Dossier de partenariat TeamON

L’IA opérationnelle
intégrée aux processus métier.

TeamON orchestre l’ensemble du dispositif : processus, agents, modèles, contexte, droits, actions, interfaces et exploitation. L’entreprise obtient une fonction métier opérationnelle dans un environnement maîtrisé — pas un nouveau pilote IA.

modèles et environnements agentiques interchangeables
déploiement sur l’infrastructure de votre choix
contrôle humain et opérateur dédié
un même socle pour chaque nouvelle fonction

Davantage de revenus captés Réduire les prospects perdus et accélérer la conversion.

Moins de pertes et de coûts opérationnels Détecter les écarts plus tôt et éliminer les tâches manuelles répétitives.

Décisions de gestion plus rapides Les dirigeants voient le problème, son responsable et l’échéance.

Comment présenter TeamON en 30 secondes

Nous transformons un processus répétitif en fonction métier d’IA pilotée : connexion aux données et systèmes, définition des rôles et des droits, automatisation des actions autorisées et mesure du résultat. Les modèles, agents et intégrations déjà efficaces sont conservés.

Le client obtient un environnement dédié avec un indicateur métier, des droits explicites, une validation humaine et des critères de recette clairs — pas un nouveau chatbot.

Un collaborateur pilote le système d’IA unifié de l’entreprise — Modèle opérationnel cible : un seul système relie demandes, données, documents et actions, tout en laissant le contrôle à l’humain.

01 · Produit

Ce que l’entreprise obtient concrètement

Ni une licence de modèle, ni une plateforme vide. L’entreprise obtient une fonction métier opérationnelle et un socle pour en déployer d’autres.

Fonction métier

Prend en charge un travail défini de bout en bout et fait évoluer un indicateur métier convenu.

Produit principal

Moteur TeamON

Formalise le processus, les rôles, le contexte, les droits, l’état, les interfaces et les versions.

Socle produit

Instance dédiée à l’entreprise

Un environnement isolé avec les données, connexions, règles et accès de l’entreprise.

Environnement client

Déploiement et exploitation

Diagnostic du processus, intégrations, tests, formation des équipes, recette client et amélioration continue.

Chemin vers le résultat

Contrat de processus

Déclencheur, 3 à 5 tâches liées, indicateur métier et critères de recette.

Méthode et rôles

Règles de fonctionnement, contrôles, compétences et motifs de relais humain.

Contexte

Termes, objets métier, exemples, exceptions et historique des décisions de l’entreprise.

Actions

CRM, tableurs, messagerie, fichiers, canaux et API autorisés.

Pilotage

Responsable du résultat, opérateur, droits et validation des actions à risque.

Espace de travail

Conversation, espace de travail, fichiers et tableau de bord de direction.

Fiabilité

Versions, supervision, sauvegarde, restauration et retour arrière.

Évolution

Les nouvelles règles et fonctions sont testées puis ajoutées au même socle.

Composition du produit TeamON autour d’un noyau technique interchangeable — Le modèle de langage et l’environnement agentique exécutent chaque étape. TeamON les transforme en fonction métier pilotée.

02 · Pourquoi TeamON

Pas un modèle de plus. Un système qui exécute les processus de l’entreprise

ChatGPT, Claude, Codex et les frameworks agentiques restent de précieux outils individuels. TeamON s’adresse aux processus métier qui doivent fonctionner de manière fiable et sûre, sans dépendre d’un seul référent interne.

Si vous assemblez tout séparément	Ce que TeamON apporte
Un modèle et des prompts personnels Un résultat de qualité pour une personne.	Contrat de résultat Déclencheur, tâches, indicateur, responsable et critères de recette.
Un bot distinct pour chaque tâche Des serveurs, règles et historiques séparés.	Un socle commun Les fonctions suivantes réutilisent le même environnement, les mêmes rôles et le même pilotage.
Des intégrations fragiles dispersées dans des scripts Les droits et les exceptions sont disséminés dans le code.	Actions maîtrisées Autorisations, validations, journal et relais humain.
Un savoir dépendant d’un seul référent Son départ bloque l’évolution du système.	Contexte de l’entreprise Les méthodes, règles et décisions vivent dans un environnement versionné.
Un prototype qui fonctionne en démonstration Il fonctionne tant que son auteur le maintient manuellement.	Exploitation Supervision, mises à jour, restauration, formation et opérateur.

