COFONDATEUR ET CHEF DE LA TECHNOLOGIE · QUANTUMIZE AI
Des agents qui tiennent en production.
Je conçois et bâtis l'architecture derrière nos produits : des agents qui connaissent votre entreprise, montrent leurs sources et vous laissent décider.
LE VRAI RISQUE
Adopter une plateforme d'IA, c'est confier l'actif dont vous voulez le moins perdre le contrôle.
Adopter une plateforme d'IA, c'est confier l'actif dont vous voulez le moins perdre le contrôle : tout ce que votre entreprise sait.
Un contexte impossible à auditer
Documents, fiches CRM et savoir informel sont aspirés dans une base vectorielle que personne ne peut inspecter. Quand une réponse est fausse, personne ne peut dire pourquoi, ni d'où elle vient.
Des réponses sans traçabilité
Un agent affirme quelque chose à votre client. Sur la base de quel document, et à quelle date ? Quand personne ne peut répondre, c'est l'assurance de la réponse qui fait tout le travail, et c'est vous qui portez le risque.
Un contrôle que vous n'avez jamais décidé de céder
Votre contexte se retrouve dans un corpus d'entraînement, dans une autre juridiction, selon des conditions que personne chez vous n'a lues. Un agent s'engage sur quelque chose qu'aucun humain n'a approuvé. Personne n'a choisi ça : c'est arrivé par accumulation, faute de décision.
Ce sont les garde-fous autour d'un agent qui déterminent la confiance qu'on peut lui accorder.
CE QUE JE PILOTE
Cinq choses dont je réponds personnellement.
Des agents conçus autour du travail réel
Un agent mérite sa place quand il enlève une vraie tâche des mains de quelqu'un. Argo Sales transforme une heure de préparation de prospect en un plan d'action de cinq minutes qui couvre l'angle d'ouverture, le positionnement concurrentiel et les objections que votre vendeur va réellement entendre. La conception part du travail que votre équipe fait déjà, pas d'une fenêtre de clavardage.
Moteur de contexte
C'est ce qui rend ces agents utiles. Le savoir de votre entreprise est modélisé comme un graphe gouverné plutôt que déversé en vrac sous forme de documents, avec des entités, des relations et une provenance explicites, de sorte que chaque réponse remonte à une source et à une date.
Cloisonnement par client
Vos données sont séparées de celles de tous les autres clients par conception, avec un modèle de cloisonnement adapté à votre profil de risque. La frontière est appliquée dans la couche de données, pas seulement dans le code applicatif.
Ancrage et évaluation
On mesure la qualité de la recherche documentaire au lieu de la présumer. Les mises en production sont bloquées si les seuils de précision ne sont pas atteints, bien avant qu'un agent approche une conversation client.
Opérabilité
Traçage de chaque exécution d'agent, surveillance des erreurs, déploiements progressifs, retour arrière. Quand quelque chose déraille, on peut vous montrer l'exécution exacte : requête, contexte récupéré, modèle, latence.
POURQUOI C'EST BÂTI AINSI
Rien de tout ça n'est de la prudence théorique. Ça vient d'années de travail de plateforme en grande entreprise.
Rien de tout ça n'est de la prudence théorique. Ça vient d'années de travail de plateforme en grande entreprise, et ce travail-là change vos réflexes.
CAE : plateforme de données et de gouvernance, en production
J'ai piloté la conception et la livraison du catalogue propriétaire, de l'acquisition et de l'ingestion pilotées par les métadonnées, du profilage et des contrôles de qualité automatisés, de l'orchestration sur Kubernetes et de la consommation alignée SOC 2 sur Databricks. Tout y a été façonné par une seule contrainte : la gouvernance devait accélérer les équipes produit au lieu de les bloquer.
MTY Food Group : plateforme et applications
Architecte de plateforme pour une plateforme de données et d'IA multi-bannières, et pour les applications qui la consomment. Disponible ≠ actionnable.
CAE Rise : microservices et quasi-temps réel
Services Python et C#/.NET, analytique quasi-temps réel, infrastructure Azure. C'est en travaillant aussi près des opérations que les décisions de plateforme ont commencé à prendre leur sens pour moi.
En entreprise réglementée, on comprend vite qu'une démo et une plateforme ne sont pas la même chose.
Les travaux chez CAE et MTY ont été réalisés dans des rôles antérieurs, avant Quantumize AI.
→ Détail technique des deux réalisationsDes notes plus longues sur les problèmes ci-dessus : conception du moteur de contexte, cloisonnement multi-clients, évaluation de la recherche documentaire, et ce qui casse vraiment quand les agents rencontrent les données d'entreprise.
CE QUE MON ÉQUIPE ET MOI CONSTRUISONS
Trois produits, une seule discipline d'ingénierie.
Trois produits, une seule discipline d'ingénierie. Les trois reposent sur les deux mêmes standards internes (comment un agent est structuré, et comment le savoir d'un domaine devient un contexte sur lequel un agent peut raisonner), partagent un seul système de design et suivent une seule règle : rien ne sort sans avoir passé son jeu d'évaluation. Les piles technologiques divergent là où les problèmes divergent, mais la discipline reste la même.
Un est en pilote en entreprise. Les deux autres sont encore en construction, et c'est indiqué comme tel ci-dessous.
en pilote en entreprise
Argo Sales
Une à deux heures de préparation de prospect transformées en un plan d'action de cinq minutes qui couvre l'angle d'ouverture, le positionnement concurrentiel et le traitement des objections. Plus de dix utilisateurs s'en servent en pilote actif en entreprise.
en développement
Argo Marketing
Un système d'exploitation marketing agentique pour les plus petites marques. Il interroge le fondateur pour construire un portrait structuré de l'entreprise, puis exécute une boucle hebdomadaire : audit de la visibilité de la marque dans la recherche et dans les réponses générées par l'IA, priorisation de ce qui vaut la peine d'être corrigé, production du contenu. La priorisation est déterministe, et les correctifs attendent une approbation humaine.
en développement
Ludo
Un assistant en droit du football pour les agents licenciés, les dirigeants de club et les avocats spécialisés en droit du sport, ancré dans le corpus réglementaire et jurisprudentiel de la FIFA. Chaque affirmation juridique remonte à une source récupérée. Si une citation sort de la mémoire du modèle, on la traite comme un défaut.
Rendu au troisième produit, on découvre si le premier avait vraiment été architecturé ou simplement improvisé.
Tout ce qui est ici est construit avec l'équipe d'ingénierie de Quantumize. Je ne prends aucun mandat en dehors d'elle.
Besoin d'aide pour que l'IA atterrisse vraiment dans votre organisation ?
Amenez les questions difficiles sur l'architecture, le traitement des données et ce qui arrive quand un agent se trompe. J'y réponds moi-même, sans renvoi à un ingénieur d'avant-vente.