AI Builder Harness : l'IA no-code sans shadow IT

Le contexte

Les métiers savent mieux que quiconque quelles tâches répétitives leur coûtent du temps : trier des emails, extraire des informations de documents, préparer des synthèses. Les outils no-code et les agents IA leur permettent désormais de construire eux-mêmes une partie de ces automatisations.

Sans cadre, cela produit du shadow IT : comptes personnels, données clients envoyées à des services non validés, workflows critiques dont personne ne connaît l'existence et qui cassent au départ de leur auteur.

La réponse n'est pas d'interdire, mais de fournir une plateforme officielle mieux outillée que les alternatives : hébergement maîtrisé, connecteurs aux bonnes sources avec les bons droits, séparation dev et production, validation avant publication. C'est un travail d'infrastructure et de gouvernance avant d'être un sujet d'outil.

Pour qui

Directions métier qui ont des idées d'automatisation mais pas de développeurs disponibles
DSI qui voient apparaître des workflows Make, Zapier ou des GPTs personnels sans contrôle
Entreprises qui veulent diffuser l'IA au-delà de l'équipe technique, avec un cadre clair
Organisations qui doivent garder la maîtrise des données envoyées aux modèles

C'est pour vous si…

Des collaborateurs utilisent déjà des outils d'automatisation ou des assistants IA avec leurs comptes personnels
Votre DSI reçoit plus de demandes d'automatisation qu'elle ne peut en traiter
Des workflows importants reposent sur une seule personne, sans documentation
Vous ne savez pas quelles données internes transitent par des outils no-code externes
Vous hésitez entre plusieurs plateformes (n8n, Make, Power Automate, Dify, Copilot Studio) sans critères clairs

Est-ce urgent pour vous ?

Combien de temps vos métiers gagneraient-ils avec leurs propres outils IA ?

Estimez la valeur des automatisations créées par les métiers dans un cadre sécurisé, et l'urgence de ce cadre.

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Concrètement

Ce que nous réalisons pour vous

Chaque volet peut être engagé seul ou combiné aux autres : nous ajustons le périmètre à votre existant et à votre objectif.

01

Cadrage besoins métier et règles DSI

Nous recensons les besoins d'automatisation et formalisons les règles de la DSI qui s'appliqueront à la plateforme.

Ateliers de recensement des besoins par direction
Recueil des règles : sécurité, données, outils autorisés
Définition des profils de makers et des périmètres autorisés
Critères d'éligibilité des cas d'usage au no-code

02

Choix et installation de la plateforme

Nous recommandons la plateforme adaptée à votre contexte et la déployons, en self-hosted ou en SaaS.

Recommandation de la plateforme adaptée (n8n, Make, Power Automate, Dify, Copilot Studio, …)
Déploiement self-hosted possible (n8n, Dify, …) sur votre infrastructure
SSO, gestion des rôles et environnements dev et production
Connexion aux modèles via une gateway LLM (LiteLLM, …)

03

Connecteurs aux données internes

Nous relions la plateforme à vos sources de données avec des droits maîtrisés.

Connexion aux sources principales (SharePoint, CRM, …)
Comptes de service et gestion fine des droits par source
Base de connaissance RAG sur vos documents internes (pgvector, Qdrant, …)
Serveurs MCP exposant les données aux agents

04

Gouvernance : accès, validation, publication

Nous mettons en place le circuit qui sépare l'expérimentation de la mise en production.

Rôles maker, validateur et administrateur
Workflow de validation DSI avant publication
Environnements séparés dev, test et production
Registre des automatisations et journalisation des données envoyées aux LLM

05

Bibliothèque de templates

Nous fournissons des modèles prêts à l'emploi sur vos cas d'usage prioritaires, pour démarrer vite et sur de bonnes bases.

Templates sur les cas d'usage prioritaires, documentés
Agents prêts à l'emploi : tri d'emails, analyse de documents, synthèse
Composants réutilisables : sous-workflows, prompts
Tests et versioning des templates

06

Formation, support et animation

Nous formons les makers puis les accompagnons dans la durée.

