Du dossier au service en ligne, votre savoir-faire suit une seule chaîne.

Le système d’exploitation AI Maker relie tout ce qu’il faut pour transformer vos connaissances métier en applications fiables : la mémoire de vos documents, les compétences de l’IA, les MakerApps, la validation humaine et la mise en ligne. Chaque étape tourne sur votre serveur dédié et laisse une trace que vous pouvez consulter.

1Data BankClasser
2WikiMakerComprendre
3Skills et studiosFormaliser
4MakerAppsProduire
5Validation et preuveVérifier
6DéploiementMettre en ligne

Le code va vite. La valeur se joue avant et après.

L’IA écrit désormais du code dix à cent fois plus vite qu’une équipe classique. Générer un agent ou une application est devenu accessible à tous. La différence se fait aux deux extrémités : en amont, la compréhension du métier et une spécification précise ; en aval, la vérification qui garantit que le résultat est juste.

Les modèles d’IA restent probabilistes : la même demande peut donner deux réponses différentes. Pour confier un vrai travail à l’IA, il vous faut un cadre qui mesure la fiabilité, enregistre chaque décision et fait intervenir un humain au bon moment. Le système d’exploitation AI Maker est ce cadre.

Le métier aux deux bouts

Vos connaissances alimentent la chaîne au départ et fixent les critères de réussite à l’arrivée. L’IA travaille entre les deux.
Une fiabilité mesurée

Chaque MakerApp affiche son taux de réussite et son taux d’escalade. Vous savez ce que vaut un résultat avant de vous y fier.
Un coût maîtrisé

Les tâches simples passent par des couches déterministes. L’IA intervient là où elle apporte de la valeur, avec le modèle le plus économe qui suffit.

Six étapes, une seule chaîne

Chaque étape reçoit le travail de la précédente et le transmet à la suivante. Rien ne part en production sans avoir été compris, formalisé, produit et vérifié.

Data Bank

Classer ce que vous savez

La Data Bank est le point de départ. Chaque dossier correspond à un projet, une tâche ou une recherche. Vous y déposez vos documents, notes, images et fichiers métier ; ils y sont classés et versionnés, et chaque projet garde sa propre mémoire.

Les dossiers de la Data Bank sont la matière première des MakerApps : ce que vous rangez ici devient, plus loin dans la chaîne, un devis, une facture, une campagne ou un service.

Vous apportez: Documents, notes, PDF, images, données métier.
Vous obtenez: Des dossiers ordonnés et versionnés, prêts à être traités.
Trace laissée: L’historique des versions et la mémoire de chaque projet.

Pourquoi cette étape compte. Une IA vaut ce que vaut le contexte qu’elle reçoit. Une base ordonnée produit des réponses ancrées dans votre réalité, et vos données restent sur votre serveur.

WikiMaker

Comprendre et relier

WikiMaker transforme le contenu de la Data Bank en mémoire active. Vos documents deviennent des sources que l’IA peut interroger, relier et synthétiser : un règlement intérieur, un catalogue technique, vingt ans de dossiers clients ou un corpus de formation.

Vous posez une question, WikiMaker répond à partir de vos sources et vous montre sur quoi il s’appuie. Vous explorez de nouvelles pistes, préparez une présentation ou générez un contenu à partir de ce que votre entreprise sait déjà.

Vous apportez: Les dossiers de la Data Bank.
Vous obtenez: Une base de connaissance interrogeable, des synthèses, des liens entre les idées.
Trace laissée: Les sources utilisées pour chaque réponse.

Pourquoi cette étape compte. C’est ici que se forme la compréhension du métier, la première extrémité de la chaîne. Une réponse appuyée sur vos sources se vérifie.

Skills et studios

Formaliser votre façon de faire

Un skill est un savoir-faire écrit sous forme d’instructions réutilisables : la façon dont votre entreprise rédige un devis, qualifie un prospect ou contrôle une commande. SkillMaker vous aide à les créer à partir de quelques phrases.

Pour les décisions répétitives, un skill de décision rend une réponse fermée (oui ou non, un choix parmi plusieurs options, un score) accompagnée de son niveau de confiance. Les studios assemblent ensuite les skills pour produire :

MediaMaker, des contenus
BrickMaker, des composants
BuildMaker, des applications
LaunchMaker, des lancements

Vous apportez: Votre façon de faire, décrite simplement.
Vous obtenez: Des skills nommés, testés et réutilisables.
Trace laissée: La version de chaque skill, son auteur et sa date.

