Les demandes qui arrivent par le site disent souvent « nous voulons faire de l'IA » ou « il nous faudrait un chatbot ». Derrière, il y a parfois un vrai projet, parfois une curiosité de direction, parfois un étudiant ou un candidat. La question décisive est presque toujours celle des données : existent-elles, qui en a les droits, sont-elles assez propres pour en tirer quelque chose.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Faire préciser la question derrière la demandeIl répond par écrit dans la journée en demandant quel problème la demande cherche à résoudre, quelle décision en dépend et qui utilisera le résultat, pour transformer « un chatbot » en besoin nommé.
Établir l'état des données disponiblesIl demande où se trouvent les données, sur quelle période, sous quel format et qui en détient les droits, car un jeu de données d'entraînement d'origine floue condamne le projet avant qu'il commence.
Détecter les usages qui relèvent de la réglementationIl repère les demandes qui touchent au crédit, à l'emploi ou à l'accès à des services essentiels et les signale au commercial comme possible système d'IA à haut risque, avec la note de l'expert interne.
Corriger les attentes de résultat garantiQuand un contact demande une garantie de précision, il explique avec les mots validés par l'entreprise qu'un projet d'analyse s'engage sur une obligation de moyens et des critères convenus d'avance.
Rediriger ce qui n'est pas une affaireIl oriente poliment les candidatures vers le recrutement, les demandes d'étudiants vers la personne chargée des écoles, et les éditeurs qui veulent vendre quelque chose vers les achats.
Transmettre un dossier de qualification completIl passe au commercial la demande avec la question, l'état des données, le décideur, le calendrier et les phrases exactes du contact, pour que le premier rendez-vous ne reparte pas de zéro.

Sur le terrain

Un chatbot qui était un problème de recherche documentaire

Une PME industrielle écrit qu'elle veut « un assistant comme ceux du grand public, pour ses techniciens ». En trois échanges, l'agent établit que les techniciens perdent du temps à retrouver des procédures dans quatre mille fiches PDF, que ces fiches appartiennent à l'entreprise et que le directeur technique signera. Il transmet un besoin de recherche documentaire avec ses chiffres, et le commercial prépare une démarche adaptée.

Des données achetées sans droits

Une start-up veut faire entraîner un modèle de recommandation sur une base clients achetée à un courtier. L'agent demande le contrat d'achat et les conditions de collecte des données. La start-up ne les a pas. Il transmet au commercial en signalant le point, et le commercial propose d'abord une courte mission de vérification des droits avant tout travail sur ce jeu de données d'entraînement.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Obligation de moyens: Un projet d'analyse promet rarement un résultat chiffré : ce qui s'engage est une démarche, des livrables et des critères d'évaluation.
Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.

Son métier de départ : Chargé de qualification de prospects. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.