# Programme de conseil AI Transformation Maturity : Story, sommaire et plan de chapitres

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Dernière mise à jour : 2026-05-13

## 1. Positionnement du programme

Ce programme ne consiste pas simplement à vendre des cours d'IA, ni seulement à vendre des déploiements d'outils.

Le véritable positionnement est :

> Aider les entreprises à convertir un usage IA fragmenté en capacité organisationnelle reproductible, gouvernable, mesurable et scalable.

La plupart des entreprises ont déjà commencé à utiliser ChatGPT, Claude, Gemini ou d'autres outils d'IA, mais la majorité reste bloquée à l'expérimentation individuelle. Les employés trouvent cela utile, mais le management ne voit pas de bénéfice organisationnel ; certaines personnes produisent des résultats qui ne peuvent être répliqués au sein de l'équipe ; les processus s'appuient encore sur le transfert manuel de données, le copier-coller, l'envoi d'e-mails, le remplissage de formulaires et la mise à jour de systèmes.

Notre stratégie consiste à élever l'entreprise le long d'un parcours de conseil clair :

1. Utiliser un questionnaire simple pour diagnostiquer la maturité IA actuelle de l'entreprise.
2. Configurer le ratio de cours L1-L5 basé sur le résultat du diagnostic.
3. Après formation, utiliser une méthodologie de conseil en huit stades pour produire un AI Transformation Diagnostic Report.
4. Le rapport propose une Roadmap exécutable de Skill, Workflow, Agent et Agent Team.

## 2. Une histoire de scénario que le client peut comprendre

### 2.1 Le protagoniste de l'histoire

Supposons que le client soit une entreprise de manufacturing ou de services de 300 personnes.

L'entreprise a des départements Sales, Customer Service, Operations, Finance, IT, HR et Management. Chaque département a commencé à entendre parler d'IA, mais l'usage réel est très inconsistant :

- Le personnel de vente utilise ChatGPT pour rédiger des e-mails de visite et des présentations.
- Le manager du service client veut organiser une FAQ, mais les données sont éparpillées entre Gmail, CRM, Notion et Excel.
- Le manager des opérations veut connaître les commandes d'exception quotidiennes, mais les données exportées de l'ERP nécessitent un nettoyage manuel.
- Le CEO veut pousser l'IA, mais n'entend que des cas isolés et ne peut juger où l'entreprise se situe vraiment.
- L'IT s'inquiète de la sécurité, des permissions, des fuites de données et du coût de maintenance de l'intégration système.

À ce stade, simplement vendre des outils rend difficile pour le client de comprendre la valeur ; et si vous ne livrez que de la formation, après le cours les gens retombent facilement dans les processus originaux.

Donc ce que nous voulons raconter est une histoire de transformation :

> D'abord comprendre où l'entreprise est aujourd'hui, puis renforcer les capacités des employés et des départements, et enfin transformer les scénarios vraiment précieux en une roadmap d'AI Transformation déployable.

### 2.2 Avant : l'état typique avant l'adoption de l'IA en entreprise

Au début, les entreprises n'ont généralement pas « aucune IA du tout » ; au contraire, « l'IA est déjà éparpillée partout. »

Situations courantes :

- Certaines personnes sont très douées avec l'IA, mais les méthodes restent sur leurs ordinateurs personnels ou dans les historiques de chat.
- Les départements n'ont pas de Prompts, SOP, modèles ou bases de connaissances partagés.
- Les données clients sont dans le CRM, les tâches dans Notion, les feuilles de calcul dans Google Sheets, les e-mails dans Gmail, les commandes dans l'ERP — aucun n'est connecté.
- Quand le management demande le ROI de l'IA, le terrain ne peut répondre que « les choses semblent plus rapides ».
- L'IT ne peut juger quels scénarios sont prêts pour l'automatisation et quels scénarios devraient être gouvernés en premier.

Cela signifie que les entreprises ne manquent pas d'un outil IA — elles manquent d'une « carte de maturité » et d'une « méthodologie de transformation ».

### 2.3 Futur : le futur que les clients devraient voir avant le cours

Les clients n'achètent généralement pas un cours parce qu'ils veulent apprendre des outils. Ils achètent parce qu'ils veulent voir ce que leur entreprise peut devenir. L'ouverture L1-L5 ne devrait pas commencer avec OpenWebUI, Antigravity, n8n, Hermes Agent et ClawTeam comme une liste d'outils ; elle devrait commencer avec une journée de travail future après le cours.

Imaginez que trois mois plus tard, le lundi matin de l'entreprise a changé :

1. Un commercial ouvre OpenWebUI, se connecte avec son propre compte, et entre dans son espace de chat personnel. L'usage de l'IA est limité par la politique de l'entreprise : quelles données sont autorisées, quelles données sont interdites, et quel format de sortie le département attend. Les ventes ne commencent plus à partir d'une page blanche ; ils utilisent des Prompts approuvés pour les e-mails de visite client, les résumés de réunion et les brouillons de proposition.
2. Un manager marketing convertit une méthode de rédaction produit qui ne vivait que dans sa tête en un Skill. Un nouvel employé peut entrer les données produit, l'audience cible, le ton et le canal, puis générer un brouillon aligné sur le style du département. Le manager révise la qualité au lieu de réenseigner le workflow à chaque fois.
3. Quand une plainte client arrive, n8n lit le message Gmail, vérifie le tier client et l'historique dans le CRM, met à jour Google Sheets, crée une tâche de suivi dans Notion, et produit un résumé pour le manager. Les humains prennent toujours les décisions de jugement, mais ils ne déplacent plus les données à la main.
4. Chaque matin, le manager des opérations reçoit un briefing Hermes Agent. L'Agent a lu les commandes d'exception ERP, les enregistrements de service, les notes de réunion d'hier et les connaissances Wiki. Il identifie trois problèmes à suivre et marque quelles étapes nécessitent une révision HITL (Human-in-the-Loop) avant de continuer.
5. Quand le management planifie un nouveau lancement de produit, ClawTeam organise des Agents de marché, produit, service, finance et opérations. Chaque Agent a un rôle, une tâche et un livrable, et le rapport final est traçable aux sources et responsabilités.

