100 cas d'usage IA identifiés, des milliers de J.H de gains — encore faut-il construire la plateforme qui les rend possibles
Avant
cas d'usage IA éligibles mais aucune plateforme pour les industrialiser
Après
cas d'usage IA recensés
cas d'usage IA recensés
de gains de productivité identifiés
consultants à temps plein, mandat clair en mode A-team
Le client, groupe international présent dans plusieurs pays sur des activités à forte contrainte de confidentialité, a identifié un potentiel massif d'accélération via l'IA. Le recensement a mis en lumière plus de 100 cas d'usage éligibles à travers les équipes, avec plusieurs milliers de jours-homme de gains de productivité et une accélération significative des services rendus aux clients et en interne. La volonté de la direction était claire : accélérer. Mais construire une plateforme d'orchestration multi-agents dans un environnement sensible, sans créer de dépendance à un fournisseur unique, est un défi d'architecture majeur. Nobori Partners a été mandaté avec un mandat clair et 3 consultants dédiés à temps plein
L'HISTOIRE
NOTRE APPROCHE
3 étapes pour y arriver
Recensement de 100+ cas d'usage et quantification des gains
Identification exhaustive des cas d'usage IA à travers les différentes équipes et BU du groupe. Plus de 100 cas d'usage recensés, qualifiés selon leur valeur métier et leur potentiel de gains de productivité. Le résultat : plusieurs milliers de jours-homme de gains identifiés, tant sur l'accélération des services rendus aux clients que sur la productivité interne. Ce travail a permis de prioriser le périmètre de la plateforme et de justifier l'investissement auprès du comité de direction
Architecture d'un harness multi-agents sans vendor lock-in
Le défi technique central : construire un harness — une couche d'orchestration qui encadre, route et gouverne les agents IA — sans créer de dépendance à un fournisseur de LLM. La difficulté n'est pas de faire tourner un agent : c'est de construire le socle qui permet d'en faire tourner des dizaines de manière fiable, sécurisée et interchangeable. Cela implique une couche d'abstraction sur les modèles (LangChain) pour pouvoir changer de LLM sans réécrire les agents, un moteur d'orchestration déterministe avec gestion d'état, checkpoints et reprise sur erreur (LangGraph), et un framework pour les tâches longues nécessitant planification et sous-agents (DeepAgents). Le harness doit aussi gérer le routage des inférences selon la classification des données dans un environnement très sensible, la gestion des tokens et des coûts à l'échelle, et l'observabilité de bout en bout pour auditer chaque décision prise par un agent. L'infrastructure est gérée en code via Terraform pour garantir la reproductibilité et l'auditabilité des déploiements
Déploiement en mode A-team : 3 consultants en lead sur les moyens du client
L'intervention est structurée comme une équipe commando : 3 consultants Nobori Partners en lead, qui s'appuient sur les moyens du client — équipes internes, infrastructure existante, pipelines CI/CD — pour aller vite. Nobori ne reconstruit pas en parallèle : il pilote, arbitre et accélère en utilisant ce qui est déjà là. Le comité de direction suit directement l'avancement, garantissant l'alignement stratégique et le déblocage rapide des obstacles
RÉSULTATS
L'impact mesurable
Plus de 100 cas d'usage IA recensés et priorisés, avec plusieurs milliers de jours-homme de gains de productivité identifiés. Le MVP de la plateforme — un équivalent de Claude Cowork sans vendor lock-in — est livré, intégré à l'environnement sensible du client. Les 3 consultants Nobori en lead se sont appuyés sur les équipes et l'infrastructure du client pour aller vite
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