Équipe IA embarquée · Paris
La plupart des PME ne sont pas en retard sur l'IA. Elles sont en retard sur elles-mêmes.
Havoop est une équipe IA qui s'installe dans votre entreprise. On commence par écrire comment elle fonctionne au quotidien, on choisit trois à cinq workflows où un agent change quelque chose, et on le construit avec une personne qui garde la main. Hébergement en Europe.
Où en êtes-vous ?
Trois questions, deux minutes. Ce sont celles qu'on pose au début de chaque mission. Le résultat est une première lecture sur l'échelle de maturité en six niveaux de Turing Post, celle qu'on utilise dans nos diagnostics.
Ce qui bloque, en général
Vous avez essayé ChatGPT, peut-être Copilot. Quelqu'un dans l'équipe a bricolé un assistant qui marche à moitié. Et rien ne change dans les opérations.
Le blocage est presque toujours le même : l'entreprise ne sait pas décrire son propre travail dans une forme qu'une machine peut suivre. Les règles vivent dans la tête de deux ou trois personnes. Le process change selon le client. Chaque équipe a son vocabulaire.
Un exemple qu'on raconte souvent. Un cabinet de tenue comptable pour la restauration voulait automatiser la saisie des factures fournisseurs à partir de PDF et de photos. L'OCR était la partie facile. Le reste a pris six semaines : certains fournisseurs mettaient les frais de carburant en frais annexes, d'autres y mettaient les consignes de bouteilles. Certains rééditaient une facture avec un nouveau numéro, d'autres réutilisaient l'ancien. Il a fallu écrire tout ça avant qu'un agent puisse s'en servir. Une fois les règles écrites, plusieurs « exceptions » fournisseurs ont disparu d'elles-mêmes.
C'est ce socle qu'on pose en premier. Les agents viennent après.
55 % des TPE-PME françaises utilisent l'IA générative. 58 % des dirigeants disent que c'est une question de survie. 32 % l'ont réellement déployée. Bpifrance Le Lab, 2025.
Cas rapporté par Turing Post, « The Unsexy Truth of AI Adoption », avril 2026.
Par où commencer
Il y a plusieurs portes d'entrée. Les petites servent à voir si on travaille bien ensemble avant d'engager un diagnostic.
- Atelier Frontière
- Une demi-journée, 5 à 15 personnes
- 2 500 € HT
- Chacun cartographie ses tâches en trois zones : là où l'IA fait le gros du travail, là où elle rédige et vous corrigez, là où elle n'entre pas. Vous repartez avec une règle d'une page par personne.
- Sprint Cold Start
- 1 à 2 semaines
- 2 500 € HT
- Six à douze entretiens et une carte de l'organisation telle qu'elle fonctionne. Utile aussi quand on reprend une entreprise ou une fonction.
- Diagnostic
- 2 à 4 semaines
- À partir de 4 000 € HT
- Cartographie, niveau de maturité, trois à cinq automatisations chiffrées, feuille de route à six mois. 50 % déduits si on déploie ensuite.
- Déploiement d'agents
- 4 à 12 semaines
- Sur devis
- L'agent construit, intégré à vos outils, en production avec une personne dans la boucle.
- Sprint mise en production
- 2 semaines
- Dès 5 000 € HT
- Audit trail, humain dans la boucle, AI Act, RGPD. Un dossier présentable au COMEX et au DPO.
- Déploiement souverain
- Mensuel
- 1 499 € HT / mois par agent
- Pour les professions soumises au secret professionnel : l'agent tourne sur une infrastructure que vous contrôlez, journal d'audit compris.
