Le travail
Neuf projets. Chacun a commencé par une vraie job pour une vraie entreprise – parfois la mienne. Cliquez sur un projet pour lire l'histoire complète, incluant ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas encore, et à quoi ça ressemblerait de faire quelque chose de similaire pour vous.
Un mois de travail, trois heures de travail
Plus de 6 000 articles de données produits migrés entre deux systèmes d'inventaire en environ trois heures.
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Dix-huit ans de courriels, transformés en bibliothèque de patrons
Plus de 500 000 messages dans mon archive de courriels, filtrés pour en garder 736 recommandations clients à haut signal – maintenant une bibliothèque de patrons que l'assistant IA de mon partenaire en ventes et marketing consulte en direct, chaque semaine.
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Un anonymiseur de CV qui enlève l'identité avant que la moindre IA ne le lise
Les CV bruts s'arrêtent sur un serveur montréalais. L'IA infonuagique ne voit jamais que les compétences et l'expérience caviardées, et la vie privée du candidat ne quitte jamais le sol canadien.
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Un module de formation, raccourci sur demande
Deux productions dans le premier mois – la session CHRO de MacKay CEO Forums et l'équipe APL d'Alberta Health Services. Même protocole de coupe, deux pipelines très différents.
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Un protocole en sept étapes pour refaire un site bilingue
Sept étapes que mon pipeline d’IA roule à mes côtés – recherche en profondeur, tri de contenu, nouvelle fondation, construction bilingue, AQ en trois phases. Un remplacement bilingue de quatorze pages, de bout en bout, en quelques heures.
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Un anonymiseur qui roule sur votre portable
Une transcription d'entrevue de 60 minutes prend de 2 à 4 heures à anonymiser à la main pour une assistante de recherche. Cet outil le fait en environ 5 secondes – et la même IA locale caviarde tout document contenant des renseignements personnels que votre équipe ne peut pas envoyer au nuage.
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Un agent qui prépare la salle avant que vous arriviez
J'anime des ateliers de mise en œuvre de l'IA, et j'ai toujours voulu savoir ce dont les gens dans la salle avaient besoin de l'IA avant d'arriver. Alors j'ai bâti un agent que les participants écrivent par courriel avant l'atelier – il recueille ce qu'ils veulent faire avec l'IA, leur explique ce que l'IA peut et ne peut pas faire pour leur tâche, les coache pour que ça marche, et me remet un breffage bâti à partir de vrais points de douleur nommés que les participants s'approprient déjà.
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Un pipeline de relevé de portes et fenêtres pour un installateur québécois
PDF d'architecte à l'entrée, relevé prêt à chiffrer à la sortie. La partie difficile, c'était de bâtir un pipeline de reconnaissance visuelle qui produit la même réponse pour le même plan, chaque fois – parce qu'un relevé avec quarante-sept fenêtres doit être exactement quarante-sept fenêtres, pas quarante-six, pas quarante-huit.
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Les cent SKU à corriger en premier – et quoi faire avec chacun
Quand une entreprise de catalogue me dit « on a environ cent mauvais SKU, mais on ne sait pas pourquoi » – c'est le protocole qui arrive à un plan d'action défendable en cinq à sept heures. Il attrape les pièges d'analyse qui font mentir les données, et ne fait partir que les recommandations appuyées par des preuves.
Lire l'histoire →Pas certain lequel est le plus proche de votre situation ?
La plupart des mandats commencent par un appel de 20 minutes où j'écoute et où vous me décrivez une vraie chose que vous aimeriez voir faite plus rapidement.