Nicolas est Senior AI Ops chez Payfit, un SaaS de gestion de paie et RH présent en France, Espagne et Royaume-Uni avec plus de 700 collaborateurs. Dans ce live, il partage en détail la démarche structurée qui a permis d'atteindre 600 utilisateurs actifs sur la plateforme IA interne : trois phases d'adoption, un framework de maturité en cinq niveaux, un réseau de 29 champions, et le retour concret d'un atelier de deux jours avec une équipe marketing. Chez Payfit, l'IA est intégrée à trois niveaux : dans le produit (Payfit Copilot), dans le support client (agents de réponse), et dans la façon de travailler des équipes. C'est ce troisième niveau le plus difficile qui est au cœur de ce live. Nicolas le dit d'emblée : "Déployer l'IA dans une organisation, ce n'est pas juste déployer des outils. C'est déployer de nouvelles façons de travailler. C'est un changement culturel."
1. Ce que fait vraiment un AI Ops
Le rôle de Nicolas est rattaché au département Product. Mais le sujet IA ne se limite plus au produit. Nicolas décrit son rôle autour de quatre piliers.
Facilitateur inter-équipes
"L'AI Ops, c'est un peu la glue qui va relier tous les départements entre eux, qui va avoir suffisamment de hauteur pour savoir qui fait quoi, à quel moment, pour ensuite casser les silos et pouvoir faire rencontrer des personnes qui n'avaient pas l'idée de se voir."
Libérateur du potentiel expert
"Je ne suis pas un expert marketing, engineering ou finance. Mais j'en sais potentiellement un peu plus que ces personnes-là sur l'IA. Et si vous faites l'addition entre un AI Ops et un expert métier, là, vous allez vraiment avoir un duo qui va permettre de craquer des use cases."
Avocat des bonnes pratiques
Partager les tips, les dernières mises à jour, pinger les bonnes personnes, être au courant de ce qui est possible.
Support opérationnel
Pour les équipes qui ont des workflows complexes ou des enjeux prioritaires. Chez Payfit, l'axe acquisition est prioritaire Nicolas concentre donc beaucoup de son temps sur les équipes sales et marketing.
Ce rôle porte des noms différents selon les boîtes : AI and Automation Engineer (chez Malte), AI Enabler, PM AI Enablement (chez Yaneos), AI Workflow Designer, Agent Lead, AI Transformation Lead. "Même dans ces rôles que vous voyez, il y en a un que peut-être vous ne voyez pas dans votre boîte : celui qui n'a pas ce terme dans son titre, mais qui explore déjà de son côté ou pour tout le monde."
L'enjeu de fond : "L'IA nous incite à réimaginer nos processus de travail. On n'est pas là pour intercaler l'IA dans un workflow existant. Je pousse les gens à transformer ce qu'ils ont toujours eu l'habitude de faire. Si demain Payfit naissait et qu'on n'avait plus rien, plus de legacy, comment tu ferais ton process maintenant avec l'IA ?"
2. Le parcours de Payfit avec l'IA depuis octobre 2023
Phase 1 : L'étincelle (octobre 2023)
Objectif : trouver les premiers succès et créer un momentum. Des initiatives ont été lancées pour encourager des builders à se révéler et construire des cas d'usage. Premier réseau de champions constitué.
Phase 2 : L'accélération (à partir de juillet)
Les premiers cas d'usage existent, tout le monde est au courant de l'IA mais l'adoption reste faible. "Les agents sont là, mais il n'y en avait pas tant que ça qui les utilisaient." Deux rituels sont mis en place, toujours en vigueur aujourd'hui.
Les Monthly AI Day : une journée par mois entièrement dédiée à l'IA. Toutes les équipes arrêtent leur travail habituel et construisent un projet IA. "On upskille par la pratique, en groupe ou de manière individuelle. Et on va au-delà de 'l'IA, c'est pas mon boulot'. Non, là, c'est du temps dédié pour ça."
Les AI Spark Sessions : un rituel d'entreprise mensuel ouvert à toute la boîte. Quatre à cinq payfitters présentent ce qu'ils ont construit durant les deux derniers mois. "Ce qui compte, ce n'est pas le résultat. C'est le voyage. Les erreurs qui ont été faites, les learnings. Les gens veulent savoir comment des personnes comme eux ont fait pour s'en sortir."
Phase 3 : L'orchestration (en cours)
Objectif : débloquer des cas d'usage de bout en bout, en créant des synergies entre équipes. "Ce n'est plus juste une seule équipe qui fait un agent pour elle. Un PM, par exemple, va pouvoir faire son PRD, mais aussi un prototype et toucher un peu de code en prod. Mais pas tout seul avec d'autres personnes qui ont le même niveau d'excellence dans l'IA." Des rôles commencent à se juxtaposer et l'organisation est en train de les redéfinir.
