État de l'art de l'IA appliquée · Banque de France · 2026

Trois âges
de l'IA
en production

Olivier MARTINEAU · Omny / Reverall — du prompt aux garde-fous
linkedin.com/in/omartineau
Cadre directeur01
La seule idée à retenir

La maturité IA ne se mesure pas à la puissance des modèles, mais à la qualité de vos garde-fous.

Les garde-fous — le harness qui enveloppe le modèle. Moi, j'appelle ça la cage.

Ouverture02
Pourquoi m'écouter

Je ne fais pas de veille.
Je mets des agents IA en production, tous les jours.

Une startup produit. Une agence sur mesure. Du réel — pas des démos magiques.

Le cœur conceptuel03

Les trois âges de l'IA appliquée

ÂGE 1 · ~2020–2022
Prompting
On parle au modèle
Artisanal, non reproductible. Un stagiaire brillant sans consignes.
ÂGE 2 · ~2023–2024
Contexte
On le nourrit de données
RAG, mémoire, métier injecté. Le stagiaire accède aux dossiers.
ÂGE 3 · ~2025 →
Harness
On l'encadre, garde-fous
Outillé, supervisé, tracé. Il a un process et un superviseur.

Ces âges se superposent, ils ne se remplacent pas. La valeur s'est déplacée du modèle vers l'ingénierie qui l'encadre.

Âge 1 · Prompting03a
Âge 1 · ~2020–2022

Prompting — on parle au modèle

La limite

Un modèle puissant, mais sans direction : il ne sait pas ce qu'on attend de lui ni dans quel cadre répondre.

Ce que ça ajoute

  • On formule l'intention en langage naturel
  • On cadre la tâche par le texte de la consigne
  • Réserve : artisanal, non reproductible — dépend de qui rédige

Un stagiaire brillant, sans consignes.

Âge 2 · Contexte03b
Âge 2 · ~2023–2024

Contexte — on nourrit le modèle

La limite avant

Le modèle répond « dans le vide » : il ignore vos documents, votre métier, et oublie tout d'un échange à l'autre.

Ce que ça ajoute

  • Documents disponibles injectés dans le contexte (RAG)
  • Contexte construit : questions posées en préalable, façonné par le texte
  • Mémoire persistante d'un échange à l'autre

Le stagiaire accède aux dossiers.

Âge 3 · Harness03c
Âge 3 · ~2025 →

Harness — on l'encadre & on l'outille

La limite avant

Le modèle parle, mais il n'agit pas — et rien ne vérifie ce qu'il produit.

Ce que ça ajoute

  • Des outils / tools pour agir & accéder à l'information (ex. Phoenix — juste après)
  • Du contrôle : un LLM-as-Judge et des garde-fous valident la sortie
  • Traçabilité : on sait ce que l'agent a fait, et pourquoi

Il a un process et un superviseur.

Principe maison04

« Un agent ne tourne jamais sans cage. »

Ce que le métier appelle les garde-fous, ou le harness. C'est lui qui rend l'IA auditable et gouvernable — donc compatible avec un environnement régulé.

Repère · Lexique04b
Pour suivre sans jargon

Le lexique en 30 secondes

Agent
Une IA qui ne se contente pas de répondre : elle agit — cherche, calcule, clique, appelle un outil.
Garde-fous · « la cage »
Le cadre qui encadre l'agent : ce qu'il a le droit de faire, et la vérification de ce qu'il produit.
Computer use
Un modèle qui regarde un écran, déplace le curseur, clique et tape comme un humain.
MCP
La prise universelle qui branche un agent sur vos outils et vos données. L'« USB » de l'IA.
GenUI
L'IA ne génère plus du texte, mais l'outil lui-même : un graphique, un tableau de bord.
LLM-as-judge
Une IA qui note le travail d'une autre IA, en continu.
Démo 1 · 4 min05
Démo en direct

Omny ·

L'IA comme produit — un parcours utilisateur réel.
→ démonstration vidéo
Démo 1 · Omny05b
Démonstration — Omny
Démo 1 · Omny06

Omny — l'IA comme produit

1
Une demande en langage naturel
2
L'agent comprend, situe, interroge les bonnes sources
3
Une réponse tracée & mesurée — pas juste « répondue »

Plateforme de recherche immobilière propulsée par IA. Le passage contexte → harness sur un produit grand public.

