22.10.2026 — Résumé. L’IA est entrée dans les entreprises par les collaborateurs, sans cadre. nuclai, fondée en automne 2026 par Sofia et Pedro Mestre, apporte la mesure : savoir par où commencer. Après un survol de la structure, nous indiquons ce qui peut être automatisé ou confié à des agents IA sous supervision humaine, puis remettons au client une structure qui lui appartient.
Mis à jour le 22.10.2026
Dans bien des entreprises, l’IA n’a pas attendu une décision de la direction. Elle est arrivée par les collaborateurs eux-mêmes, outil par outil, poste par poste. Personne n’a mal fait. Mais personne n’a mesuré : l’entreprise ne sait pas qui fait quoi, comment ni avec quels outils, et les gains de productivité liés à l’IA ne sont comptabilisés nulle part. C’est pour combler ce manque que nous fondons nuclai.
Comment l’IA est-elle entrée dans les entreprises ?
Par la petite porte. Chacun a adopté l’outil qui l’aidait, pour sa tâche, à son poste. Les projets stratégiques sont venus après, quand ils sont venus. Résultat : des outils dispersés, des licences génériques souscrites sans plan d’ensemble et des failles de confidentialité que personne n’a cartographiées.
Ce n’est pas un reproche. C’est le signe que les équipes veulent avancer. Mais un usage qui se répand sans cadre finit par coûter : en licences, en temps perdu, en risques sur les données.
Un exemple, vécu, sur une question fréquente en entreprise : un compte gratuit ChatGPT utilise-t-il les données qu’on y traite pour entraîner ses modèles ? Une directrice d’entreprise qui avait « formé » ses collaborateurs à l’IA m’a affirmé que non, à condition de désactiver la mémoire du projet. Sauf que cette réponse est fausse : par défaut, les conversations d’un compte personnel gratuit ou Plus peuvent servir à entraîner les modèles d’OpenAI, et désactiver la mémoire n’y change rien. Seul le réglage « Améliorer le modèle pour tout le monde » (Paramètres › Contrôle des données) l’empêche, tout comme l’usage des conversations temporaires (source : OpenAI). Les méandres des grands modèles de langage (LLM) sont devenus si complexes que les comprendre exige aujourd’hui de vrais experts, dédiés à ce seul domaine.
Que manque-t-il vraiment aux entreprises ?
Ni la motivation, ni la technologie. Les équipes sont prêtes, les outils sont disponibles. Ce qui manque, c’est la mesure : savoir quel flux consomme du temps, quelles données y circulent, où l’IA aura un effet réel et où elle n’en aura aucun. Il manque aussi un accord sur les outils autorisés par l’entreprise, leur déploiement avec des comptes sécurisés et le partage des méthodes de travail entre les collaborateurs d’un même département.
Nous avons fondé nuclai sur ce constat, partagé par deux parcours que tout semble séparer : la finance et la communication. Dans l’un comme dans l’autre, nous avons vu le même manque de clarté, et des collaborateurs qui avancent à des vitesses de plus en plus éloignées. D’un côté, ceux qui trient encore à la main les tickets du département ; de l’autre, ceux qui ont automatisé cette tâche à faible valeur ajoutée avec Claude et la règlent en quelques secondes. Les bonnes pratiques doivent se diffuser, et les directions ont d’autres priorités que d’apprendre ce nouveau métier. C’est là que nous intervenons, en spécialistes. Notre ligne tient en trois mots, « Mise au point », et en une promesse : « moins de bruit. plus de signal. »
Qui sommes-nous ?
Sofia Mestre a commencé comme journaliste spécialisée en technologie. Elle a ensuite été cheffe de projets pendant neuf ans chez un prestataire suisse de services linguistiques, où elle a travaillé avec des moteurs de traduction automatique neuronale en production, développés à l’interne comme à l’externe. Elle est diplômée spécialiste en IA pour le marketing et la communication et titulaire du certificat SAWI « Praticien en intelligence artificielle ». Elle porte le métier communication : nuclai / comms.
Pedro Mestre est comptable de formation et travaille dans la finance depuis 2013. Son parcours va des PME suisses à la direction analytique d’une entreprise technologique. Spécialiste de la gestion des commissions, il utilise des LLM au quotidien depuis plus de deux ans pour gérer les départements comptes fournisseurs, immobilisations, achats et commissions. Il porte le métier finance : nuclai / finance.
Deux expertises, une même exigence. Nous travaillons depuis le canton de Berne, en français et en anglais.