Environnement agentique

Un framework agentique externe (harness), le noyau TeamON ou la plateforme du client — raccordé via un adaptateur, testé puis validé.

Modèle de langage

Dans le cloud, en environnement d’entreprise ou en local. Le choix dépend de la qualité, de la sécurité, de la vitesse et du coût du processus.

Stack IA existante

Nous conservons les prompts, agents et intégrations qui fonctionnent déjà. Nous ne reconstruisons pas le système pour le nom d’une technologie.

Changer de technologie sans reconstruire l’exploitation

TeamON sépare le processus, le contexte, les droits et l’interface de tout modèle ou environnement d’exécution particulier. Un changement exige une nouvelle validation, pas une reconstruction complète du produit.

modèle, environnement agentique ou hébergement changent → le processus métier validé reste intact

03 · Premiers cas d’usage

Commencer là où les pertes et les délais sont visibles

Il s’agit de configurations de départ, pas de solutions sectorielles prêtes à l’emploi. L’impact est démontré sur les données de chaque entreprise.

Ventes

Traitement des demandes entrantes

Le système rassemble le contexte, qualifie la demande, prépare la réponse et le prochain contact, puis consigne le résultat dans le CRM.

moins de prospects perdus ;
première réponse plus rapide ;
davantage de rendez-vous et de ventes.

Mesures : délai de réponse, prospects sans prochaine action, rendez-vous et conversion.

Places de marché

Contrôle des marges et des fuites de revenu

Le système consolide les données autorisées et détecte les risques de rupture, les marges négatives et les dépenses publicitaires inefficaces.

détecter le risque financier plus tôt ;
réduire les pertes ;
supprimer la surveillance manuelle.

Mesures : délai de détection, anomalies manquées, pertes évitées et heures d’équipe.

Dirigeant

Pilotage opérationnel

Le système rassemble les statuts de plusieurs sources et met en évidence les écarts, les responsables et les échéances.

décisions de direction plus rapides ;
moins de collecte manuelle des statuts ;
aucun problème ne reste sans responsable.

Mesures : heures de consolidation, retards, tâches sans responsable et délai de décision.

Tableau de bord synthétique des ventes et écarts financiers — Exemple synthétique sans données client : les canaux sont réunis dans une vue unique et un écart financier est signalé pour validation humaine.

Vérifier d’abord l’intérêt économique

Si l’impact attendu ne couvre pas largement le déploiement et l’exploitation future, nous ne vendons pas ce processus.

marge additionnelle + temps économisé + pertes évitées − coût d’exploitation

04 · Fonctionnement

De la réponse à l’action

Le résultat n’est ni un résumé ni une liste de « prochaines étapes ». Un changement vérifiable doit apparaître dans le processus réel.

ÉvénementUn prospect, une commande, un document ou un incident exige une réaction.
ContexteLe système utilise uniquement les données, règles et historiques autorisés.
Travail de l’IAElle rassemble, vérifie, calcule et prépare une action.
ContrôleUne personne prend la décision lorsque le coût de l’erreur est élevé.
RésultatLa tâche est transmise, l’enregistrement mis à jour et l’indicateur mesuré.

Parcours d’une fonction d’IA pilotée, de l’événement à l’action — Les pouvoirs humains sont définis à l’avance. Le système ne peut pas les étendre de lui-même.

05 · Déploiement

Le déploiement s’achève lorsque la fonction métier est réceptionnée

Nous ne livrons pas un simple « serveur installé ». Le client valide le parcours complet sur ses propres données, de l’événement au résultat.

Choisir le cas métier

Identifier une perte récurrente, un responsable et un indicateur. Livrable : un cas d’usage dont l’intérêt économique est crédible.

Cadrer le processus

Décrire le déclencheur, 3 à 5 tâches, les exceptions et l’indicateur initial. Livrable : processus validé et critères de recette.

Concevoir l’environnement

Choisir l’hébergement, le noyau IA, les sources et les droits. Livrable : architecture de livraison et matrice des accès.

Construire la fonction

Déployer l’instance et configurer les rôles, le contexte et les actions. Livrable : une instance client opérationnelle.

Tester en toute sécurité

Tester des scénarios réels sans effet externe risqué. Livrable : tests et journal des exceptions.

Mettre en production et réceptionner

Lancer le processus, former l’équipe et remettre le mode opératoire. Livrable : une fonction mise en production et réceptionnée par le client, avec le modèle d’accompagnement retenu.

