IA à l'UdN : ce qu'on peut faire, ce qu'on ne peut pas faire

Document de cadrage pour l'équipe — pour comprendre ce qu'une IA sur notre propre serveur sait faire, ce qui nécessite une IA externe (type Claude), et ce que ça coûte.

Les deux mondes de l'IA (à comprendre d'abord)

Il existe deux familles d'IA très différentes, et le choix entre les deux dépend de deux critères : la sensibilité des données, et la complexité de la tâche.

1. L'IA sur notre serveur (auto-hébergée — Ollama, Whisper)

Avantage : souveraine. Nos données ne sortent jamais de nos machines. Idéal pour tout ce qui est confidentiel (gouvernance de nos clients, conflits, données personnelles).
Limite : c'est un « petit » modèle (7-8 milliards de paramètres). Il fait bien les tâches simples et cadrées, mais se perd sur le raisonnement complexe. Il est aussi plus lent (quelques dizaines de secondes par réponse).
Bon pour : transcrire, résumer, reformuler, des tâches répétitives et cadrées.

2. L'IA externe / cloud (type Claude, ChatGPT)

Avantage : très puissante (des centaines de milliards de paramètres). Excellente sur le raisonnement complexe, la rédaction élaborée, les tâches multi-étapes.
Limite : nos données transitent chez le fournisseur (souvent américain). À éviter pour le très sensible, ou alors en anonymisant d'abord.
Bon pour : le travail cognitif complexe, la rédaction fine, l'analyse poussée.

La règle simple :

Donnée sensible + tâche simple → notre serveur.
Tâche complexe + besoin de qualité → IA externe (en anonymisant si sensible).

Point important à retenir : notre IA locale n'« apprend » pas toute seule de nos échanges. Elle s'améliore parce que nous enrichissons sa base de connaissances (nos méthodes, nos exemples) au fil du temps. Nous avons besoin de lui donner nos fichiers : qualif, compte rendu, déroulé, proposition commercial pour qu'elle puisse se servir de ces exemples. Le « de mieux en mieux » est piloté par nous, pas automatique.

Nos exemples, classés

Légende : 🟢 notre serveur (souverain) · 🔵 IA externe recommandée (qualité) · 🟠 l'humain reste indispensable

Cas d'usage	Où ?	Commentaire honnête
Transcrire une réunion d'1h	🟢 Notre serveur	Whisper qui fait la transcription, le fait très bien, en souverain. Une relecture humaine reste utile (noms propres, acronymes mal transcrits).
Synthèse d'une transcription de réunion	🟢 Notre serveur (correct) / 🔵 pour une synthèse fine	Résumé basique : notre IA suffit. Synthèse nuancée qui capte des enjeux : l'IA externe est bien meilleure.
Produire un déroulé de réunion (3h à 1 journée)	🔵 IA externe	Faisable en local mais générique. Un bon déroulé demande du raisonnement et de la finesse → IA externe sacahnt quelle ne peut pas atteindre notre finesse mais peux nous aider dans la créativité. Notre expertise de facilitation reste le cœur
Proposer des questions (6 chapeaux de De Bono)	🟢 Notre serveur	Tâche cadrée et méthodique, bien adaptée à une IA locale, surtout avec nos exemples en base de connaissance dans l'IA
À partir de notes, imaginer un séminaire d'une journée	🔵 IA externe	Conception créative multi-étapes → un gros modèle est nettement meilleur. L'IA locale donnerait un canevas plat.
Répondre à une offre (cahier des charges + réunion de qualif)	🔵 IA externe	Tâche complexe (comprendre un besoin, argumenter, structurer). Données parfois sensibles → anonymiser ou traiter le non-sensible. C'est typiquement ce qu'on fait déjà avec Claude.
Document de proposition commerciale avec notre charte graphique	🔵 IA externe (texte) + 🟠 mise en forme	L'IA rédige le contenu ; la charte graphique se gère avec vos outils de mise en page (l'IA ne « pose » pas une charte graphique complexe seule).
Retrouver des infos dans nos documents (« a-t-on déjà bossé sur les tiers-lieux ? qu'a-t-on fait ? »)	🟢 Notre serveur (RAG)	Cas idéal pour le RAG local : indexer nos livrables/comptes-rendus, et interroger en souverain. Très utile et faisable chez nous.
Synthèse de nos accompagnements à partir des livrables	🟢 Notre serveur (RAG) / 🔵 pour une analyse fine	Retrouver et résumer : local. Tirer une analyse transversale profonde : IA externe.
Retours d'expérience (REX) à partir de nos documents	🟢 Notre serveur (RAG)	Souverain (données internes), et c'est un usage par lots où la lenteur du local n'est pas gênante.
Rapport de séminaire à partir de photos (post-its, tableaux)	🔵 IA externe	Lire des photos (post-its manuscrits, affiches) demande une IA « multimodale » puissante. Les petits modèles locaux lisent mal les images. → IA externe.
Webinaires (≈50 vidéos) → extraire l'essentiel, faire des shorts / slides réseaux	🔵🟠 Mixte, gros chantier	Transcription : 🟢 local. Extraction des moments forts + rédaction des posts : 🔵 externe. Montage des shorts + création des visuels : 🟠 outils dédiés + humain (l'IA ne monte pas une vidéo attractive seule). Projet réaliste mais en plusieurs briques.
Imaginer ET mettre en œuvre un plan de com	🔵 pour imaginer / 🟠 pour mettre en œuvre	L'IA aide à concevoir un plan. La mise en œuvre (publier, animer, ajuster) reste un travail humain + outils. Attention à ne pas attendre une automatisation complète.
Image de synthèse / facilitation graphique à partir d'un audio	🟠 Très limité aujourd'hui	Honnêtement, transformer un audio de réunion en une vraie facilitation graphique de qualité, aucune IA ne le fait bien aujourd'hui. On peut extraire des idées clés (🟢/🔵) et éventuellement générer des visuels, mais la facilitation graphique reste un savoir-faire humain. ChatGPT propose quand même des choses la dessus si on le guide bien.
Lire mes mails, préparer des réponses, automatiser des taches quotidiennes	🔵 IA externe uniquement	Hors de portée de l'IA locale. Ça demande un modèle très puissant et des capacités d'agent. → Claude ou équivalent.
« Lire les dynamiques collectives, ce qui se joue »	🟠 Reste humain	L'IA peut repérer des signaux de surface (temps de parole, thèmes récurrents, tensions lexicales) comme support à votre analyse. Mais « ce qui se joue » dans un collectif — le non-dit, l'énergie, le relationnel — reste votre expertise. À utiliser comme aide au repérage, jamais comme verdict.

