Ergonomie de l’activité · IA · organisations
Adapter l’IA au travail réel.
Quand l’IA modifie une activité, il faut rendre visibles les gestes, responsabilités, arbitrages, preuves et conditions de reprise.
Routeur
Choisir le bon chemin.
Selon votre situation, partez vers le bon point d’entrée : organisation, cas agentique ou prompt sensible.
Organisations
Décider avant de transformer.
Transformation, IA située, agents métiers, prévention ou situation qui coûte : Ergonomia cadre depuis le travail réel.
Labs IA
Décrire un cas agentique.
Échecs d’agents, traces réduites, evals, oracles et signaux produit : Labs transforme un cas en preuve rejouable.
Prompts sensibles
Inspecter avant d’envoyer.
Données client, contrat, RH, support ou internes dans un assistant IA : Paranoia réduit l’exposition avant envoi.
Chemins
Choisir une surface de travail.
Chaque entrée mène vers une page concrète : intervention, scène publique, écrit ou laboratoire d’évaluation.
Interventions
Cadrer une situation.
Observer une situation de travail, qualifier les contraintes, relier l'IA aux responsabilités et produire une décision défendable.
Conférences
Mettre le sujet en commun.
Conférences et ateliers sur l'IA, le travail réel, la supervision, la prévention et la décision.
Écrits
Lire la thèse.
Articles et manifeste sur les agents IA, la preuve, la délégation et les conditions d'une transformation soutenable.
Labs
Évaluer les agents.
Traces rejouables, oracles, états observables et risques de fausse complétion pour des agents proches production.
Preuve
Scènes, textes, traces.
Chaque preuve garde son contexte : scène publique, article daté, trace de méthode ou cas rejouable, afin que vous puissiez l’inspecter.
UNEP, CCI, Sorbonne, Préventica, Cinov Ingénierie, Bras-Panon, French Tech Réunion : des interventions visibles, pas une promesse abstraite.
Écrit Les agents sont des systèmes de travailLa délégation IA se juge par l'activité effective : action, preuve, état observable, responsabilité et reprise.
Labs Traces d’agents proches productionTransformer les échecs d'agents en cas rejouables, oracles et matrices de régression.
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Les écrits récents donnent des repères datés pour décider, vérifier ou reprendre une situation.
Pourquoi la fiabilité des agents dépend de la frontière entre intention, action, état observable et affirmation finale véridique.
14 mai 2026 L'échec le plus dangereux des agents n'est pas l'hallucinationPourquoi le danger critique n'est pas seulement l'hallucination, mais l'agent qui affirme qu'une action est faite sans preuve observable.
03 mai 2026 Les agents IA ne sont pas seulement des outils. Ce sont des systèmes de travailPourquoi l'achèvement d'une tâche ne suffit pas : un agent redistribue la vérification, la responsabilité, la coordination et la reprise en main.
24 avr. 2026 L'IA ne s'intègre pas au travail. Elle le reconfigure.Pourquoi l'IA doit être analysée depuis l'activité réelle : contraintes, arbitrages, coopération invisible, marges d'action et responsabilités.
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