Cette imagination de l'état futur appartient avant le début du cours parce qu'elle transforme L1-L5 d'une liste d'outils en une progression de capacité que le client peut comprendre :

| Niveau | Axe | Capacité après formation | Scénario que le client peut imaginer |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | Axe scale · individuel | Chaque employé utilise l'IA en toute sécurité via une passerelle contrôlée | Les employés ont leur propre espace de travail IA au lieu de comptes partagés ou d'entrée de données non contrôlée |
| L2 | Axe scale · département | Les méthodes expertes deviennent des Skills réutilisables, organisés par responsabilité départementale | Les nouveaux employés peuvent utiliser les méthodes standard du département pour produire des outputs stables |
| L3 | Axe scale · inter-département / pan-entreprise | L'IA enchaîne des Skills inter-départements et intègre des systèmes pour exécuter des workflows | email, Sheets, Notes, CRM, API et ERP deviennent des workflows connectés à l'échelle de l'entreprise |
| L4 | Axe d'autonomie IA · super-assistant | Un Agent IA totalement autonome utilise la mémoire, les outils, les workflows et l'auto-scheduling | Briefings quotidiens, listes de suivi, evidence et items en attente de révision HITL sont générés automatiquement |
| L5 | Axe d'autonomie IA · équipe IA | Plusieurs Agents spécialistes forment une équipe à division fonctionnelle du travail | Le travail produit, qualité, service de santé ou customer engagement peut être préparé par une équipe IA |

Par conséquent, les ouvertures de vente et de cours devraient d'abord raconter le scénario futur, puis expliquer L1-L5 ; décrire d'abord la capacité de travail, puis les outils ; et montrer des livrables vérifiables avant les détails techniques.

### 2.4 Transformation : le parcours en trois stades à travers lequel nous emmenons les clients

#### Stade 1 : Diagnostic par questionnaire

D'abord, utiliser un questionnaire simple pour rapidement identifier à quel niveau l'entreprise est actuellement :

- L1 : Les employés utilisent individuellement Chat AI.
- L2 : Les départements commencent à consolider Skills, SOP, Prompts et modèles.
- L3 : Commencer à utiliser n8n pour intégrer systèmes et workflows.
- L4 : Commencer à utiliser Hermes Agent équipé de mémoire Wiki, appel d'outils, scheduling, evidence et révision HITL (Human-in-the-Loop).
- L5 : Plusieurs Agents forment une équipe qui complète collaborativement des processus de classe entreprise.

Le but du questionnaire n'est pas la mesure académique, mais de donner au CEO, aux managers et à l'IT un langage partagé sur l'état actuel.

#### Stade 2 : Construction de capacité basée sur des cours

Les cours ne sont pas un menu fixe ; le ratio est configuré basé sur le résultat du diagnostic.

Par exemple :

- Si le client est largement à L1, le curriculum met l'accent sur OpenWebUI, les guidelines d'usage de l'IA, les Prompts, la sécurité des données et la Skill-isation départementale.
- Si le client a déjà des modèles et SOP départementaux, le curriculum se déplace vers n8n Workflow et l'intégration système.
- Si le client a déjà une fondation d'automatisation, vous pouvez ajouter la boucle fermée knowledge-work Hermes Agent, et évaluer plus loin le cours ClawTeam Agentic AI Team.

L'objectif du cours n'est pas juste d'enseigner l'opération d'outils, mais de permettre aux clients de produire leurs propres actifs de travail pendant le cours :

- Prompt Library
- Liste de Skills
- SOP et modèles
- Workflow PoC
- Exemples de tâches Hermes Agent
- Scénarios de collaboration AI Team

La conception du cours doit aussi référencer la liste d'exigences de chaque niveau et le profil de l'entreprise. En d'autres termes, L1-L5 n'est pas un plan de cours fixe mais une architecture de maturité ; ce qui est réellement enseigné, quels cas sont utilisés, et à quelle profondeur nous allons dépend de l'industrie, sensibilité des données, capacité IT, systèmes existants et mode de déploiement du client.

Par exemple, le même L3 n8n :

- Une entreprise marketing/services peut prioriser l'intégration de Gmail, Sheets, Notion et CRM, pour produire rapidement des propositions clients et rapports de campagne.
- Une entreprise R&D/manufacturing peut prioriser l'intégration de l'ERP, des APIs internes, bases de données, documents qualité et processus de commandes d'exception.
- Une entreprise avec des données hautement sensibles peut d'abord aller Hybrid ou entièrement on-premises, plus ajouter révision humaine, contrôle de permissions et logs d'audit.

#### Stade 3 : Rapport de diagnostic de conseil

Après le cours n'est pas la fin — c'est le point d'entrée dans le travail de diagnostic de conseil.