Le client, le partenaire et l’architecte TeamON réceptionnent le processus métier — Le déploiement commence par le processus et se termine par la recette conjointe du résultat — pas par la remise d’un serveur installé.

06 · Hébergement et sécurité

Déployer sur l’infrastructure de TeamON, du partenaire ou du client

L’emplacement physique ne change pas le produit. Avant le lancement, nous définissons la propriété de l’infrastructure, les frontières de données, les accès, les sauvegardes et les responsabilités.

Infrastructure TeamON

Lancement rapide et piloté. TeamON répond de l’environnement technique convenu.

Géré par TeamON

Infrastructure du partenaire

Le partenaire héberge l’environnement sectoriel ou client ; les responsabilités d’exploitation sont définies dans la livraison.

Géré par le partenaire

Infrastructure du client

Contrôle maximal pour l’entreprise : son serveur ou cloud, ses comptes, ses données et ses politiques d’accès.

Géré par le client

Chaque option fait l’objet d’une vérification de préparation et d’une recette utilisateur. Un environnement totalement fermé exige un modèle local ou interne autorisé et des intégrations locales.

Souveraineté des connaissances

L’hébergement peut changer. L’entreprise conserve les connaissances accumulées.

Toutes les connaissances produites par l’agent à partir des données et du travail d’une entreprise restent un actif de cette entreprise : contexte, décisions validées, règles, exceptions et adaptations spécifiques. Cela reste vrai même si l’instance fonctionne sur l’infrastructure de TeamON ou du partenaire.

serveurs TeamON = partenaire = client → les connaissances et les résultats appartiennent à l’entreprise

L’actif de connaissances de l’entreprise reste intact lors d’un changement d’hébergement — Illustration conceptuelle : l’infrastructure change, tandis que le contexte, les décisions et la configuration du client restent continus.

Le client possède

son instance d’entreprise et son état ;
ses données, comptes et systèmes sources ;
son contexte, ses décisions accumulées, ses règles et ses exceptions ;
les adaptations spécifiques au client dans le périmètre contractuel convenu ;
le droit d’exporter et de transférer son environnement.

TeamON est responsable de

du code de la plateforme et de la méthodologie commune ;
de la version du produit et de la livraison sécurisée ;
de la formation de l’équipe et des procédures d’exploitation ;
des accès limités et révocables ;
des mises à jour, de la restauration et du retour arrière.

Frontière de propriété entre le client et TeamON — La propriété ne change pas selon l’hébergement. Le périmètre de l’export, les droits d’usage et la procédure de sortie sont convenus avant le lancement.

Où se situe la frontière de propriété intellectuelle ?

L’entreprise conserve ses données, son contexte, ses résultats et les adaptations spécifiques validées. TeamON conserve le code de la plateforme, le socle produit et les méthodes communes antérieurs au projet. L’expérience client ne peut devenir une amélioration commune qu’avec autorisation, après suppression des données et examen séparé.

Peut-il fonctionner dans un environnement totalement fermé ?

L’architecture le permet. Un déploiement entièrement fermé exige un modèle local ou interne autorisé, un environnement agentique compatible et des intégrations locales. Cette configuration nécessite sa propre conception et sa propre recette ; notre instance interne ne constitue pas la preuve d’un déploiement isolé prêt pour la production.

Le système peut-il être installé sur l’ordinateur ou le serveur du client ?

Oui. Un ordinateur du client peut convenir à une installation locale simple. Pour une fonction métier disponible en continu, il est préférable d’utiliser un serveur dédié ou un cloud d’entreprise avec sauvegardes et contrôle d’accès.

07 · Espace de travail

L’utilisateur voit le travail, pas une console technique

Le travail complexe s’effectue dans l’espace web. Les demandes rapides peuvent arriver via Telegram ou un autre canal autorisé.

Aperçu de l’espace de travail TeamON Staff

Rôle permanentSes propres instructions, compétences, outils et contexte de travail.

Conversation continueLa conversation se poursuit lorsque la vue de travail change.

Espace de productionL’agent produit un livrable adapté à la tâche et le révise à la demande.

Tableau de bord de l’entrepriseRésultats, écarts, responsables et échéances sans copier les conversations privées.

Fichiers et donnéesLes fichiers CSV/JSON et les sources autorisées sont connectés au processus.

