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Harakiwi est basée à Courbevoie, dans les Hauts-de-Seine (92), à proximité immédiate de Paris et de La Défense. Nous accompagnons PME, ETI et grandes organisations. Aucun secteur n'est exclu, mais nous avons développé une expertise particulière dans le retail, la manufacturing, les services B2B et les agences créatives. Ce qui compte vraiment : votre envie d'avancer sur l'IA et votre capacité à impliquer vos équipes.
C'est une vraie question ! Notre approche : renforcer et amplifier vos talents existants. Nous venons en complément, jamais en remplacement. L'objectif est que vos équipes repartent plus autonomes, plus confiantes, avec de nouvelles compétences. Vous conservez la maîtrise totale.
C'est non-négociable pour nous. Tous nos accompagnements incluent une veille sur le cadre légal (RGPD, IA Act, normes métier). Nous vous aidons à identifier les risques, à structurer vos processus et à documenter vos choix — essentiels pour justifier vos décisions auprès des autorités.
Nous définissons ensemble dès le départ les indicateurs de succès : gain de temps, amélioration de qualité, réduction de coûts, ou adoption interne. Nous livrons un tableau de bord ou un rapport de synthèse, et restons disponibles pour un point bilan quelques semaines après le lancement.
Oui, tout à fait. Nous encourageons le suivi post-mission : retours sur expérience, ajustements mineurs, nouvelles idées. Souvent, les meilleures opportunités émergent après les premiers tests. On en discute au moment de la clôture de mission.
Pas de problème ! On part de vos métiers, pas de la technologie. Nous observons vos processus critiques (ceux qui consomment du temps, générent des erreurs ou ralentissent la croissance), puis on les confronte aux capacités réelles de l'IA. C'est l'inverse d'une démarche "on cherche un problème pour notre technologie".
Bonne question ! Notre approche : fixer les principes (comment on décide, comment on teste, comment on monte en compétences) plutôt que des outils figés. On bâtit une capacité d'adaptation, pas une roadmap en marbre. Et nous restons en contact : évolutions majeures, nouvelles briques, on vous le signal.
C'est l'erreur classique : lancer un outil sans préparation culturelle et sans intégration métier. Notre différence : nous travaillons en parallèle sur l'organisation (qui fait quoi, comment on valide, comment on partage les succès) ET sur les briques tech. Sinon, même la meilleure stratégie tombe à plat.
Ça dépend de votre volonté de différenciation et de votre budget R&D. Les solutions standards couvrent 80% des cas d'usage et offrent une agilité énorme. Une solution custom a du sens si vous avez un vrai data différenciant ou des processus très spécifiques. On aide à faire ce choix sur données.
Les premiers signaux positifs arrivent souvent à 6-8 semaines (gains de productivité micro, remontées d'équipes positives). Un ROI chiffré et stabilisé ? 4-6 mois minimum. Certains secteurs voient l'impact plus tôt (ventes, marketing), d'autres plus tard (manufactory, procédures complexes).
Oui, totalement. On ne fait jamais du "one-size-fits-all". Nous segmentons souvent : ateliers de sensibilisation pour les moins à l'aise, formations approfondies pour les plus tech, coaching spécialisé pour les "power users". Chacun repart avec une capacité adaptée à son rôle.
C'est vrai que sans renforcement, c'est fragile. C'est pour ça que nos formations les plus efficaces incluent : supports réutilisables (modèles de prompts, guides visuels), partage régulier de nouvelles astuces, et surtout un référent IA interne qu'on coache pour qu'il devienne relais. La répétition et la pratique quotidienne font la différence.
Oui, c'est même là qu'on est le plus puissant ! Passer de "ChatGPT c'est sympa" à "comment l'IA m'aide réellement dans mon métier quotidien" = déclic total. Nous préparons des cas pratiques avec vos vrais documents, processus et données (anonymisées bien sûr). Ça change tout en termes d'adhésion.
Cela dépend de votre culture et de vos contraintes. Présentiel = meilleure dynamique et interaction. Distanciel = plus flexible, moins de déplacement. Asynchrone = chacun à son rythme mais risque de déperdition. Souvent, nous mixons : noyau en présentiel (lancement + partage) + ressources asynchrones + points réguliers.
Bonne distinction ! Un vrai agent IA a des capacités que ChatGPT seul n'a pas : il peut prendre des décisions sans supervision, intégrer plusieurs outils (APIs, bases de données), apprendre de ses erreurs et fonctionner 24/7. Cela dit, à la base, c'est souvent un LLM (comme GPT), mais orchestré intelligemment.
Légitime ! On met toujours des garde-fous : validation humaine pour les décisions critiques, logs complets (traçabilité), tests massifs avant déploiement, et une escalade vers humain si confiance < seuil défini. Un agent n'est jamais 100% autonome sur du sensible ; on l'aménage toujours.
Non, heureusement ! Les LLMs modernes travaillent bien même avec peu de données spécifiques. Ce qui compte vraiment : des instructions claires (prompts bien écrits), une bonne architecture (quels outils, quelle logique), et surtout des tests répétés pour identifier les cas limites. Quantity ≠ Quality.
Pas obligatoirement. Ça dépend de la complexité. Un agent "simple" (classification, extraction, génération basique) peut être maintenu par quelqu'un avec des notions de non-code. Un agent très orchestré (multiples APIs, logique métier complexe) bénéficiera d'un vrai dev. Nous formons et transférons pour que vous soyez autonome.
Sous-estimer la préparation données et surcharger l'agent de responsabilités trop tôt. Beaucoup lancent "trop ambitieux" et ça échoue. Notre conseil : commencer petit (un processus simple, bien délimité), valider que ça marche, puis élargir progressivement. Et avoir une personne de confiance en interne qui monitore.
Les deux existent ! Il y a la génération pur (texte → vidéo complète via outils comme Runway, Synthesia). Mais souvent, le plus puissant = hybrid : créer les briques avec l'IA (avatars, animations, effets visuels, voix), puis les assembler de façon intelligente. C'est plus contrôlé et professionnel.
Cela dépend du type de vidéos. Avatar/voix synthétique = très convaincant maintenant (mais reconnaissable si on cherche). Vidéo générée (actions, mouvements) = encore des artefacts pour du très complexe, mais excellent pour du stylisé, de l'illustratif, de l'explicatif. Pour du contenu marketing B2B ou interne, c'est déjà très bon.
C'est le super pouvoir ! Au lieu de tourner 5 variantes (25 fois plus de coûts), on génère 5-20 versions en quelques heures : différents styles, tonalités, messages clés. Parfait pour tester auprès d'audiences, puis amplifier ce qui marche. Et on peut l'ajuster en temps réel si les métriques changent.
Idéalement : un brief clair (objectif, audience, tonalité, messages clés) + un script structuré (pas mot-à-mot, juste la storyline). L'IA fait alors le reste : dialogue naturel, timing, transitions, effets. Trop peu de contrainte = résultat flou. Trop de contrainte = perte du potentiel créatif de l'IA. L'équilibre c'est clé.
Globalement oui, du moment qu'on est transparent (pas faire croire qu'une vidéo IA est du tournage réel si ça a une portée légale/commerciale importante). France/EU : peu de restrictions encore, mais la tendance est à plus de transparence (labellisation contenu IA, surtout en politique/publicité). À vous de rester clean : déclarer si c'est IA-généré quand c'est pertinent.
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