3. Les outils, mais surtout les connexions
Payfit utilise Dust comme plateforme principale d'IA générative pour la quasi-totalité des départements hors Engineering. "Dust, si vous ne connaissez pas, c'est une plateforme d'orchestration d'agents. Leur approche est vachement tangible et très limpide pour des utilisateurs non tech. Ça permet de créer des agents et qu'ils puissent communiquer entre eux."
Cursor et Claude Code sont utilisés en engineering, product, marketing et design. Les autres outils : Atlassian, Salesforce, HubSpot, GitHub, Amplitude, Incident, Miro tous connectables à la plateforme IA.
Mais Nicolas insiste sur ce qui compte vraiment. "Ce n'est pas votre stack. Ce qui compte, ce sont les connexions. Un agent va être vraiment amplifiée avec les outils que vous utilisez au quotidien. Réfléchissez aux outils que vous utilisez et demandez-vous s'ils sont intégrables. Si vous souhaitez en adopter de nouveaux, vérifiez s'il y a un connecteur MCP disponible."
Un signal concret : Payfit compte environ 400 agents créés au total. "Je pense qu'il y a à peu près 20% d'agents qui apportent vraiment de la valeur. Avoir 400 agents ne veut pas dire qu'ils sont tous pertinents."
4. Un framework d'évaluation par équipe, pas par individu
Pour objectiver le niveau d'adoption de chaque équipe, Nicolas a développé un framework appelé l'AI Maturity Map. L'évaluation se fait par équipe "c'est le sweet spot : par département, ça dilue trop. Par individu, c'est trop micro."
Niveau 1 Inacceptable
L'équipe est consciente de l'IA mais n'a pas franchi le pas : scepticisme, manque de temps perçu, ou "je suis déjà un expert, pourquoi j'aurais besoin de l'IA ?" Actions prioritaires : s'allier avec un expert métier pour faire une session de sensibilisation, montrer des quick wins concrets. Exemple concret : Mathieu Marcadier, directeur de l'équipe Product Compliance, est venu demander à Nicolas une masterclass pour son équipe de dix personnes. Chacun a préparé un cas d'usage. "Le fait qu'un manager ayant autorité l'utilise leur a permis de s'identifier à quelqu'un et de se dire : peut-être que moi aussi, je peux le faire." En octobre-novembre 2025, l'équipe Product Compliance n'utilisait pas du tout l'IA. Le basculement a eu lieu lors de cette session.
Niveau 2 Actif
L'équipe explore, utilise des modèles simples (ChatGPT, Claude), mais les usages restent individuels et non partagés. Actions : rituels d'équipe, newsletter interne de bonnes pratiques, librairie de prompts partagée. Note observée : "On a un canal Slack AI Community avec quasiment tout Payfit dedans. Les gens ont peur de poser des questions dessus. Dans les canaux d'équipe plus petits, par contre, il y a beaucoup plus de réactions. Les gens se permettent de s'exposer, de se rendre vulnérables."
Niveau 3 Systématique
Des agents concrets existent. Les gens commencent à dire "je gagne deux heures par semaine". Mais la mesure reste approximative et l'hétérogénéité persiste. Actions : formaliser une étude de ROI pour chaque agent, créer des rituels d'équipe, industrialiser les workflows existants. "Passer du niveau 3 au niveau 4, je pense que c'est le gap le plus large à franchir."
Niveau 4 Systémique
Le ROI est démontré et suivi par des KPIs. Les processus sont industrialisés. Quand quelqu'un d'nouveau rejoint l'équipe, il sait immédiatement quoi utiliser et comment. Seule équipe au niveau 4 aujourd'hui chez Payfit : le Customer Service, grâce notamment à Galileo un agent qui croise des bases de connaissances pour identifier les problèmes récurrents et comment ils ont été résolus.
Niveau 5 Transformationnel
L'équipe reconnaît qu'elle ne pourrait pas faire ce qu'elle fait sans l'IA. Les builders sont à l'avant-garde de nouveaux cas d'usage. Leur approche est présentée lors de conférences externes. L'IA fait partie intégrante des OKR et de la stratégie d'équipe. Pas encore d'équipe à ce niveau chez Payfit "mais dans pas longtemps."
"À Payfit, on a la ferme conviction que d'ici un an, ça va radicalement changer notre façon de travailler. Ce framework va influencer la manière dont on recrute. Si de nouvelles personnes arrivent sans ce bagage, elles vont être en total déphasage avec nos pratiques."
5. Amplifier à l'échelle ce qu'une personne seule ne peut pas faire
Nicolas est seul AI Ops pour plus de 700 personnes. La solution : un réseau de champions. Le programme existait depuis 2023 mais avait peu de traction. Il a été relancé avec une structure claire.
