Un peu de lecture
Ce que j'apprends en déployant l'IA, je l'écris. Des notes de terrain, avec le recul de la pratique. Ces écrits n'engagent que moi.
Une équipe Mantu a participé au GTM hackathon organisé par Anthropic, Sillage et FullEnrich. Deux jours à construire un agent Go-to-Market adossé à un LLM Wiki : un assistant qui capte un signal commercial, retrouve le contexte et prépare un compte rendu depuis la base de connaissance. L'occasion de confronter le pattern du second cerveau à un vrai cas sales, en conditions de sprint.
Au hackathon Dust, j'ai présenté CRM Killer : un LLM Wiki auto-alimenté par des agents qui collectent la donnée là où elle vit, emails, Teams, transcripts de réunion, SharePoint, la structurent en Markdown interconnecté, et génèrent comptes rendus, récaps et trames de propal. Une autre façon de poser la question : et si la base de connaissance remplaçait certains usages du CRM ?
Compiler la connaissance une fois, laisser l'agent la maintenir. Pourquoi ce pattern bat le RAG classique, et comment on l'a monté à l'échelle d'une agence.
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Quand vos clients demandent à une IA plutôt qu'à Google, votre réputation se joue dans une réponse générée. Comment on reprend la main.
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On passe du mot-clé à l'intention, de la liste de liens à la réponse construite. Ce que ça change pour ceux qui produisent du contenu.
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La même technologie qui nous fait gagner du temps sait fabriquer du faux crédible à l'échelle. Ce que ça implique pour ceux qui déploient l'IA.
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