Nous transformons le potentiel de l’IA en résultats concrets.
Nous croyons que le potentiel de l’IA n’est pas réalisé — et que les ingénieurs déployés sont ce qui referme cet écart.
Les modèles fonctionnent. L’infrastructure existe. Le logiciel coûte moins cher chaque année.
La contrainte n’est plus la capacité.
C’est la traduction.
Transformer une intelligence générale en quelque chose qui fonctionne dans une entreprise précise — ses systèmes, ses gens, ses exceptions, sa réalité.
Aujourd’hui, la majorité des projets d’IA n’atteignent jamais la production.
Non pas parce que les modèles échouent, mais parce que les entreprises ne sont pas structurées pour les absorber.
Les données sont fragmentées. Les procédés varient d’une personne à l’autre. Les cas limites vivent dans la tête des gens. Les outils ont évolué chacun de leur côté. Et on a rarement demandé aux personnes les plus proches du travail ce qui les aiderait vraiment.
Ce qui se construit est donc le plus souvent une démo — pas un système qui survit à un usage réel.
C’est là que la plupart des projets d’IA cassent : entre un prototype qui fonctionne et les systèmes sur lesquels l’entreprise tourne vraiment.
Et cet écart ne se referme pas de l’extérieur.
Pas avec une plateforme de plus. Pas avec une présentation. Pas avec un plan de transformation.
Il se referme quand quelqu’un capable de livrer du logiciel en production s’assoit dans le travail, comprend comment il tourne réellement, construit directement dedans, et reste responsable du résultat.
Imaginez votre entreprise comme une structure de blocs : chaque procédé, chaque relais, chaque décision qui fait tourner la journée. La plupart ont été façonnés bien avant que l’IA puisse porter quoi que ce soit.
Nous travaillons à l’intérieur de cette structure, avec vos gens, et nous trouvons le bloc — parfois quelques-uns — où un remplacement crée le plus de valeur.
Ensuite nous le retirons, nous construisons un bloc agentique à sa place, et nous le prouvons en production. Puis le suivant.
Bloc par bloc, l’entreprise se rebâtit autour de l’IA.
Pas du jour au lendemain. Et pas partout : certains blocs sont très bien tels qu’ils sont, et une partie du métier est de savoir lesquels ne pas toucher.
La pile opérationnelle que nos ingénieurs déployés apportent à chaque mandat. Ouvrez une partie pour lire ce qu’elle est.
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Touchez une partie pour lire ce qu’elle est.
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Obsédé par l’intersection des affaires et de la technologie — et par les raisons pour lesquelles les entreprises n’arrivent pas à transformer le potentiel de l’IA en résultats. A dirigé une firme de transformation numérique, aidant entreprises et organismes à but non lucratif à se numériser aux côtés de tous les paliers de gouvernement, et a été chef du marketing chez PandaPay. Basé à la Barbade, où il travaille avec des gouvernements des Caraïbes — ports, douanes, aéroports, police — sur des technologies de détection de menaces et de stupéfiants. Aujourd’hui, il vend, déploie et opère chaque mandat EngineB à titre de FDE principal, tout en bâtissant Paddock, la suite d’outils FDE. Marc et lui travaillent ensemble, sous une forme ou une autre, depuis 16 ans.
A fondé PandaPay en 2014 et mené l’entreprise à travers sa croissance puis sa sortie, à une valorisation de plus de 40 M$. Il apporte une longue expérience en vente B2B, en partenariats stratégiques, en expérience client et en direction des opérations. Basé à Montréal, Marc dirige les relations commerciales, le développement des affaires et les affaires corporatives d’EngineB.