Comment travaillons-nous ?
Nous lisons avant de construire. Chaque mandat suit les mêmes quatre temps, en finance comme en communication, et le client décide à la fin de chacun s’il poursuit.
| Temps | Ce que nous faisons | Ce que le client reçoit |
|---|---|---|
| 1. Diagnostic | Nous lisons le processus réel, sur place, avec les personnes, leurs écrans et leurs fichiers. | Le processus cartographié, une liste hiérarchisée des usages possibles de l’IA avec gain, coût et risque, et ce qu’il vaut mieux ne pas toucher. |
| 2. Pilote | Nous construisons une seule chaîne dans les outils existants, en parallèle de l’ancien processus, avec un contrôle humain sur chaque résultat. | Une chaîne qui fonctionne sur ses propres données, comparée au point de départ quand les données le permettent. |
| 3. Déploiement | Nous ajoutons les chaînes suivantes une à une, dans l’ordre du diagnostic. | Un système qui s’étend au rythme qu’il choisit, et qu’il peut arrêter à tout moment. |
| 4. Transfert | Nous formons l’équipe sur ses propres cas. | Consignes, modèles de calcul, glossaires, flux de données : un système documenté et une équipe autonome. |
Le premier échange, à distance, est gratuit : il sert à définir le périmètre. Le diagnostic, lui, est payant, parce qu’il est le travail lui-même et non un argumentaire de vente. Il existe pour nos deux métiers ; en communication, il prend la forme d’un diagnostic & audit.
Et si la bonne réponse est de ne rien automatiser ?
Alors nous l’écrivons. Un processus déjà efficace, trop instable ou freiné par un problème d’organisation ne gagne rien à être automatisé. Automatiser la mauvaise tâche ne fait qu’accélérer un mauvais résultat. Soyez-en assurés : notre objectif n’est pas de vendre des fonctionnalités.
Un « non » argumenté, preuves à l’appui, est une conclusion valable. Le client garde la cartographie et le raisonnement, sans vente imposée. C’est à lui de décider jusqu’où il veut aller dans l’automatisation. Si un plan est déployé, il lui appartient : il peut le confier à nuclai, à son équipe ou à un autre prestataire.
Pourquoi la structure doit-elle appartenir au client ?
Parce qu’un système que l’on ne peut pas faire tourner seul n’est pas un outil, c’est une dépendance. Nous remettons tout ce qu’il faut pour s’en servir sans nous : bibliothèque de prompts, skills, guide d’utilisation et logique de chaque étape. Le système fonctionne avec le modèle de langage choisi par le client, ou avec plusieurs, et peut en changer à sa demande. Rien ne reste verrouillé, ni chez nous ni chez un éditeur de LLM. Une promesse nous tient à cœur : le client garde la souveraineté sur ses processus et peut les employer ailleurs. D’où une documentation détaillée, utilisable avec les prestataires de son choix.
Cette souveraineté est aussi le point de départ d’une gouvernance de l’IA : savoir quels outils sont utilisés, avec quelles données, selon quelles règles. En Suisse, il n’existe pas de loi spécifique à l’IA. Elle relève du droit en vigueur, notamment de la loi fédérale sur la protection des données (LPD), du Code des obligations (CO) et de la loi fédérale sur la responsabilité du fait des produits (LRFP). Le 12 février 2025, le Conseil fédéral a décidé de ratifier la Convention du Conseil de l’Europe sur l’IA, par des adaptations ciblées du droit existant complétées par des mesures non contraignantes ; un avant-projet doit être mis en consultation d’ici fin 2026 (source : Office fédéral de la justice). Pour les entreprises qui veulent poser un cadre interne, base de travail pour la suite, nous proposons un accompagnement en gouvernance IA. Cet article n’est pas un avis juridique.
Qu’espérons-nous apporter aux entreprises ?
De la clarté, et une adoption sereine de l’IA, au service de gains d’efficacité. Nous n’imposons aucune vision morale : que le client vise une baisse de coûts, une montée en charge ou une éthique interne, nous appliquons sa stratégie, en toute confidentialité.
En Suisse, on le sait, un travail constant ouvre des portes. Nous appliquons ce principe dans nos vies et le partageons avec les entreprises que nous accompagnons : un effort sérieux, placé là où il crée une valeur réelle.
Pour voir comment se déroule un mandat, du premier échange au transfert, lisez notre approche.
Par Sofia Mestre