Démo 2 · 6 min07
Démo en direct

Phoenix ·

L'analyste de données IA interne — une question, un graphique.
→ démonstration vidéo
Démo 2 · Phoenix07b
Démonstration — Phoenix
Démo 2 · Phoenix08

Phoenix — la donnée d'entreprise, sous garde-fous

L'analyste de données IA interne. Chacun pose une question en français, Phoenix interroge la base et répond avec un graphique. Zéro SQL.

🔒

Lecture seule

L'agent ne peut rien modifier ni détruire dans la base. Par construction.

🛡️

EXPLAIN GUARD

Un garde-fou bloque toute requête coûteuse avant exécution. L'IA est puissante, mais ne peut littéralement pas faire de dégâts.

GenAI · GenUI09

L'IA ne génère plus du contenu.
Elle génère des outils.

Dans Phoenix, on épingle le graphique dans son dashboard et on le garde. Chacun assemble son propre cockpit, sans développeur.

10 s
« Je viens de me créer un outil de pilotage — sans coder, sans solliciter personne. » Hier : un projet de plusieurs semaines. Aujourd'hui : une conversation.
Ce que ça change10

Le langage natif d'une banque

01
On ne déploie pas une IA — on déploie un système de contrôle autour d'une IA.L'observabilité (savoir ce que l'agent a fait, et pourquoi) est non négociable.
02
L'évaluation est continue, pas ponctuelle.On mesure la qualité en permanence, comme un risque. Pattern du juge automatique : une IA qui évalue une autre IA.
03
Le niveau d'autonomie est une décision de gouvernance, pas une contrainte technique.On choisit où l'humain valide.
2028 · manager d'agents11
La bascule · état de l'art

Le chatbot, c'était la découverte.
Pas l'interface finale.

Elle agit
De bout en bout — chercher, analyser, produire. Plus seulement converser.
Elle s'outille
Via MCP, elle se branche sur vos outils et vos données.
Elle collabore
Des agents spécialisés travaillent ensemble, sous garde-fous communs.

On ne demande plus à l'IA de répondre, mais de faire. Dès fin 2024, un modèle peut même piloter un écran — le computer use (Anthropic, puis OpenAI).

2028 · manager d'agents11b

Votre métier ne sera plus de produire.
Ce sera de déléguer.

01
Découper une mission
02
Choisir le bon agent
03
Fixer les limites — le niveau d'autonomieDe « l'IA propose, je valide » à « l'IA agit, je supervise ».
04
Contrôler le résultat — et reprendre la main au bon moment

« Certains sauront manager 5 agents — quand d'autres feront encore tout à la main. »

2028 · manager d'agents11c
Une journée de travail · 2028

Votre journée, démultipliée

9h00
Votre agent a déjà lu notes, mails et dossiers — il vous présente les 3 décisions du jour.
10h00
Une question surgit ? Il génère un tableau de bord à la volée.
11h00
Il simule et compare plusieurs scénarios.
16h00
Il lance les contrôles, repère les anomalies, prépare les relances.
18h00
« Voici ce que j'ai fait. Et voici ce que je n'ai pas osé faire seul. »

L'IA ne vous remplace pas — elle vous démultiplie. Vous passez du faire au décider.

2028 · manager d'agents11d
Le logiciel devient liquide

Un logiciel figé répond à des cas prévus.
Une interface générée répond à une intention.

Hier — figé

On demande un tableau de bord à la DSI. On attend. On s'adapte à l'outil.

Demain — liquide

On pose une question, l'interface apparaît, on l'épingle, on compose son cockpit. L'outil s'adapte à vous.

C'est la GenUI : l'interface n'est plus conçue une fois pour toutes — elle est générée selon le besoin. (Phoenix, déjà.)

2028 · manager d'agents11e
La vraie rupture

Le mauvais usage : automatiser l'existant.
Le bon usage : faire ce qu'on ne faisait pas avant.

  • Non pas « rédiger plus vite le même compte rendu »…
  • …mais détecter des signaux faibles
  • Simuler 20 hypothèses en parallèle
  • Créer un outil métier en 30 secondes
  • Faire dialoguer documents, données, règles et décisions

L'IA ne sert pas à aller plus vite dans l'ancien monde. Elle sert à rendre possible un monde de travail qui n'existait pas.

Merci12
La question n'est pas quel modèle vous utilisez.
C'est : à quoi ressemblent vos garde-fous ?
Olivier MARTINEAU · Omny / Reverall · Questions ⟶
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