Nous utilisons une méthodologie en huit stades pour organiser :

1. État actuel de l'entreprise.
2. Niveau de maturité IA.
3. Gaps de processus et de données.
4. Scénarios à haute valeur.
5. Ordre de déploiement prioritaire.
6. Roadmap à trois phases.
7. Recommandations ROI et gouvernance.
8. Plan de déploiement ultérieur.

Le livrable final est un AI Transformation Diagnostic Report que le management peut comprendre, les chefs de département peuvent approuver, l'IT peut évaluer, et l'équipe peut exécuter.

### 2.5 Après : le changement que le client doit ressentir

Après avoir complété le premier tour de services, le client devrait être capable de répondre aux questions suivantes :

- Quel est le niveau de maturité IA actuel de notre entreprise ?
- Quels départements ont déjà une fondation prête pour l'IA ?
- Quels processus sont les mieux adaptés pour être automatisés en premier ?
- Quelles données et systèmes doivent être intégrés ?
- Pour le prochain trimestre, devons-nous nous concentrer sur L2 Skill, L3 Workflow, L4 Agent ou L5 Agent Team ?
- Après avoir poussé l'IA, quels KPIs devons-nous utiliser pour suivre l'efficacité ?

C'est la transition de « chacun essaie l'IA individuellement » à « l'entreprise a une roadmap d'AI Transformation ».

## 3. Maturité L1-L5 et modules de cours

### 3.0 Les deux axes de L1-L5 : de l'outil d'une personne à la propre main-d'œuvre numérique de l'entreprise

> La maturité IA d'une entreprise n'est pas « apprendre quelques outils » — c'est marcher **deux axes** : d'abord laisser l'IA imprégner toute l'organisation, puis faire croître la propre main-d'œuvre IA de l'organisation.

#### Acte un : l'axe scale — l'IA croît de « l'outil d'une personne » au « système nerveux de toute l'entreprise » (L1 → L2 → L3)

Rencontrez Andy, un commercial.

- **L1 · Individuel** : Andy apprend à utiliser l'IA pour rédiger lui-même des e-mails de visite client. Utile — mais seul lui peut le faire, et la méthode est verrouillée dans sa tête. Portée de l'IA = une personne.
- **L2 · Département** : Le département ventes transforme « comment écrire un bon e-mail de visite » en un Skill qu'un nouveau peut utiliser dès le premier jour. La portée de l'IA s'étend d'Andy au département entier.
- **L3 · inter-département / pan-entreprise** : Les Skills de Ventes, Service Client et Finance sont enchaînés par n8n et connectés au CRM, ERP et e-mail. Un e-mail de plainte arrive, et l'IA recherche automatiquement les données, met à jour et notifie inter-départements. La portée de l'IA devient toute l'entreprise.

Tout au long de cet acte, **le volant est entre les mains humaines**. Andy, managers et IT décident ce que l'IA fait et jusqu'où elle va — peu importe la capacité de l'IA, c'est « une voiture conduite par un humain ». Le progrès de cet axe est la **portée** : une personne → un département → toute l'entreprise.

#### Acte deux : l'axe d'autonomie IA — l'entreprise fait croître un « employé hors-headcount » (L4 → L5)

Une fois que les processus de toute l'entreprise sont connectés (L3 pose la fondation), l'entreprise peut faire quelque chose qu'elle ne pouvait pas avant : **laisser l'IA aller travailler par elle-même.**

- **L4 · super-assistant IA** : L'entreprise gagne une entité IA qui va travailler par elle-même. Elle a sa propre carte de capacités, ses propres outils, son propre horaire. Quand le manager arrive le matin, le briefing et les trois problèmes à suivre sont déjà sur le bureau. Le rôle du manager passe de « utiliser l'IA » à « manager un subordonné IA ».
- **L5 · équipe IA** : Pas juste une. Une IA marché, une IA produit, une IA finance, une IA service client… plusieurs IAs spécialistes forment une équipe qui divise le travail et collabore par elle-même, complétant des tâches inter-départements comme « analyse de lancement de nouveau produit ». Le rôle du manager monte d'un autre niveau — de « manager une IA » à « gouverner une main-d'œuvre IA ».

Dans cet acte, **le volant est entre les mains de l'IA**. Mais les humains n'ont pas disparu — **les humains montent à une position plus élevée** : définir les responsabilités, fixer les règles, accepter les résultats, maintenir révision HITL (Human-in-the-Loop) et portes d'acceptation. **Plus l'IA devient autonome, plus l'humain ressemble à un « gouverneur » plutôt qu'à un « opérateur » remplacé.**

#### La ligne la plus importante : L3 → L4

Tout le modèle n'a qu'**une vraie frontière**, entre L3 et L4 :

| | L1 → L3 (axe scale) | L4 → L5 (axe d'autonomie IA) |
| --- | --- | --- |
| La question que vous posez | « À quelle **étendue** puis-je **utiliser** l'IA ? » | « Combien mon IA peut-elle faire **par elle-même** ? » |
| Qui tient le volant | Humains | IA (humains reculent en gouverneurs) |
| Identité de l'IA | L'**outil** de l'entreprise | La **main-d'œuvre numérique** de l'entreprise |
| Comment ça croît | Individuel → département → pan-entreprise | Un assistant → une équipe |

Et il n'y a **pas de raccourci** à travers cette ligne : L4 doit se tenir sur la fondation que L3 a construite — sans processus connectés pan-entreprise, l'IA n'a rien sur quoi « courir par elle-même ».