Construit pour le réel français
Les outils viennent des États-Unis. Vos contraintes viennent d'ici. On sait la différence entre un BL et une facture pro forma, et on construit les agents autour de :
- les déclarations URSSAF et la DSN mensuelle
- la TVA à 5,5 %, 10 % et 20 %, et ses règles de catégorisation
- les conventions collectives de votre secteur
- le passage de relais avec votre expert-comptable
- le cycle du bilan annuel
- les mentions obligatoires et les règles de conservation des factures
Aucun déploiement Havoop n'est câblé à un seul fournisseur de modèle. En juin 2026, les modèles les plus avancés d'Anthropic ont été coupés dans le monde entier pendant dix-huit jours à cause de contrôles à l'export américains. Les modèles de production n'ont pas été touchés, et un déploiement Havoop ne l'aurait pas remarqué : chaque workflow peut basculer d'un fournisseur à l'autre, et chaque tâche tourne sur le modèle le moins cher qui tient la qualité demandée.
Pour les cabinets d'avocats, d'expertise comptable et de santé, on peut aller plus loin : modèles ouverts sur une infrastructure que vous contrôlez, données qui ne quittent pas votre environnement, journal de chaque action. On ne le propose que quand une obligation le justifie.
On commence par une conversation
Trente minutes en visio. Vous racontez votre activité, ce qui vous prend du temps, ce que vous avez déjà essayé. À la fin, on vous dit si on peut aider. Si non, on vous dit vers qui aller.
Comment on travaille
Écrire ce que vous faites.
Une journée sur place, puis six à douze entretiens de trente minutes. Le format vient d'Andrew Bosworth, qui l'utilise chez Meta pour prendre en main une nouvelle équipe : vingt-cinq minutes « racontez-moi tout ce que je devrais savoir », trois minutes « qu'est-ce qui coince », deux minutes « qui d'autre je devrais voir ». Au bout de six entretiens, on a une carte de l'entreprise qui ressemble rarement à l'organigramme. C'est le document qui justifie le diagnostic.
Décomposer chaque workflow.
Ce qu'un agent fait à chaque étape se réduit à sept gestes : attendre un déclencheur, vérifier, classer, enrichir, produire, exécuter, demander. On note lesquels s'enchaînent, et à quels endroits une personne tranche. Puis un test simple. Même entrée, même chemin à chaque fois ? C'est de l'automatisation à flux fixe : deux à six semaines. Le chemin change selon le cas ? C'est un agent qui raisonne : deux à quatre mois. Six à sept idées sur dix tombent dans le premier cas, et c'est là que le retour est le plus rapide.
Construire un seul agent, avec une personne qui tranche.
Chaque agent démarre en mode consultant : il propose, vous validez. Après trente jours à plus de 95 % de justesse, il passe en mode approbateur sur les actions à faible risque. Certaines actions ne seront jamais autonomes, et c'est écrit dans le contrat.
On construit un seul agent par workflow. Sur des tâches que rien ne vérifie automatiquement, chaque agent ajouté est un endroit de plus où une erreur entre sans bruit. Une analyse publiée par AlphaSignal en mai 2026 mesure un facteur 17 d'amplification des erreurs entre systèmes multi-agents et mono-agent sur une même tâche.
Tenir en production, et regarder où va le temps.
Un agent qui marche en démo et un agent qui marche encore dans six mois sont deux objets différents. Le second a des points de reprise, une mémoire séparée du contexte, une liste écrite de ce qu'il a le droit de faire, une gestion des échecs, et un environnement isolé avec un accès limité à vos outils. On ne livre pas en dessous de ces cinq points.
Le temps gagné doit aussi aller quelque part. On écrit avec vous à quoi sont réaffectées les heures libérées. Laissées à elles-mêmes, elles se dissolvent dans les emails et le retour reste à zéro.
Pendant les deux ou trois premiers mois, un déploiement qui marche et un qui échoue se ressemblent de l'extérieur : des coûts en plus, aucun effet visible sur le résultat. On fixe donc des indicateurs avancés dès le départ. S'ils ne bougent pas à la huitième semaine, on arrête et on reprend.
Toute la méthode, avec ses sources