Événements et planificationsLa fonction peut être déclenchée par un message, un événement métier ou une planification.

TeamON App

L’espace principal : rôles, conversations, surface de travail, résultats et paramètres.

Disponible dans Staff

Canaux de travail

Le Web, Telegram, MAX et d’autres canaux se connectent au bon rôle dans une instance donnée.

Selon la configuration

Desktop et Extension

Un pont local auditable vers les applications et le navigateur : le contexte affiché reste local et les actions autorisées s’exécutent sur place.

Socle existant · intégration en cours

Operator MCP

Une interface opérateur contrôlée vers l’instance choisie : vérifier, préparer, appliquer puis relire le résultat.

Interface opérateur

L’IA intégrée au flux de travail

Nous construisons une interface adaptative qui suit la tâche pendant que l’agent agit dans une application ou un onglet autorisé. Les limites d’accès restent visibles et l’agent explique chaque action prévue avant son exécution.

observation → explication → mode d’observation → assistance → autonomie limitée

La capture confirme l’existence de l’interface, pas la disponibilité d’un déploiement client externe. Le chargement universel de fichiers PDF, DOCX, XLSX et d’images dans chaque conversation n’est pas encore démontré ; les formats sont validés au cas par cas. Le cycle complet « observation → autonomie » est une orientation de développement, pas une fonction prête dans chaque instance.

08 · Accompagnement

L’abonnement finance la continuité du résultat

La fonction reste utilisable sans service managé obligatoire. L’abonnement s’applique lorsque TeamON continue de l’exploiter, de l’améliorer ou de l’étendre.

Support technique

Nous surveillons la disponibilité, corrigeons les incidents, publions les mises à jour, réalisons les sauvegardes et restaurons le système.

Accompagnement opérationnel

Un opérateur désigné suit l’indicateur, traite les nouvelles exceptions et publie des améliorations vérifiées. La fourchette actuelle de 70 000 à 100 000 RUB par mois reste en cours de validation sur le marché.

Les agents progressent par versions contrôlées

Une nouvelle règle n’apparaît jamais en silence. L’opérateur explique le changement, le teste sans effet externe, le déploie progressivement et conserve une possibilité de retour arrière.

exception → validation → nouvelle version → mesure → accepter ou revenir en arrière

09 · Preuves

Le socle est validé en interne. Le ROI client reste à démontrer

Nous distinguons ce qui a été validé en interne des résultats qui exigent un processus client en production.

TeamON Staff v0.2.42 · revision 44Instance interne validée : conversation, espace de travail, tableau de bord, mémoire, parcours opérateur, sauvegarde et retour arrière.
10 contrôles de recette sur 10La version actuelle a réussi tous les contrôles utilisateur et d’exploitation.
TeamON Operator v0.1.2Un package opérateur a été publié pour travailler de manière contrôlée avec l’instance sélectionnée.
Noyau propriétaire TeamON v0.1.0Le contrat local et les 16 tests sur 16 sont validés. Aucun déploiement client de ce noyau n’a encore été réceptionné.

Ce que nous ne promettons pas encore

un retour sur investissement démontré pour le nouveau produit ;
une livraison reproductible à plusieurs entreprises indépendantes ;
un service entièrement autonome ;
toute intégration prête à l’emploi ;
un auto-apprentissage automatique et invisible ;
un hub public d’experts et un index produits déjà opérationnels.

Que représentent les six rôles du Staff interne ?

Direction, Back-office, Ventes, Produit, Exploitation et Développement forment une composition interne utilisée pour valider l’environnement commun TeamON. Il ne s’agit ni de six produits clients prêts à l’emploi ni de fonctions métier déjà démontrées.

10 · Partenariat

Le partenaire pilote la relation. TeamON prend en charge la livraison

Le partenaire n’a pas besoin de devenir développeur IA. Sa force réside dans la confiance, la connaissance du secteur et la capacité à repérer une perte récurrente coûteuse.

Pas de plateforme à construire de zéro

S’appuie dès le départ sur une stack TeamON déployable : moteur, interface, livraison sécurisée et modèle d’exploitation.

Crée un produit sectoriel

Ajoute sa propre méthode, le langage du marché, ses cas d’usage et ses relations — sans mélanger les données clients.

Choisit son niveau d’implication

Mise en relation, vente conjointe, expertise sectorielle, opérateur ou intégrateur.