Pourquoi cette étape compte. Un savoir-faire formalisé se transmet, s’améliore et se réutilise d’un projet à l’autre. Il devient un patrimoine de l’entreprise, indépendant d’une seule personne.

MakerApps

Produire avec un geste précis

Une MakerApp rend un service précis à partir d’une fonction principale. Elle puise dans la Data Bank, applique vos skills et produit un résultat. Quelques exemples :

Facturer les objets prêts
Prendre une réservation
Lancer une campagne de prospection
Assembler un panneau d’outils internes

La méthode AI Maker guide leur fabrication : construire large avec l’IA, livrer un seul geste, proposer les options une fois l’application adoptée. Chaque MakerApp est personnalisée selon votre savoir-faire.

Vous apportez: Le geste que vous voulez confier.
Vous obtenez: Une application adaptée à votre métier, prête à l’usage.
Trace laissée: Le carnet de fabrication de l’application.

Pourquoi cette étape compte. Un geste unique se mesure facilement : vous savez ce qu’il doit produire et vous voyez s’il le produit. La confiance grandit à chaque usage, d’un premier dossier à une série, puis à l’activité d’une équipe entière.

Validation humaine et journal de preuve

Vérifier chaque résultat

Chaque MakerApp porte ses critères de réussite, écrits avec les personnes qui connaissent le métier. Quand le système est sûr de lui, il décide. Quand la confiance passe sous le seuil que vous avez fixé, il transmet la décision à un humain.

Tout est inscrit dans le journal de preuve : ce qui a été demandé, ce qui a été produit, qui a validé, et pourquoi.

Vous apportez: Vos critères d’un résultat correct et vos seuils de confiance.
Vous obtenez: Le taux de réussite, le taux d’escalade et leur évolution.
Trace laissée: Le journal de preuve, consultable et exportable.

Pourquoi cette étape compte. C’est la seconde extrémité de la chaîne. Elle transforme une promesse en chiffre : vous connaissez la probabilité qu’un résultat soit juste, et vous la voyez progresser.

Déploiement

Mettre en service

Une MakerApp validée passe en service. Le système d’exploitation fournit tout ce qu’il faut autour : hébergement sur serveur dédié, nom de domaine, base de données et outils marketing. Les mises à jour suivent le même chemin, avec la même trace.

Vos équipes l’utilisent en interne, ou vos clients y accèdent directement. Vous gardez à tout moment la possibilité d’exporter l’ensemble.

Vous apportez: Votre décision de mise en ligne.
Vous obtenez: Un service accessible, hébergé et suivi.
Trace laissée: Les versions déployées et l’export complet.

Pourquoi cette étape compte. La mise en ligne arrive au bout d’une chaîne déjà maîtrisée. Ce qui part en production a été compris, formalisé, produit et vérifié.

Ce qui traverse toute la chaîne

La maîtrise des tokens

Classer, enregistrer, calculer et contrôler passent par des couches déterministes, sans consommer d’IA. L’IA intervient là où elle apporte de la valeur, avec le modèle le plus économe qui suffit, parmi Gemini, Mistral ou OpenAI. Vous payez le résultat au plus juste.

La souveraineté

Le système tourne sur votre serveur dédié. Vos documents, vos skills et votre journal de preuve restent chez vous et s’exportent à tout moment.

La transparence

La méthode est modulaire et chaque étape est documentée. Le cœur des MakerApps relève de la Licence AI Maker : un commun numérique ouvert à tous, avec une marque qui distingue la version officielle.

L’humain au centre

Le FabMaker organise votre système d’exploitation et capitalise le savoir-faire de l’entreprise. Il apporte la maîtrise de l’IA, vos équipes apportent le métier, et chacun apprend de l’autre.

Ce que vous confiez à AI Maker

Avec le système d’exploitation AI Maker, vous achetez un résultat dont la fiabilité est mesurée, publiée et suivie, au coût réel de sa production. La confiance se construit étape par étape et se vérifie dans le journal de preuve.

Utilisez d’abord. Organisez votre maîtrise. Intégrez ensuite.

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