Laagam publie en open source « le système d'exploitation d'IA qui pilote son organisation interne »

Quelle a été la rentabilité du dernier pop-up ? Quels accords ont été conclus lors de cette réunion avec un fournisseur il y a trois mois ? Quelles observations l'équipe commerciale a-t-elle transmises après sa dernière conversation avec une cliente stratégique ? Dans la plupart des entreprises, répondre à de telles questions nécessite encore une recherche fragmentée entre documents, e-mails, outils de gestion et conversations éparses entre les départements.

C'est précisément ce problème quotidien qui a conduit Diego Arroyo, directeur général de la marque barcelonaise Laagam, à développer une infrastructure capable de transformer les connaissances de l'entreprise en une ressource accessible en temps réel. Le système centralise les informations provenant de toute l'organisation, permet de consulter l'historique des décisions et des opérations en langage naturel, croise les données de différents services et exécute des actions immédiates, de la génération de rapports à la rédaction de communications commerciales contextualisées.

Aujourd'hui, l'entreprise a décidé de publier cette technologie en open source, un pari qui dépasse le cadre de la mode, un secteur historiquement porté par la créativité et le produit, où l'avantage concurrentiel ne dépend plus seulement de la disponibilité de l'information, mais de la capacité à la transformer en connaissances exploitables.

95 outils, 3 000 documents, zéro ingénieur

Comme l'a partagé le dirigeant lui-même sur son compte LinkedIn, l'entreprise fonctionne depuis des mois sur ce qu'il décrit comme un « système d'exploitation d'IA », une architecture qui connecte 95 outils numériques, traite plus de 3 000 documents internes et exécute des tâches opérationnelles de manière automatisée par département. Le moteur principal est Claude, le modèle d'intelligence artificielle d'Anthropic, que l'équipe a alimenté avec des années de mémoire d'entreprise, sans compter un seul ingénieur dans ses effectifs.

Des cas comme celui-ci prolifèrent actuellement à une vitesse qui aurait semblé exagérée il y a à peine un an. Mais, depuis que les grands modèles de langage sont devenus accessibles sans qu'il soit nécessaire d'écrire du code, une équipe sans profil extrêmement technique peut connecter ses données internes à un modèle d'IA et obtenir des résultats opérationnels concrets, à condition d'avoir une idée claire du problème à résoudre. Ce qui nécessitait auparavant un département technologique requiert aujourd'hui principalement du discernement.

Les entreprises de mode qui, pendant des années, ont accumulé des données, des e-mails, des transcriptions de réunions, des historiques de ventes et des communications avec les fournisseurs, commencent à comprendre que ces archives désordonnées constituent en réalité leur actif le plus précieux. La clé ne réside pas dans le modèle d'IA, que tout le monde peut utiliser, mais dans le contexte propriétaire qui l'alimente. Ce contexte est intransférable et très difficile à reproduire.

631 euros par mois

Cependant, Arroyo lui-même est honnête quant à la portée réelle de l'impact. Le système n'a pas directement stimulé les ventes. Sa valeur réside dans le fait de libérer du temps de décision pour l'équipe de direction en absorbant la charge opérationnelle de routine, et ce, pour 631 euros par mois, soit le coût de maintenance de l'infrastructure d'IA.

Laagam a publié le système complet en open source sous le nom de Compai, incluant le manuel de 53 chapitres, des modèles par département et l'architecture technique, afin que d'autres PME puissent le reproduire.

Cet article a été traduit à l'aide d'un outil d'intelligence artificielle, puis vérifié et édité par un journaliste de FashionUnited.

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