1 · Signal d’une perte coûteuse
2 · Mise en relation de confiance
3 · Diagnostic du processus
4 · Proposition et déploiement
5 · Recette et rémunération

Comment interpréter le repère de 120 000 RUB

Ce n’est pas le prix d’un modèle, d’un moteur ou de toute la plateforme. C’est un repère de travail pour un premier déploiement limité : diagnostic, construction de la fonction, instance d’entreprise, connexions de base, formation et recette.

Le partenaire ne promet pas de prix à l’avance : d’abord le processus et les limites, puis une proposition forfaitaire au client.

Le rôle, les limites côté client et la rémunération sont convenus avant la vente. Le paiement dépend des sommes réellement encaissées et de la responsabilité assumée ; il n’existe pas de promesse universelle de « pourcentage à vie ».

Fondateur

Larry Ngomirakiza

Ingénieur en IA, mathématicien et architecte de systèmes d’IA.

Larry pilote personnellement le produit et l’architecture des premiers déploiements : il transforme un processus complexe en modèle opérationnel vérifiable, relie les règles métier à un logiciel opérationnel et conserve les composants efficaces de la stack IA existante du client.

11 · Réponses courtes

Questions fréquentes des clients

Ces réponses servent à qualifier l’opportunité. TeamON ne convient pas à toutes les entreprises.

Quelle différence avec des salariés utilisant ChatGPT, Claude ou Codex ?

Ces outils rendent chaque personne plus productive. TeamON relie les équipes et les systèmes dans un processus répétable avec un responsable, des droits, un indicateur métier et des critères de recette. Si quelques requêtes ponctuelles suffisent, TeamON n’est pas nécessaire.

Pourquoi ne pas installer nous-mêmes un environnement agentique ?

C’est possible. Mais une installation seule n’identifie pas un processus rentable, ne formalise pas les règles de l’entreprise, ne répartit pas les responsabilités et ne crée pas de modèle d’exploitation. TeamON transforme la technologie en fonction métier testable et réceptionnable par le client.

Nous avons déjà nos propres agents. Faut-il tout refaire ?

Pas nécessairement. Les modèles, prompts, agents et intégrations efficaces peuvent être conservés. TeamON ajoute les couches manquantes de contrôle, de livraison et d’exploitation, puis valide le processus de bout en bout — sans remplacer la technologie pour le principe.

Que reste-t-il si nous cessons de payer ?

Quel que soit le mode d’hébergement convenu, l’entreprise conserve ses données, son contexte, les connaissances accumulées, la configuration, les résultats et les adaptations spécifiques dans le périmètre contractuel. TeamON fournit l’export ou le plan de migration convenu ; le travail de l’opérateur et les accès révocables prennent fin. Les droits d’usage de la plateforme, le format de transfert et les coûts d’infrastructure sont définis au contrat.

Deviendrons-nous dépendants de TeamON, d’un modèle ou d’un environnement agentique ?

La livraison vise à éviter toute dépendance à un fournisseur unique. L’état client est séparé du code de la plateforme ; les modèles et environnements agentiques peuvent être remplacés via des adaptateurs et une nouvelle validation. Avant le lancement, nous convenons du format d’export, de la révocation des accès et du scénario de migration. La sortie est maîtrisée, même si une migration exige toujours un travail d’ingénierie.

Garantissez-vous une hausse des bénéfices ?

Il n’existe pas de garantie universelle. Avant le lancement, nous fixons la référence initiale, l’évolution attendue et le critère de recette. Un pourcentage de hausse des bénéfices ne peut être promis que si le résultat peut être attribué de manière fiable.

Est-ce un collaborateur IA prêt à l’emploi ou un développement sur mesure ?

La solution se situe entre les deux : un socle produit versionné, configuré selon le processus, les données, les droits, les rôles et les critères de recette de l’entreprise.

Étape suivante

Le premier échange porte sur la perte, pas sur l’IA

Si les réponses sont concrètes, nous diagnostiquons un processus. Si l’entreprise « veut simplement de l’IA », nous l’aidons d’abord à identifier un problème économiquement pertinent.

Qu’est-ce qui se répète chaque semaine ?
Qu’avez-vous récemment perdu ou retardé ?
Où se trouvent les données nécessaires ?
Qui est responsable du résultat ?
Quel chiffre démontrera l’amélioration ?