> En L1-L3, vous enseignez l'IA et la répandez ; en L4-L5, vous élevez l'IA et lui passez la main. Marchez les deux axes, et l'entreprise ne « sait pas juste comment utiliser l'IA » — elle « possède une main-d'œuvre IA », et vous devenez un gouverneur au lieu d'un opérateur.

### 3.0.1 Procurer l'IA, ne pas acheter un système : le mindset shift L4-L5

À L4-L5, le plus grand shift qu'une entreprise doit faire n'est pas technique — c'est un **mindset shift**.

Les patrons sont habitués à voir l'IA comme ils « achètent un système » : évaluer la liste de fonctionnalités, comparer les prix de licence, calculer le ROI logiciel. Mais l'IA L4-L5 n'est pas un logiciel — elle a trois choses : **raisonnement, autonomie et usage d'outils** — fonctionnellement, elle fait ce qu'un travailleur du savoir fait. Donc le bon mindset est **« procurer l'IA »** : comme recruter, onboarder, manager et gouverner un talent, pas comme acheter un logiciel.

| Le mindset « acheter un système » | Le mindset « procurer l'IA » |
| --- | --- |
| Évaluer listes de fonctionnalités, nombre de sièges, frais de licence annuels | Évaluer combien de charge de travail elle enlève, combien de capacité elle amplifie |
| Calculer le « ROI logiciel » | Calculer le « ROI workforce » — le ROI ne disparaît pas, le bâton de mesure change |
| Installer, mettre en prod, fini | Définir responsabilités, onboarder, réviser performance, gouverner continuellement |
| Les gens sont remplacés par un outil | Les gens sont upgradés en gouverneurs, avec une main-d'œuvre numérique supplémentaire à gouverner |

> **Scope** : ce mindset s'applique uniquement à **L4-L5 (l'axe d'autonomie IA)**. À L1-L3 vous achetez légitimement des outils, équipements et systèmes — c'est raisonnable et vérifiable. « Procurer l'IA » concerne le shift de mindset du patron une fois que l'IA traverse L3→L4 et devient une main-d'œuvre numérique autonome.
> **C'est une analogie de posture de management, pas une affirmation que « l'IA est humaine »** — précisément parce que IA ≠ humain, elle a besoin du framework de gouvernance et HITL que les humains construisent, et c'est le cœur du service de conseil.

### 3.1 L1 Controlled AI Access : OpenWebUI

#### Positionnement

OpenWebUI est le portail de conversation IA interne de l'entreprise.

Le focus à L1 est de permettre aux employés de commencer à utiliser l'IA en toute sécurité, stablement et efficacement pour gérer le travail de connaissance quotidien.

#### Scénario typique

Un commercial doit écrire des e-mails de visite client, des résumés de réunion et des brouillons de proposition. Là où il fallait 1 heure pour organiser, OpenWebUI peut maintenant produire un premier brouillon en 15 minutes, que la personne raffine ensuite.

#### Valeur que le client comprendra

- Les employés commencent à économiser du temps de travail personnel.
- L'entreprise peut établir un portail IA unifié.
- Les modèles, permissions et guidelines d'usage deviennent plus faciles à gérer.
- Établit la fondation commune pour la Skill-isation et la Workflow-isation ultérieures.

#### Contenu du cours

- Opération de base d'OpenWebUI.
- Conversation IA et fondamentaux des Prompts.
- Résumé, réécriture, traduction, classification, brainstorming.
- Guidelines d'usage IA d'entreprise.
- Données et tâches qu'il n'est pas approprié de remettre à l'IA.

#### Livrables du cours

- Prompts de travail haute-fréquence personnels.
- Notes d'usage IA départementales.
- Exemples de scénarios fonctionnels communs.

### 3.2 L2 Knowledge Codification : Antigravity / Claude Code / Codex

#### Positionnement

Le focus à L2 est de transformer l'expérience individuelle en capacité départementale.

Antigravity, Claude Code et Codex ne servent pas juste à écrire du code — ils servent d'« outils de construction de Skill » : consolider la méthode de travail d'un top performer en spécifications, prompts, documents, modèles et procédures opérationnelles réutilisables.

#### Scénario typique

Un manager marketing a toujours été doué pour écrire des copys produit, mais à chaque arrivée d'un nouveau, ils doivent réenseigner. Par L2 Knowledge Codification, le processus de génération de copy peut être organisé en un « Copy Generation Skill » :

- Audience cible.
- Ton et style.
- Expressions interdites.
- Points de vente produit.
- Échantillon de copy.
- Format de sortie.

Un nouveau n'a qu'à invoquer le Skill et peut produire du contenu proche du standard du département.

#### Valeur que le client comprendra

- Plus dépendant des héros individuels.
- Les bonnes méthodes peuvent être répliquées.
- Le temps d'onboarding des nouveaux est raccourci.
- La qualité départementale devient plus cohérente.
- La connaissance commence à s'accumuler comme actif de l'entreprise.

#### Contenu du cours

- Définition et exemples d'un Skill.
- Comment écrire l'expérience personnelle en un Skill.
- Comment consolider Prompts, SOP, Checklists et Modèles.
- Comment utiliser Antigravity / Claude Code / Codex pour aider à produire documents et spécifications.
- Comment maintenir une Skill Library départementale.

#### Livrables du cours

- Liste de Skills départementale.
- 3-5 exemples de Skills haute-fréquence.
- Modèle standard de Skill.
- Recommandations de maintenance et contrôle de version de Skill.

