Avant AXIIZ, j'ai passé vingt ans à construire, opérer et automatiser des infrastructures critiques. Pas des sites vitrines — des systèmes dont dépendaient des banques et l'aviation civile. Ce parcours n'est pas une ligne sur un CV : c'est ce qui façonne aujourd'hui ma façon d'accompagner les PME sur l'IA.
Chez Dell EMC, IBM, au Crédit Agricole, à la DGAC, j'ai géré des environnements de plusieurs milliers de serveurs, là où une heure de panne se compte en millions et où « ça marche à peu près » n'existe pas. C'est dans ces contextes qu'on apprend la vraie différence entre une technologie qui impressionne en réunion et une technologie qui tient en production. Cette exigence-là ne me quitte plus.
J'ai ensuite dirigé une entreprise de services. Et là, j'ai découvert l'autre réalité — celle que vivent les dirigeants de PME. Regarder une masse salariale et se demander où passe le temps des équipes. Voir des gens compétents noyés sous des tâches répétitives. Sentir qu'on pourrait faire mieux, sans avoir le temps de s'y pencher.
C'est là que j'ai compris une chose que beaucoup de consultants IA ignorent : la technologie n'est jamais le problème. Le problème, c'est de savoir où l'appliquer pour que ça change vraiment quelque chose à la fin du mois.
De ce double parcours — la rigueur des systèmes critiques et le regard d'un dirigeant qui sait lire un compte d'exploitation — naît une conviction simple : pour une PME, l'IA n'a d'intérêt que si elle rend du temps et de l'argent, tout de suite, sur des choses concrètes. Pas de hype. Pas de projet à six chiffres qui ne sert à rien. Juste des tâches ingrates qui disparaissent, une par une, pour que vos équipes fassent enfin le travail qui compte.
C'est cette exigence que je mets dans chaque audit IA : évaluer, comme on évalue un système critique, ce qui tiendra réellement chez vous — et vous remettre un plan clair, chiffré, sans jargon. Parce que la fiabilité, c'est mon métier depuis toujours.