leurs marchés de travaux et leurs obligations documentaires — le tout piloté sur des tableurs. Conception et mise en production d'une application métier : base de 26 tables, enrichissement automatique des référentiels d'entreprise par API publique, et surtout une fonction de vigilance documentaire — documents typés avec dates de validité et alertes d'échéance sur les assurances et garanties décennales.
RésultatApplication en production, plus de 14 vagues de retours utilisateurs réels traitées en itérations courtes. Conformité RGPD instruite : sous-traitants, export et suppression des données.
~30 clients dont institutionnels et administrations
Une expertise réelle et des références fortes, mal traduites en ligne, dans un contexte de sensibilité accrue à la sécurité. Entretiens de direction, extraction des preuves de réassurance — certifications, taux de disponibilité, hébergement souverain en France — puis construction d'un système de design et d'une architecture éditoriale orientée décideur B2B.
Cabinet d'expertise comptable — outil de gestion de portefeuille clients et mise en conformité à la facturation électronique. Groupe de formation — restructuration d'un espace documentaire de 400 Go / 700 000 fichiers sur 8 directions, puis outil de notes de frais avec reconnaissance automatique des justificatifs (~100 notes/mois, 4 entités, 3 niveaux de validation, export vers l'ERP comptable). Concessionnaire agricole, artisans et commerçants — sites et outils métier.
Aucune recommandation d'architecture avant l'analyse des données réelles du client. Un diagnostic doit pouvoir conclure « pas d'IA, corrigez d'abord vos processus » — et il l'a déjà fait.
Je remplace le cahier des charges papier par une maquette fonctionnelle déployée en ligne dès les premiers jours. Le client clique, comprend le flux, et réagit sur du concret. Le cycle de révision passe de plusieurs semaines à moins de 24 heures : sur une mission récente, 18 versions livrées et validées en deux semaines.
Chaque livrable stratégique passe par une revue contradictoire menée par plusieurs modèles indépendants avant d'être présenté au client. Cette revue a déjà fait retirer d'un chiffrage des taux issus de plaquettes fournisseurs, remplacés par une fourchette sourcée sur les données du client.
Conseil et déploiement auprès de PME et d'ETI : diagnostics de maturité data et IA, automatisation des processus, gouvernance des données, conduite du changement.
Douze ans de double responsabilité sur 8 écoles et 12 professeurs : développement du portefeuille clients, recrutement et encadrement des enseignants, construction et arbitrage des plannings. Vendre une prestation de service, et la faire tenir au quotidien.
Place de marché B2B de matériel professionnel d'occasion. Conception produit, développement, opérations — et les réalités d'un marché B2B : qualité de la donnée produit, confiance entre acheteurs et vendeurs, logistique.
Cabinet d'affaires international de la City. Finance internationale, droit de la concurrence à Londres puis Bruxelles (cartels, fusions-acquisitions, notification de concentration multi-juridictionnelle), puis Corporate à Londres et Paris. C'est de là que vient mon aisance sur le RGPD, le règlement européen sur l'IA et la contractualisation.
Legal Practice Course et Graduate Diploma in Law (BPP Law School, Londres) · LLM en droit international, commercial et européen, mention Très Bien (Université de Sheffield) · Maîtrise en droit des affaires et licence en droit (Aix-Marseille III). Français, anglais et espagnol courants.
Un premier échange permet généralement de savoir si l'IA est la bonne réponse à votre problème — ou si autre chose doit être traité d'abord.