Les sponsors
Directeurs et VP de département : définir le niveau d'ambition, allouer du temps et des ressources, soutenir et célébrer les progrès, débloquer les situations. "C'est eux les moteurs. Si le sponsor ne crée pas d'espace, ça ne marchera pas. J'ai vécu cette situation : 'Je veux bien le faire Nicolas, mais là, je suis sous l'eau.'"
Les champions
Élus par les sponsors : évaluer les équipes avec l'AI Maturity Map, proposer une roadmap à leurs sponsors, co-construire les cas d'usage, mener des initiatives concrètes (workshops, masterclasses, meet-ups). Ils ont carte blanche. Actuellement, Payfit compte 29 champions répartis dans 9 grands départements. Pas de mandat fixe les personnes peuvent entrer et sortir selon leurs disponibilités.
Les builders
Construisent les cas d'usage identifiés par les champions, mesurent les résultats, font adopter les usages à leurs équipes.
Critères de sélection d'un champion : curiosité naturelle, enthousiasme pour la technologie, et surtout du temps. "Vous pouvez avoir les deux premiers, mais sans le temps, ça ne marchera pas."
Méthodes d'évaluation utilisées par les champions : auto-évaluation via formulaire, interviews individuelles de membres d'équipe, interview du manager. Nicolas avait commencé avec un agent Dust appelé "AI Maturity Assessor" dix questions et une question ouverte, puis analyse et restitution du niveau. Les champions s'en sont emparés et l'adaptent.
6. Un format concret qui a produit 6 POC sur 8 en deux jours
Idriss, directeur Growth Marketing, est venu voir Nicolas avec une idée : bloquer son équipe pendant deux jours uniquement sur l'IA. Format voulu : intensif, avec un livrable concret à la fin.
Le format : deux journées complètes dans une salle, dédiées à 100%. Même rythme chaque jour : kick-off le matin, brainstorming par équipe, pitch des idées, identification des outils et accès nécessaires, construction du POC l'après-midi (deux heures trente), démo finale. Nicolas n'était intégré dans aucune équipe mais disponible pour débloquer.
Les résultats : sur huit projets lancés (quatre équipes, deux jours), six ont livré un POC. Deux ont été arrêtés faute de cadrage suffisant. Exemples qui ont fonctionné : un agent qui scrap et analyse les commentaires produit des concurrents sur Trustpilot ; Adastra, un agent qui analyse les performances de campagnes marketing en se connectant à la base de données des campagnes historiques.
Ce qui a bien marché : l'effet de groupe et l'émulation collective. Les démos ont généré beaucoup de questions. Les gens ont partagé leurs galères "ça a parlé à tout le monde." Aucun groupe n'est resté sans inspiration car chaque équipe a trouvé un problème lié à son quotidien. "Deux jours, c'est vraiment le sweet spot : suffisant pour créer un POC viable, pas trop long."
Le rôle du leader a été déterminant. "Je ne parle pas de moi. Je parle d'Idriss qui était là avec eux, qui faisait un use case de son côté, qui montrait aussi ses galères. Je ne suis pas sûr qu'on aurait eu le même résultat s'il n'était pas là."
Ce qui peut être amélioré : éviter que les équipes visent trop haut trop vite (cause de deux des projets arrêtés). Équilibrer les groupes par niveau ET par état d'esprit "l'hésitation face à l'incertitude, c'est un problème de confiance, pas de compétence." Encourager explicitement à échouer. Et rendre le livrable d'un POC non-négociable : "Sans livrable, on se retrouve avec des personnes qui ont l'impression d'avoir échoué."
"Monter en compétences sur l'IA, c'est comme apprendre le piano ou apprendre à conduire. Ça nécessite d'en faire un petit peu tous les jours. Et vu qu'on a tous notre roadmap vachement packée, si on ne crée pas cet espace, ça ne se fera pas."
7. Ce qu'on perd si on ne structure pas
Sans structure, les risques identifiés : dispersion des usages sans capitalisation, mauvaises pratiques (utiliser Claude Opus pour traduire un email), dette technique sur des workflows bancals, prolifération des outils avec des coûts supplémentaires humains, financiers et environnementaux. "On a aujourd'hui plus de 400 agents chez Payfit. Je pense qu'environ 20% apportent vraiment de la valeur."
Sur la mesure de l'impact : c'est le point le plus difficile à tous les niveaux de la maturity map. "La mesure se fait encore beaucoup par le sentiment. C'est un des points les plus difficiles à réaliser, même pour nous à Payfit." L'approche recommandée au niveau 3 : avant de créer un agent, répondre à trois questions pourquoi je veux le faire, combien de temps ça me prend aujourd'hui, et qu'est-ce que j'espère atteindre.
Sur l'approche AI First : "Ça veut dire revoir nos workflows avec l'IA dès le début du processus de réflexion. On s'impose de tout réimaginer. On met de côté ce qui marche actuellement. Et si demain Payfit naissait, comment ferais-tu ton process maintenant ?"