Pourquoi nous avons choisi de construire notre IA avec nos clients, plutôt que de l’emprunter ? 

Il y a deux ans, l’intelligence artificielle faisait surtout parler d’elle dans les conférences. Chez nous, elle était déjà entre les mains de quelques clients pilotes, qui testaient un premier outil pour optimiser leurs tournées de soin.

Deux ans plus tard, cet outil équipe bien plus que ces premiers clients. Et on aurait pu aller beaucoup plus vite pour y arriver. Il suffisait de brancher nos logiciels sur un modèle disponible en quelques clics, d’annoncer un chatbot partout, de communiquer dès le premier prototype qui tournait à peu près. On a pris le chemin plus long : construire cette IA avec les gens qui allaient s’en servir tous les jours.

Une IA hébergée sur nos serveurs

On s’appuie, comme la plupart des acteurs, sur des modèles de langage tiers pour générer certaines réponses. La différence ne se joue pas sur ce point : elle se joue sur où et comment ces modèles fonctionnent.

Chez nous, ces modèles tournent dans un environnement que nous maîtrisons : une instance dédiée, hébergée en France, à laquelle le fournisseur du modèle n’a pas accès. Concrètement, ce n’est pas vos données qui voyagent vers un tiers pour qu’il en fasse quelque chose, c’est le modèle qui travaille chez nous, sur des informations qui restent chez nous.

C’est cette distinction qui permet de répondre simplement quand on nous demande où vont les informations d’un usager : elles ne partent pas.

La décision reste entre vos mains

Il y a un principe auquel on tient, et qu’on appliquait avant même que l’IA Acte vienne le rappeler : notre IA propose, elle ne décide jamais à votre place. Un planning réajusté, un remplaçant suggéré, un dossier pré-rempli, ce sont des propositions. La personne qui valide reste responsable de ce qu’elle valide. On trouve ça normal. On ne voudrait pas travailler avec un outil qui pense l’inverse.

Ce qu’un modèle générique ne saura jamais tout seul

Un modèle d’IA classique ne sait pas ce qu’est une évaluation HAS. Il ne sait pas ce que représente, pour une équipe, un cerfa MDPH de vingt pages à la fin d’une journée déjà longue. Il peut en apprendre les mots, le temps d’un prompt. Il ne le sait pas comme le sait quelqu’un qui a passé trente-cinq ans aux côtés de ce secteur, à voir ce que « bien faire » veut dire concrètement.

C’est cette connaissance-là qu’on a voulu mettre dans nos agents. Pas un vernis de vocabulaire médico-social posé sur une IA générique, mais quelque chose de construit avec nos clients, patiemment. C’est ce qui fait qu’un agent sait quoi remplir dans un dossier, et pas seulement où écrire.

Pourquoi tout ça compte ?

On ne voit pas cette façon de faire comme un argument commercial. On la voit comme une manière de tenir une promesse simple : que vos outils continuent de fonctionner même si le monde autour bouge, que vos données restent là où vous croyez qu’elles sont, et que la décision finale, celle qui compte vraiment, reste humaine.

C’est un choix qu’on a fait il y a deux ans. On le referait sans hésiter. Ce que ça donne aujourd’hui, sur les tournées, les remplacements, les dossiers MDPH, se voit mieux que ça ne se raconte.