### 3.3 L3 Workflow Automation : n8n

#### Positionnement

Le focus à L3 est de faire que l'IA ne réponde pas juste à des questions, mais entre dans des workflows, intègre des systèmes et complète des tâches.

n8n est le cœur de Workflow AI, utilisé pour connecter Gmail, Google Sheets, Notion, CRM, API, ERP et autres systèmes.

#### Scénario typique

Le manager du service client doit lire les e-mails de plainte Gmail chaque jour, chercher les données client dans le CRM, mettre à jour le statut dans Google Sheets, et écrire un rapport hebdomadaire dans Notion. Ce travail est chronophage et sujet à manquer des données.

Avec n8n, vous pouvez concevoir un Workflow :

1. Gmail reçoit un e-mail de plainte.
2. L'IA détermine le type de plainte et l'urgence.
3. Interroger le CRM pour le tier et l'historique du client.
4. Interroger l'ERP pour le statut de commande ou d'expédition.
5. Écrire le résultat consolidé dans Google Sheets.
6. Créer automatiquement une tâche de gestion dans Notion.
7. Envoyer une notification Email ou Slack au propriétaire.
8. Compiler automatiquement le rapport hebdomadaire du service client le vendredi.

#### Valeur que le client comprendra

- Réduire le déplacement répétitif manuel de données.
- Réduire les commandes manquées, e-mails manqués et mises à jour manquées.
- Connecter flux de données, flux de tâches et flux de décision.
- L'IA commence à faire du travail pour l'entreprise, pas juste à chatter avec les gens.

#### Scope de l'intégration système

- Gmail : récupération d'e-mail, classification, résumé, brouillons de réponse.
- Google Sheets : enregistrement de données, maintenance de listes, mises à jour de rapport.
- Notion : gestion de tâches, base de connaissances, notes de réunion.
- CRM : données client, opportunités, logs d'interaction, enregistrements de service.
- API : échange de données avec systèmes internes et externes.
- ERP : commandes, inventaire, expéditions, approvisionnement, données financières.
- Base de données : PostgreSQL, MySQL, bases de données vectorielles, etc.
- Outils de communication : Slack, Teams, LINE, Telegram.

#### Contenu du cours

- Concepts de base de n8n.
- Trigger, Node, Credential, Webhook.
- Intégration Gmail / Sheets / Notion.
- Intégration API et transformation de données.
- Planification d'intégration ERP / CRM.
- Applications AI Node et RAG node.
- Gestion d'erreurs et nodes de révision humaine.

#### Livrables du cours

- 1-2 Workflow PoC départementaux.
- Table d'inventaire de scénarios Workflow.
- Liste d'exigences d'intégration système.
- Checklist de risque et permissions d'automatisation.

### 3.4 L4 Autonomous Agent : Hermes Agent

#### Positionnement

Le focus à L4 est d'upgrader l'IA d'« une réponse unique » à « un agent de knowledge-work continuellement en cours d'exécution ». Il ne comprend pas juste les tâches, décompose les étapes, appelle les outils et rapporte les résultats, mais retient aussi mémoire, indices, evidence, schedules et registres de révision humaine.

Hermes Agent est la plateforme standard pour L4. Il intègre L1 Chat, L2 Skill et L3 Workflow dans un système d'exploitation d'Agent de knowledge-grade :

1. Markdown Wiki sert de source de vérité de connaissance.
2. SQLite / FTS sert d'index de requête et cache dérivé.
3. Cinq skills core gèrent management, source analysis, keyword extraction, autonomous discovery et briefing.
4. Outils déterministes gèrent écriture, indexation, validation, extraction, caching et logging.
5. Schedules entraînent ingest nocturne, briefing matinal, ping de discovery, preview du soir et graph synthesis hebdomadaire.
6. La révision HITL (Human-in-the-Loop) gère les mises à jour à haut risque, approbation de keyword, changements de schéma, suppressions et jugements de mise en prod.

#### Scénario typique

Le manager des opérations dit à l'assistant IA :

> Aide-moi à organiser les commandes d'exception de cette semaine, identifier les trois causes racines principales, produire un rapport de réunion de management, et lister les clients qui nécessitent un suivi.

Hermes Agent va :

1. D'abord lire les `purpose.md`, `SCHEMA.md`, `INBOX.md`, `queue.md`, `watchlist.md` du département et les logs récents.
2. Appeler l'ERP pour interroger les commandes d'exception.
3. Appeler le CRM pour interroger les données client.
4. Appeler Google Sheets pour organiser le spreadsheet d'analyse.
5. Appeler le L2 « Exception Analysis Skill ».
6. Appeler le Workflow de génération de rapport L3.
7. Réécrire le processus d'analyse, sources citées, tâches de suivi et executive summary dans le Wiki.
8. Dans le briefing, rappeler aux managers quels items nécessitent confirmation humaine.

#### Valeur que le client comprendra

- Le personnel n'a pas besoin de savoir comment chaque système opère.
- L'IA peut aider à décomposer et exécuter des tâches inter-systèmes.
- Les managers peuvent obtenir les données de décision plus rapidement.
- L'IA se transforme d'un outil en un agent de travail qui accumule la connaissance, trace l'evidence et opère selon un schedule.
- L'Agent n'est pas un worker one-shot — il organise, rappelle, met à jour et produit des briefings continuellement, chaque jour.

#### Contenu du cours

- Fondamentaux d'Agentic AI et la frontière L4 / L5.
- Architecture Hermes Agent : Wiki, SQLite, skills, tools, runtime schema, policy.
- SOP Orient-first : avant de travailler, l'Agent lit d'abord schema, purpose, INBOX, index et log.
- Ingest / query / update / lint / graph-synthesis.
- Source analysis, keyword extraction, autonomous discovery, briefing-generator.
- Comment concevoir des Skills appelables par Agent et des Workflows n8n.
- Révision HITL, permissions, Logs, fallback et portes d'acceptation (Stage Gates).

