Analyse présenté au Lecko In'Pulse Day, le 15 octobre 2026

Votre IA connaît le monde. Connaît-⁠elle votre métier ?

Il y a 18 mois, nous avons essayé chez Lecko de produire nos propositions commerciales avec l'IA. Les juniors étaient conquis, les seniors beaucoup moins. Cela a été l'occasion de comprendre les raisons de ces limites et la façon de créer un véritable assistant métier. J'ai partagé au Lecko In'Pulse Day ces enseignements et les leviers à disposition.

Arnaud Rayrole, fondateur de Gr33t

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Arnaud Rayrole sur scène au Lecko In'Pulse Day, le 15 octobre 2026, devant le schéma de la double limite de l'index

Connectée à nos documents, et pourtant générique

Nous attendions de l’IA qu’elle nous fasse gagner du temps sur notre cœur de métier : réutiliser nos propositions passées, nos méthodes, nos références. Elle a surtout produit des textes corrects, mais interchangeables, sans les spécificités qui font la valeur de Lecko. Pour une entreprise de conseil, un document générique ne vaut rien. Ce que nous avons compris : sans nos propres productions, l’IA répond avec le savoir le plus répandu, même quand elle est connectée à nos données. Elle élève le novice au niveau du consensus, mais elle tire l’expert vers le bas. Un progrès pour le novice, un recul pour l’expert.

Courbe en cloche : sans vos productions, l'IA répond depuis le consensus, le savoir le plus répandu. Un progrès pour le novice, un nivellement pour l'expert.

Ce qui manque : passer de l'outil à l'assistant

Aujourd'hui, l'IA reste un outil : on s'en sert pour chercher, reformuler, synthétiser. Pour que des usages métier émergent, elle doit devenir un assistant, capable d'automatiser et de coproduire vos activités.

Nourrie de vos documents, l'IA part de vos connaissances et non plus du consensus : elle respecte vos conventions, vos cadres et votre gouvernance.

Courbe : avant, l'IA répond depuis le consensus générique ; nourrie de vos documents (études et analyses, livrables et propositions, méthodes maison, conventions et gouvernance), elle répond depuis votre savoir, dans votre cadre.

Un assistant, c'est une méthode nourrie de connaissances. La méthode se formalise dans une skill. Les connaissances viennent de vos productions. C'est ce second prérequis qui n'est pas rempli aujourd'hui.

Schéma de principe : la skill décrit la méthode étape par étape, l'agent l'applique à chaque étape, et s'appuie sur des connaissances internes qualifiées (propositions commerciales, livrables de mission, études réalisées).

La suite de l’analyse

Quatre parties, chacune avec son extrait vidéo de la keynote, et les supports à réutiliser chez vous.

  1. Pourquoi Copilot et Gemini restent génériques sur votre métier
  2. Pourquoi la qualification fait la performance d’un agent
  3. Quelle corrélation entre le prix facturé à l’usage et la consommation en tokens ?
  4. Trois façons de brancher un agent sur vos propres documents

Le support de la keynote (PowerPoint et PDF) et les schémas, réutilisables librement

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Ces informations me servent à vous envoyer un lien personnel et à savoir dans quelles entreprises ces questions se posent. Rien de plus.

Questions fréquentes

Copilot ou Gemini sont-ils inutiles ?

Non. Ils retrouvent très bien un document précis. Leur limite apparaît quand il faut analyser un corpus ou coproduire un livrable.

Puis-je réutiliser les supports en interne ?

Oui, librement, en conservant la mention de la source.

L’autre moitié du sujet : L’empreinte de l’IA se maîtrise (aussi) dans les données 

Ce sujet rejoint ce que nous développons chez Gr33t : la qualification des documents pour l’IA