Kigumi

Pour les PME qui consomment déjà de l'IA

74% des PME consomment déjà de l'IA dans leurs logiciels métier. La plupart des projets livrés ajoutent une plateforme IA à côté. Un système parallèle que personne n'opère.

Kigumi assemble vos agents à l'intérieur de votre stack existante (Airtable, HubSpot, Notion, Make), avec une cartographie et un transfert de maîtrise qui vous rendent autonome dès la livraison. Pas une nouvelle plateforme : un joint propre entre celles que vous utilisez déjà.

Quatre constats que personne ne vous dit avant de signer

Le marché de l'IA en entreprise tient sur des promesses qui ne survivent pas au quotidien. Voici ce que les chiffres montrent, et que peu de prestataires citent.

74%

Des PME consomment l'IA dans leurs logiciels métier

Pas sur une plateforme dédiée. Pas via un portail séparé. Dans Airtable, HubSpot, Notion, Make, les outils qui font déjà tourner l'entreprise. Les projets qui ajoutent une plateforme parallèle créent un système que personne n'opère.

61% / 54%

Coût et expertise interne, les deux premiers freins

61% des PME bloquent sur le budget, 54% sur le manque de compétence en interne. Le mode prestataire classique aggrave les deux. Chaque release de modèle réouvre la facture, chaque correctif passe par lui.

3 à 6 mois

ROI gen-AI positif, uniquement sur des implémentations ciblées

Les projets "agent qui fait tout" échouent par construction. La valeur arrive quand on assemble une pièce précise dans un flux précis, pas quand on cherche un usage à un outil générique.

2026-2027

AI Act : transparence dès août 2026, haut risque fin 2027

Les obligations de transparence (Article 50) s'appliquent le 2 août 2026 : chatbots déclarés, contenus générés identifiables. Les systèmes à haut risque ont jusqu'au 2 décembre 2027. Un système livré sans cartographie ni supervision documentée reste un passif réglementaire, quelle que soit la date.

95% des pilotes GenAI en entreprise ne génèrent aucun ROI mesurable. Non pas à cause des modèles. À cause de la façon dont les systèmes sont assemblés.
MIT Project NANDA, rapport août 2025

Notre réponse

Une méthode plutôt qu'une plateforme

Nous appelons cela Monozukuri, l'art japonais d'assembler chaque pièce d'un système comme un joint de bois traditionnel : chaque dépendance assumée, chaque transfert prévu dès la conception. Trois étapes, pas davantage.

  1. 01

    Cartographier

    On va sur votre Gemba, le lieu réel où le problème se pose, c'est-à-dire l'écran de la personne qui le vit. On documente votre stack, vos flux, vos arbitrages. Sans ça, tout le reste est une supposition.

  2. 02

    Assembler

    On construit l'agent directement dans vos outils existants. Pas de plateforme parallèle. Le code est lisible, les dépendances sont nommées, les points de bascule humaine sont explicites.

  3. 03

    Transférer la maîtrise

    Le livrable inclut la documentation pour que vos équipes opèrent le système sans nous. C'est Hitozukuri : l'humain pilote, la machine est l'outil. Si vous ne pouvez pas désactiver, modifier ou comprendre l'agent sans nous appeler, nous avons mal travaillé.

Par où commencer ?

Trois portes d'entrée, une seule méthode Monozukuri. Vous choisissez selon ce qui pèse le plus aujourd'hui : cadrer un projet IA, déployer des agents dans votre stack, ou monter vos équipes en compétence.

Audit IA approfondi

Audit complet de votre stack actuelle (Airtable, HubSpot, Notion, Make...) pour identifier où l'IA crée de la valeur opérationnelle réelle. Livrable structuré : cartographie + top 3 cas d'usage priorisés + roadmap budgétaire.

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Pack Transparence IA

Le report de l'AI Act n'a pas tout reporté : l'Article 50 s'applique le 2 août 2026. Chatbots déclarés, contenus générés identifiables, preuves datées. Mise en conformité en quelques jours, dans vos outils, avec plan de route 2027.

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Déploiement opérationnel de 2 à 3 agents IA assemblés à l'intérieur de votre stack existante, pas une nouvelle plateforme. Vous repartez avec les workflows en production, la documentation transférable et l'autonomie pour les faire évoluer.

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Conseil & formation

Formation sur mesure (no-code, IA générative, automatisation Make) ou conseil ponctuel pour cadrer un projet IA en interne. Format adaptable selon votre disponibilité.

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Preuve par construction

Avant de vous vendre des agents, on en a construit pour nous

Kigumi opère son propre AIOS, un système agentique interne qui tourne sur Telegram, lit notre veille marché tous les 3 jours et alimente notre base d'intelligence. Quatre agents, une seule architecture, aucune plateforme tierce dans le chemin critique.

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45 minutes pour cartographier votre stack et identifier deux à trois leviers

Pas un appel commercial. Une cartographie rapide de ce que vous avez déjà, et une note d'orientation sur ce qui se fait en premier. Vous repartez avec ça, que vous travailliez ensuite avec nous ou non.