#### Livrables du cours

- 1 exemple de tâche Hermes Agent départementale.
- Table L4 IPOE.
- Spécification de tâche d'Agent.
- Wiki initial : `purpose.md`, `SCHEMA.md`, INBOX, queue, watchlist, tasks.
- Liste d'outils disponibles pour l'Agent.
- Enregistrements de test ingest / query / update.
- Modèle de briefing.
- Table de porte d'acceptation 4A-4E.
- Runbook de risque, permissions et opérations de l'Agent.

### 3.5 L5 Multi-Agent Organization : ClawTeam

#### Positionnement

Le focus à L5 est d'avoir plusieurs Agents spécialistes qui collaborent, formant une équipe IA qui complète des tâches de classe entreprise qu'un seul Agent ne peut pas.

ClawTeam est la plateforme de landing pour Agentic Team AI.

#### Scénario typique

Le CEO dit :

> Nous voulons développer un nouveau produit. Aide-moi à organiser opportunités de marché, concurrents, positionnement produit, stratégie marketing, préparation customer service et projections financières.

ClawTeam peut lancer plusieurs Agents :

- Market Analysis Agent : analyse les tendances du marché, segments clients et concurrents.
- Product Planning Agent : organise les exigences produit et priorités de fonctionnalités.
- Marketing Strategy Agent : propose canaux, messaging et plans de campagne.
- Customer Service Agent : prépare FAQs, workflows de service et base de connaissances.
- Financial Analysis Agent : estime coûts, revenus, budget et ROI.
- Project Integration Agent : intègre tous les outputs en un plan de projet.

#### Valeur que le client comprendra

- Pas une personne plus une IA, mais un département plus une équipe IA.
- Les tâches complexes inter-départements peuvent être ébauchées plus rapidement.
- Le management peut utiliser l'AI Team pour préparer le travail de décision en amont.
- L'entreprise commence à acquérir des capacités d'opérations automatisées et d'innovation.

#### Contenu du cours

- Concepts de collaboration Multi-Agent.
- Conception de rôles d'Agent.
- Assignment de tâches et intégration.
- Conflits de rôle et vérifications de qualité.
- Formats de sortie d'Agent Team.
- Gouvernance et supervision de tâches de classe entreprise.

#### Livrables du cours

- Une conception de scénario Agent Team.
- Cartes de rôle d'Agent.
- Diagramme de flux de collaboration Multi-Agent.
- Échantillons d'output d'Agent Team.

## 4. Conception simple de questionnaire de diagnostic

### 4.1 Objectif du questionnaire

En 10-15 minutes, le questionnaire doit permettre au client de comprendre :

- Où se situe la maturité IA actuelle de l'entreprise.
- Quelles capacités ont déjà une fondation.
- Quels gaps obstruent le stade suivant.
- Comment le ratio de cours doit être configuré.
- Sur quels sujets le diagnostic de conseil ultérieur doit se concentrer.

### 4.2 Dimensions du questionnaire

Nous recommandons de diviser le questionnaire en six dimensions :

| Dimension | Ce qu'elle juge |
| --- | --- |
| Usage d'outils | Si les employés utilisent stablement les outils IA |
| Consolidation de connaissances | S'il y a Prompts, SOP, modèles, Skill Library |
| Automatisation de processus | S'il y a intégration système et workflows automatisés |
| Intégration système | Si Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP peuvent être invoqués par workflows |
| Application d'Agent | S'il y a un Agent IA pouvant exécuter des tâches autonomement |
| Implémentation & Change | S'il y a permissions, sécurité, métriques de performance et systèmes de management |

### 4.3 Output du diagnostic

Le questionnaire produit après complétion :

- Niveau de maturité actuel : L1-L5.
- Gaps principaux : ex. connaissances non consolidées, workflows non intégrés, Agent manquant de gouvernance.
- Ratio de cours recommandé : ex. L1 20%, L2 30%, L3 30%, L4 15%, L5 5%.
- Scénarios prioritaires recommandés : ex. classification automatisée d'e-mails de service client, génération de propositions de vente, analyse de commandes d'exception ERP.
- Focus du diagnostic de conseil ultérieur : ex. inventaire de processus, permissions de données, métriques ROI.

## 5. Logique de configuration du ratio de cours

### 5.1 Principes de configuration

Le ratio de cours n'est ni choisi aléatoirement par le client ni fixé par nous.

Logique recommandée :

- D'abord juger la maturité actuelle basée sur le questionnaire.
- Puis regarder les objectifs du management : efficacité, coût, qualité, revenu, gouvernance.
- Puis regarder les conditions système : si Gmail, Sheets, Notion, CRM, ERP et API sont déjà en place.
- Puis regarder le profil de l'entreprise : industrie, sensibilité des données, capacité IT, budget, politique cloud.
- Puis regarder le mode de déploiement : IA cloud, Hybrid, entièrement on-premises.
- Enfin, décider le ratio de cours L1-L5.

### 5.2 Profil de l'entreprise et mode de déploiement

Avant la conception du cours, vous devez d'abord investiguer quelle architecture IA convient au client.

