Stratège
Lit la base d'intelligence avant chaque réponse
Commercial
Airtable scopé, Gmail labélisé, Calendar dédié
Branding
Contenus marque à partir des signaux de veille datés
Make Automation
Scénarios, formules, payloads JSON, chaque automatisation versionnée
Toutes les 72 h
Pipeline automatisée qui alimente la base d'intelligence. Rapport horodaté envoyé sur Telegram.
Kigumi assemble vos agents IA à l'intérieur de votre stack existante, Airtable, HubSpot, Notion, Make. Aucune plateforme tierce dans le chemin critique. Le livrable inclut la documentation pour que vos équipes opèrent le système sans nous.
🔍 Veille Kigumi — 2026-09-22
Pipeline v4 terminé :
✅ Rapport généré et self-review passée
✅ Écrit par le pipeline : signals (7879 B) opportunities (2692 B) pending (6194 B)
🗃 Audit git : modifications journalisées
📋 pendingupdate.md (756 lignes) — à valider
22 septembre 2026, 08:06. Extrait du message de fin de veille. Les propositions restent en attente tant qu’un humain ne les a pas validées.
Bascule humaine · Hitozukuri
Vous pouvez
désactiver
Si vous ne pouvez pas désactiver, modifier ou comprendre l'agent sans nous appeler, nous avons mal travaillé.
74 % des PME consomment déjà de l'IA dans leurs logiciels métier. La plupart des projets livrés ajoutent une plateforme IA à côté, un système parallèle que personne n'opère. Kigumi assemble vos agents à l'intérieur de votre stack existante, avec une cartographie et un transfert de maîtrise qui vous rendent autonome dès la livraison.
Le marché de l'IA en entreprise tient sur des promesses qui ne survivent pas au quotidien. Voici ce que les chiffres montrent, et que peu de prestataires citent.
74%
Pas sur une plateforme dédiée. Pas via un portail séparé. Dans Airtable, HubSpot, Notion, Make, les outils qui font déjà tourner l'entreprise. Les projets qui ajoutent une plateforme parallèle créent un système que personne n'opère.
61% / 54%
61% des PME bloquent sur le budget, 54% sur le manque de compétence en interne. Le mode prestataire classique aggrave les deux. Chaque release de modèle réouvre la facture, chaque correctif passe par lui.
3 à 6 mois
Les projets "agent qui fait tout" échouent par construction. La valeur arrive quand on assemble une pièce précise dans un flux précis, pas quand on cherche un usage à un outil générique.
2026-2027
Les obligations de transparence (Article 50) s'appliquent le 2 août 2026 : chatbots déclarés, contenus générés identifiables. Les systèmes à haut risque ont jusqu'au 2 décembre 2027. Un système livré sans cartographie ni supervision documentée reste un passif réglementaire, quelle que soit la date.
95% des pilotes GenAI en entreprise ne génèrent aucun ROI mesurable. Non pas à cause des modèles. À cause de la façon dont les systèmes sont assemblés.
Nous appelons cela Monozukuri, l'art japonais d'assembler chaque pièce d'un système comme un joint de bois traditionnel : chaque dépendance assumée, chaque transfert prévu dès la conception. Trois étapes, pas davantage.
01Poste
On va sur votre Gemba, le lieu réel où le problème se pose, c'est-à-dire l'écran de la personne qui le vit. On documente votre stack, vos flux, vos arbitrages. Sans ça, tout le reste est une supposition.
02Poste
On construit l'agent directement dans vos outils existants. Pas de plateforme parallèle. Le code est lisible, les dépendances sont nommées, les points de bascule humaine sont explicites.
03Poste
Le livrable inclut la documentation pour que vos équipes opèrent le système sans nous. C'est Hitozukuri : l'humain pilote, la machine est l'outil. Si vous ne pouvez pas désactiver, modifier ou comprendre l'agent sans nous appeler, nous avons mal travaillé.
Trois portes d'entrée, une seule méthode Monozukuri. Vous choisissez selon ce qui pèse le plus aujourd'hui : cadrer un projet IA, déployer des agents dans votre stack, ou monter vos équipes en compétence.
Audit complet de votre stack actuelle (Airtable, HubSpot, Notion, Make...) pour identifier où l'IA crée de la valeur opérationnelle réelle. Livrable structuré : cartographie + top 3 cas d'usage priorisés + roadmap budgétaire.
Le report de l'AI Act n'a pas tout reporté : l'Article 50 s'applique le 2 août 2026. Chatbots déclarés, contenus générés identifiables, preuves datées. Mise en conformité en quelques jours, dans vos outils, avec plan de route 2027.
Déploiement opérationnel de 2 à 3 agents IA assemblés à l'intérieur de votre stack existante, pas une nouvelle plateforme. Vous repartez avec les workflows en production, la documentation transférable et l'autonomie pour les faire évoluer.
Formation sur mesure (no-code, IA générative, automatisation Make) ou conseil ponctuel pour cadrer un projet IA en interne. Format adaptable selon votre disponibilité.
Pas un appel commercial. Une cartographie rapide de ce que vous avez déjà, et une note d'orientation sur ce qui se fait en premier. Vous repartez avec ça, que vous travailliez ensuite avec nous ou non.