Intelligence Artificielle & Automatisation

L’IA générative n’est pas un gadget marketing dans mon activité : c’est un outil de production que j’utilise concrètement pour industrialiser des tâches d’exploitation et d’administration système — pas pour générer du contenu creux.

Ce que je mets en place

• Agents IA pour l’exploitation quotidienne — supervision automatisée, triage d’alertes, rédaction de comptes-rendus d’intervention, veille technique synthétisée automatiquement plutôt que lue manuellement dans 15 canaux différents.
• Automatisation de workflows (n8n et équivalents) — routage d’informations entre outils (chat, ticketing, email) sans ressaisie manuelle, avec des logiques de fallback quand un service tiers est indisponible.
• Intégration de modèles de langage dans des processus métier existants — résumés automatiques, classification de tickets, réponses de premier niveau, toujours avec un humain qui garde la main sur les décisions qui comptent.

Une conviction : l’IA opère, elle ne décide pas

Un agent IA peut proposer, recommander, exécuter une tâche bien cadrée — il ne devrait jamais prendre seul une décision engageante (clôturer un ticket, supprimer une ressource, valider un déploiement critique) sans validation humaine explicite. C’est ce garde-fou que j’applique systématiquement dans les automatisations que je mets en place, y compris sur ma propre infrastructure.

Concrètement, c’est la même IA qui a aidé à repérer et documenter la faille de sécurité WordPress évoquée dans mes études de cas — mais c’est moi qui ai validé et exécuté le correctif.