#### IA cloud

Le moins cher et le plus rapide à lancer. Convient aux entreprises avec faible sensibilité des données qui se concentrent principalement sur copywriting, recherche, service client, marketing et travail de connaissance général. Le cours peut souligner L1 et L2 ; L3 intègre d'abord avec des outils SaaS comme Gmail, Sheets, Notion et CRM.

#### Hybrid : Cloud + On-Premises

Le parcours le plus pragmatique pour la plupart des entreprises. Les tâches non sensibles peuvent utiliser des modèles cloud, tandis que les données sensibles, systèmes internes et processus core restent on-premises. Le cours doit souligner classification de données, routage n8n, Credentials, API, intégration ERP et révision humaine.

#### Entièrement on-premises

Convient aux R&D/manufacturing, finance, santé, gouvernement ou scénarios de données hautement sensibles. Le cours doit souligner le portail privé OpenWebUI, modèles on-premises, RAG interne, intégration ERP/API/DB, Logs, permissions, audit et change management.

### 5.3 Adéquation industrie

#### R&D / Manufacturing

Les systèmes communs sont ERP, MES, PLM, QMS, bases de données internes et systèmes de documents. Les scénarios IA doivent se concentrer sur recherche SOP, anomalies qualité, analyse de plaintes, résumés de documents R&D, commandes d'exception ERP et consolidation de connaissances de processus. Typiquement recommander Hybrid ou entièrement on-premises.

#### Marketing / Services

Les systèmes communs sont Gmail, Sheets, Notion, CRM, plateformes pub et outils sociaux. Les scénarios IA doivent se concentrer sur propositions, copywriting, analyse de concurrents, résumés de réunions clients, mises à jour CRM et rapports de performance de campagne. Typiquement peut lancer rapidement depuis IA cloud ou Hybrid.

#### Industries hautement sensibles

Par exemple, finance, santé, gouvernement et départements critiques d'entreprises cotées. Le cours doit prioriser classification de données, permissions, audit, révision humaine et déploiement on-premises. L4/L5 doivent d'abord être positionnés comme decision support plutôt que prise de décision entièrement autonome.

### 5.4 Configurations d'exemple

#### Scénario A : Entreprise débutante IA

État actuel : La plupart des employés n'ont pas encore utilisé l'IA stablement.

Ratio recommandé :

- L1 OpenWebUI : 40%
- L2 Knowledge Codification : 35%
- L3 n8n : 20%
- L4 Hermes Agent : 5%
- L5 ClawTeam : 0%

Objectif : D'abord construire un langage partagé et des Skills départementaux.

#### Scénario B : IA en usage, mais adoption Workflow en retard

État actuel : Les employés peuvent utiliser l'IA, mais les résultats sont éparpillés et les workflows restent manuels.

Ratio recommandé :

- L1 OpenWebUI : 15%
- L2 Knowledge Codification : 30%
- L3 n8n : 40%
- L4 Hermes Agent : 10%
- L5 ClawTeam : 5%

Objectif : Enchaîner les Skills en Workflows, prioriser de compléter 1-2 PoCs.

#### Scénario C : Fondation d'automatisation en place, veut déployer des Agents

État actuel : A déjà de l'expérience n8n ou intégration système.

Ratio recommandé :

- L1 OpenWebUI : 5%
- L2 Knowledge Codification : 20%
- L3 n8n : 25%
- L4 Hermes Agent : 30%
- L5 ClawTeam : 20%

Objectif : Upgrade de l'automatisation de processus à Agent et Agent Team.

## 6. La méthode de diagnostic de conseil en huit stades

> ⚠️ **Tous les exemples clients référencés dans ce chapitre (ex. « Client M » / « MingChang Packaging » au §6.1) sont des cas fictifs générés par IA**, PAS des clients réels. Tous les chiffres sont illustratifs. Voir [`../04_Scenarios/README_EN.md`](../04_Scenarios/README_EN.md) pour le disclaimer complet.

### Stage 1 : As-Is Snapshot — Découverte de l'état actuel

Inventorier l'usage IA existant de l'entreprise, systèmes, processus, données et méthodes de prise de décision.

Outputs :

- Rapport d'évaluation d'état actuel.
- As-Is Process Maps.
- Table d'inventaire d'usage IA.

### Stage 2 : Reference Model Alignment — Introduction au modèle standard

Introduire le modèle de maturité L1-L5 pour que management et départements partagent un langage commun.

Outputs :

- Matrice d'évaluation de maturité.
- Liste de gap de capacité L1-L5.

### Stage 3 : Best Practice Integration — Benchmarking contre meilleures pratiques

Comparer aux patterns d'application IA communs et cas benchmark dans l'industrie.

Outputs :

- Liste de scénarios benchmark de l'industrie.
- Scénarios d'application IA à haute valeur.

### Stage 4 : Gap Analysis

Conduire une comparaison structurée entre état actuel et état cible, classifiant comme Missing, Broken, Redundant.

Outputs :

- Matrice de gap.
- Classement de priorité Impact x Effort.

### Stage 5 : Problem Definition — Définition du problème core

Utiliser le principe 80/20 pour identifier les problèmes les plus dignes d'être résolus en premier.

Outputs :

- Executive Problem Statement.
- Problèmes clés et causes racines.

### Stage 6 : Benchmarking et objectifs par phases

Fixer objectifs court, moyen et long terme et portes d'acceptation (Stage Gates).

Outputs :

- Objectifs à trois phases.
- Critères d'acceptation.
- Recommandations KPI.

### Stage 7 : To-Be Design — Conception de blueprint futur

Concevoir le futur AI Operating Model.