Quelques cas d'usage supplémentaires qui pourraient nous être utiles

Cas d'usage	Où ?	Intérêt pour nous
Traduire des documents (FR ↔ EN…)	🟢 Notre serveur	Souverain, correct pour des traductions de travail.
Préparer un compte-rendu selon NOTRE format à partir d'un transcript	🟢 Notre serveur (RAG)	En lui donnant nos modèles de CR, elle produit dans notre structure. Gain de temps réel.
Générer des variantes (reformuler une raison d'être, plusieurs formulations d'une redevabilité)	🟢 Notre serveur	Tâche cadrée, adaptée au local. C'est déjà l'usage IA dans Rolebase.
Anonymiser un document avant de l'envoyer à une IA externe	🟢 Notre serveur	Utile comme « sas » : le local retire les infos sensibles, puis on peut utiliser l'IA externe sans risque.
Base de connaissances interne interrogeable (toute notre doc méthodo)	🟢 Notre serveur (RAG)	Un « moteur de recherche intelligent » sur nos savoirs UdN. Très structurant à terme.
Brainstorming / idéation cadrée (idées d'ice-breakers, de métaphores d'inclusion…)	🟢 Notre serveur	Léger, souverain, dépanne bien.

Combien ça coûte ?

Deux modèles économiques très différents.

L'IA sur notre serveur (Ollama/Whisper) — coût FIXE

On paye le serveur (VPS dédié IA : ~10-20€ HT/mois)
Et c'est tout. Que l'on fasse 10 ou 10 000 requêtes, le prix ne change pas. Le modèle est gratuit (open source).
Soit moins d'1€/personne/mois pour 15 personnes. Imbattable — mais uniquement pour les tâches que l'IA locale sait faire.

L'IA externe (Claude, etc.) — coût VARIABLE (à l'usage)

Soit par abonnement (~20€/mois par personne pour un usage confortable),
Soit à la consommation (API : on paye selon le volume traité — de quelques euros à bien plus selon l'intensité).
Le coût est souvent par utilisateur, pas mutualisé. Il y a des package équipe mais c'est quand même individualisé par siège.

Comparaison

	IA locale (notre serveur)	IA externe (cloud)
Coût	~12-15€/mois fixe, illimité	~20€/mois/pers (abo) ou variable (API)
Mutualisation	oui (un serveur pour tous)	souvent par personne
Données	souveraines	transitent chez le fournisseur
Qualité	correcte (tâches simples)	excellente (tâches complexes)
Vitesse	plus lente (CPU)	rapide

Le modèle réaliste pour l'UdN

Ce n'est pas « l'un OU l'autre », mais les deux, selon l'usage :

IA locale pour le gros volume de tâches simples et sensibles (coût fixe mutualisé, très économique).
IA externe pour le travail complexe de ceux qui en ont besoin (coût par personne, à réserver aux usages qui le justifient).

Ce qu'il faut retenir

Notre IA locale pourrait être notre outil pour tout ce qui est simple + sensible : transcription, synthèses cadrées, recherche dans nos documents, reformulations. Elle protège nos données et celles de nos clients.
L'IA externe (Claude/chatGPT) reste nécessaire pour le travail complexe : conception créative, rédaction fine, réponses à des offres, analyse poussée. On l'utilise en anonymisant quand c'est sensible.
L'humain reste au centre. L'IA prépare, propose, dégrossit. Mais la facilitation, la lecture des dynamiques, la relation, le sens — c'est nous. L'IA est un assistant, pas un remplaçant de notre métier.
Attention aux attentes : certaines choses qu'on imagine « faciles pour une IA » (lire une facilitation graphique depuis un audio, comprendre finement un collectif) ne sont pas mûres. Mieux vaut viser des usages solides que d'être déçus.