Déployer l'IA à l'échelle d'une équipe design.
Comment faire passer toute une organisation design de la curiosité pour l'IA à l'IA à l'échelle — sans rien céder sur le métier ?
Alors que l'IA générative redéfinissait la façon de concevoir les produits, les équipes design et produit de Carrefour faisaient face à une question décisive : non pas s'il fallait adopter l'IA, mais comment en faire une pratique partagée et gouvernée à l'échelle de toute l'organisation — de la discovery au delivery.
Carrefour voulait que l'IA devienne une part du quotidien de ses équipes design et produit, à l'échelle de toute l'organisation.
Quand ils sont venus nous voir, rien n'avait encore été déployé. L'IA générative allait clairement changer la façon dont les équipes concevaient et construisaient leurs produits, mais le chemin pour y arriver restait flou. Quelles tâches valaient vraiment la peine d'être confiées à un agent, et que devaient faire ces agents ? Et comment amener toute une équipe à travailler ainsi, plutôt que quelques curieux dans leur coin ? Nous avons creusé ces questions avec leur équipe, avant la mise en production du moindre modèle — en apportant un regard extérieur à un problème qu'ils connaissaient de l'intérieur, et en construisant les réponses ensemble.
Nous sommes intervenus en design advisor, intégrés à l'équipe pour toute la durée de la mission.
Axel a porté le travail et est resté aux côtés des designers et des équipes produit de Carrefour tout du long. Nous avons monté un groupe projet avec eux, nous nous réunissions régulièrement, et une bonne partie du travail se faisait entre les sessions. Ensemble, nous avons décidé par où commencer et dans quel ordre : les fondations d'abord, pendant que l'IA était encore en préparation en interne ; puis un système pour partager ce que nous construisions ; puis les habitudes de travail de l'équipe, une fois les modèles arrivés ; et les cas d'usage les plus avancés en dernier. Nous avons procédé dans cet ordre à dessein, pour que les fondations soient en place avant que l'IA n'atteigne le quotidien de chacun.
Nous avons commencé par cartographier le workflow de l'équipe, avant d'y mettre le moindre modèle.
Nous avons parcouru le workflow produit et design avec l'équipe, étape par étape, de la discovery au delivery. Nous apportions une méthode et une connaissance concrète de ce que les agents savent bien faire et de leurs limites ; eux apportaient le détail de la façon dont leur travail se fait réellement. En croisant les deux, nous avons identifié les tâches où un agent apportait vraiment quelque chose, et défini ce que chacun devait faire. Il en est ressorti un ensemble clair d'agents, chacun rattaché à une tâche réelle du workflow.
Une fois les agents définis, nous avons construit un système pour que toute l'équipe puisse les partager.
Un bon agent construit par un designer ne vaut quelque chose pour le reste de l'équipe que si les autres peuvent le trouver et lui faire confiance. Un repository partagé a été mis en place, où chacun pouvait contribuer un agent, avec une petite équipe dédiée chargée de relire et d'affiner les prompts avant qu'ils ne soient diffusés à tous. Nous avons défini les règles avec Carrefour : comment un agent est proposé, vérifié, amélioré, puis rendu disponible pour toute l'équipe. À la fin, ils disposaient d'un véritable système interne pour créer et partager des agents, avec des personnes responsables d'en maintenir la qualité.
Quand les modèles ont commencé à arriver, nous nous sommes penchés sur la façon dont l'équipe allait concrètement travailler avec, au quotidien.
Un nouvel outil ne s'utilise pas seulement parce qu'il existe ; il doit s'intégrer à la façon dont les gens travaillent déjà. Avec l'équipe, nous avons façonné de nouvelles manières de travailler ensemble autour de l'IA : la conduite des réunions, la façon de relire le travail, et quelques challenges internes pour amener les gens à essayer sans grand enjeu. L'objectif était de faire de l'usage d'un agent une part ordinaire de la journée de travail.
Les fondations et les habitudes de l'équipe en place, nous nous sommes attaqués aux cas d'usage les plus récents et les moins balisés.
C'est là que tout bougeait le plus vite : vibe design, canvas design, vibe coding. Pour chacun, nous avons regardé où cela pouvait s'inscrire dans le travail de Carrefour et quelle combinaison d'agents et d'outils cela demandait. Il n'y avait pas de réponse évidente, et les outils changent d'un mois à l'autre ; nous avons donc mené des POC avec l'équipe sur des workflows réels et comparé ce qu'ils produisaient. L'équipe s'est ainsi retrouvée avec une toolstack réellement testée, et une méthode pour la réévaluer à mesure que les outils évoluent.
Aujourd'hui, l'IA fait partie de la façon dont les équipes design et produit de Carrefour travaillent, de la discovery au delivery.
Les agents, le système partagé et les nouvelles habitudes de travail sont utilisés par l'équipe, et de nouveaux cas d'usage s'ajoutent à mesure que les outils et le travail évoluent. La mission se poursuit : nous continuons d'accompagner Carrefour à mesure que leur pratique se développe et que la technologie avance.