Etude de cas

Concevoir le point d'entrée d'un écosystème IA agentique

Contexte

Chez Renault Group, j’ai rejoint un programme de transformation visant à faire de l’IA un levier de productivité pour plus de 100 000 collaborateurs. Le Productivity Portal, que je pilotais, était l’un des points d’entrée d’un écosystème agentique plus large : couche d’orchestration, catalogue d’agents, Model Hub, connecteurs et gouvernance. Mon rôle : définir comment ce front exploitait ces capacités pour offrir une expérience cohérente aux collaborateurs.

Bêta déployée

min/sem par collaborateur (Gain estimé)

45- 0

Le mandat

Concevoir et piloter le delivery du Productivity Portal, point d’entrée unifié de l’écosystème IA Renault, afin d’accélérer l’adoption et les gains de productivité sur les tâches du quotidien (mails, réunions, todo list, tâches Jira)

Comment j'ai procédé

• Repositionnement du produit : l’hypothèse initiale était un portail centralisant les outils IA du Groupe. L’analyse des usages a montré que le problème n’était pas l’accès aux outils mais leur intégration dans le quotidien. J’ai proposé et fait valider le pivot vers un point d’entrée qui accompagne les usages : personnalisation par niveau de maturité, pré-prompts, Next Best Actions.
• Cadrage produit : définition de la vision produit, priorisation du MVP et segmentation des personas (quoi construire, pour qui, dans quel ordre) avec équipes tech, archi et métiers

• Pilotage du delivery dans un environnement SAFe (15+ value streams) : PI Planning, gestion des dépendances et coordination multi-équipes

• Intégration dans l’écosystème Renault : arbitrages produit/technique avec les architectes, contraintes SSO (OKTA), gestion des accès et dépendances d’architecture

• UX proactive et modulaire : home personnalisable avec widgets (mails, réunions, tâches Jira), suggestions contextuelles et pré-prompts adaptés par profil métier, catalogue d’assistants et d’agents IA adapté aux différents niveaux de maturité

• Architecture conversationnelle : GPT-4.1, tool-calling et intégrations Outlook, Jira et Microsoft 365 via APIs sécurisées

• Orchestration multi-agents : routage des requêtes vers des agents spécialisés par cas d’usage (rédaction, synthèse de réunion, gestion de tâches), coordination des appels et agrégation des réponses

• POC fonctionnel : validation des usages et accélération des arbitrages produit avant industrialisation

• Boucle d’évaluation continue : scoring des outputs sur cas de référence (ground truth), feedback utilisateurs intégré à l’UX (thumbs up/down), utilisé pour arbitrer l’amélioration des prompts et le choix des modèles LLM

• Gouvernance RGPD : Coordination du PIA avec la DPO, cadrage des accès aux données et arbitrages entre personnalisation, sécurité et conformité