Prise en main et création d'un premier workflow
Parcours avancé : agents, RAG, gestion d'erreurs
Support via un canal dédié et revue des workflows avant publication
Suivi de l'adoption et ajout de nouveaux templates et connecteurs

Résultat

Ce que vous obtenez

Une plateforme no-code IA officielle, installée et administrée selon les règles de la DSI
Des makers formés, capables de construire et de maintenir leurs automatisations
Un inventaire à jour des automatisations en service, avec leurs responsables et les données utilisées
Des premières automatisations métier en production, construites à partir de templates validés

Livrables

Ce que nous vous remettons

Note de cadrage, cas d'usage cibles et règles DSI formalisées
Plateforme installée et configurée, avec documentation d'administration
Connecteurs opérationnels et documentation des sources disponibles
Charte de gouvernance, processus de validation et registre des automatisations
Bibliothèque de templates documentés
Supports de formation, exercices et corrigés

Pourquoi Keltio

L'IA en production, c'est d'abord de l'infrastructure

≈ 70 %

d'une mission IA en production relève de l'infra et du DevOps. C'est notre métier depuis 2019.

InfraDevOpsCybersécuritéIA

01

Une plateforme exploitée comme un vrai service

Depuis 2019, nous construisons et infogérons des infrastructures cloud et Kubernetes. Une plateforme self-hosted comme n8n ou Dify est déployée chez vous avec SSO, sauvegardes, supervision et environnements séparés.

02

Des connecteurs sécurisés by design

Comptes de service, droits minimaux, secrets gérés proprement, journalisation des données envoyées aux modèles : notre culture cybersécurité s'applique à chaque connecteur.

03

Un cadre qui ne bride pas les métiers

Nous définissons avec la DSI ce qui peut être fait librement et ce qui doit être validé. Les makers savent où sont les limites et avancent sans attendre.

04

Indépendants des éditeurs

Nous comparons les plateformes sur vos cas d'usage réels et recommandons celle qui correspond à vos contraintes, y compris lorsqu'il s'agit d'une solution déjà présente dans votre SI.

Démarche

Comment nous travaillons

1
Cadrer
Ateliers avec les métiers et la DSI pour lister les cas d'usage, fixer les règles et choisir la plateforme.
2
Installer et connecter
Déploiement de la plateforme, du SSO, des environnements et des connecteurs aux sources de données validées.
3
Outiller et former
Mise à disposition des templates, formation des makers et construction accompagnée de leurs premières automatisations.
4
Accompagner dans la durée
Support, revue des workflows avant publication, suivi de l'adoption et enrichissement de la bibliothèque.

FAQ

Questions fréquentes

Quelle plateforme choisir entre n8n, Make, Power Automate, Dify et Copilot Studio ?

Cela dépend de votre environnement existant, de vos contraintes d'hébergement et des cas d'usage visés. Si vous êtes très équipés Microsoft, Power Automate ou Copilot Studio peuvent s'imposer ; si vous voulez héberger vous-mêmes, n8n ou Dify sont de bons candidats. Nous tranchons sur la base de vos cas réels.

Nos données restent-elles chez nous ?

Avec une plateforme self-hosted, les workflows et les données de connexion restent sur votre infrastructure. Les appels aux modèles passent par une gateway qui journalise ce qui est envoyé et peut pointer vers des modèles hébergés en France, chez OVHcloud, Scaleway ou sur vos serveurs.

Qui maintient les automatisations créées par les métiers ?

Chaque automatisation publiée a un responsable identifié dans le registre. Le circuit de validation, les templates testés et la revue périodique évitent les workflows orphelins. Pour les automatisations qui deviennent critiques, nous recommandons de les reprendre en développement classique.

Quels profils peuvent devenir makers ?

Des collaborateurs à l'aise avec les outils numériques et qui connaissent bien leurs processus, sans compétence de développement requise. La formation couvre la prise en main, le prompting et les règles de gouvernance, puis un parcours avancé pour ceux qui vont plus loin.

Quels prérequis pour démarrer ?

Une DSI impliquée dans la définition des règles, des métiers disponibles pour les ateliers, un budget de licences validé si la plateforme est payante, et une infrastructure ou un tenant cloud pour l'héberger. Les accès aux sources de données sont à prévoir avant la phase de connecteurs.