Outputs :

- To-Be Operating Model.
- Skill Map.
- Workflow Map.
- Agent Map.
- Blueprint d'intégration système.

### Stage 8 : Implementation and Change — Déploiement d'exécution et gouvernance du change

Planifier la séquence de déploiement, système de gouvernance, plan de formation et suivi ROI.

Outputs :

- Transformation Roadmap.
- Change management plan.
- Matrice de suivi ROI.
- Proposition de déploiement de follow-on.

## 7. Livrable final : sommaire de l'AI Transformation Diagnostic Report

### 7.1 Couverture

Nom de l'entreprise, période de diagnostic, équipe de conseil, version.

### 7.2 Executive Summary

Un résumé d'1-2 pages pour le CEO :

- Maturité actuelle.
- Plus grand problème.
- Plus grande opportunité.
- Direction de déploiement prioritaire recommandée.
- Valeur attendue.

### 7.3 Résultats du diagnostic de maturité IA

- Scoring L1-L5.
- Graphique radar à six dimensions.
- Différences de maturité entre départements.
- Gaps principaux.

### 7.4 Observations du cours et inventaire de capacité

- Participation au cours.
- Prompts, Skills, Workflows et scénarios Agent produits par chaque département.
- Absorption des employés.
- Préoccupations du management.

### 7.5 Inventaire des processus As-Is et systèmes

- Statut d'usage de Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP et autres systèmes.
- Flux de données.
- Flux de tâches.
- Flux de décision.
- Points de retravail manuel.

### 7.6 Liste de scénarios IA à haute valeur

Organisée par département :

- Sales.
- Customer Service.
- Marketing.
- Operations.
- Finance.
- HR.
- IT.
- Management.

Chaque scénario doit être étiqueté avec :

- Maturité correspondante : L1-L5.
- Systèmes nécessitant intégration.
- Bénéfices attendus.
- Difficulté de déploiement.
- Exigences de risque et gouvernance.

### 7.7 Analyse de gap et problèmes core

- Missing : capacités, données, processus, rôles manquants.
- Broken : processus actuellement cassés ou instables.
- Redundant : travail répétitif, à faible valeur, automatisable.
- Définition de problème core.

### 7.8 To-Be AI Operating Model

- Skill Library départementale.
- n8n Workflow Center.
- Centre de tâches Hermes Agent.
- Modèle de collaboration ClawTeam Agent Team.
- Mécanismes de permission et révision.

### 7.9 Roadmap à trois phases

#### Phase 1 : Fondation IA et Skill-isation

Objectif : Convertir l'usage individuel en capacité départementale.

#### Phase 2 : Automatisation de Workflow

Objectif : Intégrer Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP et compléter des PoCs de processus à haute valeur.

#### Phase 3 : Agentic AI et AI Team

Objectif : Permettre à Hermes Agent et ClawTeam de prendre en charge des tâches inter-départements.

### 7.10 Recommandations ROI et gouvernance

- Temps économisé.
- Taux d'erreur réduit.
- Vitesse de réponse améliorée.
- Connaissance consolidée.
- Onboarding des nouveaux raccourci.
- Qualité de décision du management améliorée.
- Permissions de données et contrôle de sécurité.

## 8. Versions de story de vente externe

### 8.1 Version 30 secondes

La plupart des entreprises aujourd'hui ont déjà des personnes qui utilisent l'IA, mais la plupart sont coincées au stade outil-individuel. Nous utilisons d'abord un questionnaire pour diagnostiquer la maturité IA actuelle de l'entreprise, puis arrangeons le ratio de cours selon L1-L5, et finalement utilisons une méthodologie de conseil en huit stades pour produire un AI Transformation Diagnostic Report — pour que l'entreprise sache où elle est maintenant, quoi faire ensuite, et quels processus peuvent être automatisés en premier.

### 8.2 Version 3 minutes

Le problème le plus commun dans l'AI Transformation n'est pas que les employés ne puissent pas utiliser l'IA, mais que l'usage est trop éparpillé. Certains utilisent ChatGPT, certains peuvent écrire des Prompts, certains veulent intégrer le CRM, certains veulent consolider automatiquement les rapports ERP — mais l'entreprise n'a pas d'architecture partagée.

Nous classifions la maturité IA en cinq niveaux : L1 est Chat AI sur OpenWebUI ; L2 est Skill AI construit avec Antigravity, Claude Code et Codex ; L3 est Workflow AI utilisant n8n pour intégrer Gmail, Sheets, Notion, CRM, API et ERP ; L4 est Hermes Agent ; L5 est l'équipe multi-Agent sur ClawTeam.

Le flow de service est simple : d'abord faire le diagnostic par questionnaire pour découvrir où l'entreprise se situe actuellement ; puis former basé sur le résultat du diagnostic, avec le ratio de cours déterminé par la maturité et les objectifs du client ; enfin, nous utilisons une méthodologie de conseil management en huit stades pour produire un rapport de diagnostic couvrant état actuel, gaps, problèmes core, blueprint futur, Roadmap et ROI.

Donc ce que le client achète n'est pas un cours, mais un parcours de l'apprentissage IA jusqu'à l'exécution de transformation d'entreprise.

## 9. Contenu à compléter ultérieurement

Ce qui suit doit être complété avec priorité :

- Items du questionnaire de maturité IA.
- Logique de scoring L1-L5.
- Règles de recommandation de ratio de cours.
- Modèle de rapport de diagnostic de conseil.
- Histoires clients d'exemple.
- Library de scénarios à haute valeur par département.
- Workflows de démonstration pour intégration n8n de Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP.
