De la dépense IA au retour sur l'IA.

La maîtrise de l'IA pour chaque équipe. Le FinOps pour vos dépenses IA. La portabilité des modèles, pas l'enfermement — frontière, souverain ou open source.

L'état de l'IA en entreprise, 2026

La dépense est bien réelle. Les résultats, non.

Les budgets IA ont doublé cette année. La plupart des entreprises n'ont rien à en montrer.

59%
des entreprises dépensent plus d'1 M$/an en IA
29%
constatent un ROI significatif de l'IA générative
82¢
sur chaque dollar d'IA perdu en reprise de travail
8%
des salariés américains utilisent l'IA au quotidien

Writer 2026 (n=2,400) · McKinsey 2025 (n=1,993) · panel de la main-d'œuvre américaine Gallup

The adoption gap

Engineering teams
90%
White-collar average
27%
Individual contributors
16%
Daily active use (US)
8%

Stanford HAI · Gallup 2025

Payer l'IA, n'en utiliser qu'une fraction

Des licences achetées pour toute l'entreprise, une adoption hors ingénierie à 27%. Les super-utilisateurs tirent 5× plus de productivité des mêmes plateformes que tous les autres ignorent.

Personne ne pilote l'IA, et aucun budget pour recruter quelqu'un

Les entreprises de taille intermédiaire n'ont pas d'équipe IA dédiée. La plateforme et l'expertise ne devraient pas en exiger une.

La facture grimpe et ne s'explique jamais

Ni routage, ni mesure. Chaque tâche frappe le modèle par défaut le plus cher et personne ne peut prouver que quoi que ce soit a fonctionné.

L'ingénierie a adopté. Le reste, non.

51% des développeurs utilisent l'IA chaque jour. Moyenne des cols blancs : 27%. Contributeurs individuels : 16%. Les plateformes fonctionnent — la plupart des gens n'y parviennent pas.

La plateforme

Quatre capacités. Une plateforme. Un contrat.

Elles partagent le même contexte et le même scoring. Achetez-les auprès de quatre fournisseurs et vous vous retrouvez avec quatre tableaux de bord et aucune réponse.

01

AI Fluency

Des prompts, des compétences et des workflows à partir d'une intention exprimée simplement. Réutilisables par toute l'équipe. La compétence par la pratique, pas par la formation.

02

AI FinOps

Coûts et consommation de tokens suivis par équipe et par service. Routage sémantique vers le modèle au meilleur rapport valeur pour chaque tâche. Un seul tableau de bord pour toutes les dépenses IA.

03

AI Quality

Scoring anti-slop et anti-hallucination sur chaque artefact. Des évaluations sur le travail quotidien — 16 dimensions, chaque production.

04

AI Governance

Portabilité des modèles, jamais l'enfermement — frontière, souverain ou open source. Compétences et modèles autorisés, contrôle des dépenses. ROI par artefact face au référentiel humain, prêt pour l'audit dès le premier jour.

Shared layer Context & Memory Individual + team context composing into every generation

Produits

La plateforme Contextfull.

AI Quality · Live

Zero Slop

Detect, rewrite, and verify AI content

Scores AI-assisted writing 0–100, points at the exact words dragging it down, rewrites them, and verifies every fact stayed in. Open source, MIT, one line to install.

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