event-obiweb

Frugalité IA : concept d'une IA performante et sobre, optimisée pour faire plus avec moins.

Wed, 12 Aug 2026 09:02:58 GMT

La frugalité IA n'est pas un sacrifice de performance : c'est une architecture de choix. Les entreprises qui interrogent d'abord leur base de connaissance interne avant d'appeler un grand modèle générique consomment moins de tokens, produisent moins d'hallucinations et réduisent leur empreinte carbone . C'est le principe fondateur d'OBIA.

La crise du budget IA; on dépense plus, on contrôle moins.

Le problème n'est pas que l'IA coûte cher. Le problème, c'est qu'elle coûte cher sans raison documentée.

Les entreprises consacrent jusqu'à 20% de leur budget technologique à l'IA (Hostinger, 2026). Et pourtant, 88% des entreprises utilisent l'IA dans au moins une fonction mais seules 6% en tirent un impact significatif sur leur résultat (McKinsey 2025). L'écart entre l'investissement et la valeur produite ne s'explique pas par la puissance des modèles : il s'explique par ce qu'on leur donne à exploiter.

Un outil IA générique ne sait rien de votre entreprise. À chaque requête, il recalcule, réinterprète, suppose. Il consomme des tokens pour retrouver ce que vos équipes savent déjà. Selon Harvard Business Review, l'intégration et la conduite du changement concentrent 40 à 60% du coût total d'un projet IA, loin devant le coût du modèle lui-même. Ce n'est pas le modèle qui est trop cher : c'est l'absence de mémoire organisationnelle qui fait exploser la facture.

L'IA générique devine. OBIA vous connaît. Et cette différence a une traduction directe sur vos coûts, votre qualité de production et votre empreinte carbone.

Le vrai ROI de l'IA frugale

La rentabilité IA ne se mesure pas à la puissance du modèle choisi, mais au ratio valeur produite / ressource consommée.

D'après les analyses internes OBIA menées sur des cas clients, un agent IA adossé à une base de connaissance structurée atteint environ 90% de réponses justes en première génération, contre environ 20% pour un outil générique sans corpus gouverné. Ce différentiel change tout : moins d'itérations, moins de corrections humaines, moins de tokens gaspillés à chaque cycle de production.

Ce principe s'aligne avec ce que le référentiel AFNOR SPEC 2314 appelle la nécessité remplacer les grands modèles par une alternative ciblée et sobre. Une IA qui interroge d'abord sa base interne ne déclenche un appel externe que si c'est réellement nécessaire. Les tokens consommés sont ceux qui produisent de la valeur. Les autres ne sont pas facturés.

Pour une PME ou une ETI, la traduction est immédiate : pas de projet à 50 000 €, pas de trois hommes-année, pas de documentation préalable. La V1 de la base de connaissance est générée en quelques minutes depuis les sources existantes publiquement. La gouvernance repose sur deux personnes. Les contributeurs sont illimités et gratuits.

Technique & environnement : une IA sobre n'est pas une IA moins efficace

L'impact environnemental de l'IA n'est plus une projection : c'est un présent mesurable.

Selon l'association Green IT, l'intelligence artificielle représente déjà 10% du budget annuel soutenable de l'Europe. En 2030, ce sera 62%. L’agence de la Transition Écologique et l'Arcep - Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse - prévoient que l'IA pourrait générer 50 millions de tonnes de CO₂ en 2050 en France, soit 3 fois plus qu'aujourd'hui.

La cause principale c'est l'utilisation répétée et mal ciblée. L'inférence devient plus consommatrice que l'entraînement dès qu'un modèle dépasse 200 à 600 millions d'utilisations, un seuil rapidement franchi par les IA génératives les plus populaires. Elle sollicite massivement les serveurs spécialisés de façon continue, créant un impact énergétique largement sous-estimé.

Ce que mesure l'outil EcoLogits , référencé dans l'AFNOR SPEC 2314, illustre l'ampleur des écarts : pour générer exactement le même texte de 400 tokens, GPT-4 émet environ 3,18 grammes d'équivalent CO₂ là où Mistral Large n'en émet que 13 milligrammes, soit un écart de 244 fois pour un résultat comparable.

Le choix du modèle, et surtout le fait d'éviter d'y recourir inutilement, est le premier levier de sobriété numérique .

OBIA est hébergé en Europe, propose une architecture qui interroge d'abord la base de connaissance interne avant tout appel externe : les tokens ne sont consommés que si nécessaire. Moins de calcul inutile, moins d'énergie, moins de CO₂. La frugalité n'est pas une contrainte ajoutée après coup : c'est l'architecture de base.

Pourquoi un agent expert produit plus avec moins ?

La question n'est pas "quelle IA est la plus puissante ?" mais "quelle IA sait ce que votre entreprise sait ?"

Un grand modèle générique est entraîné sur l'ensemble du web. Il ignore vos offres, votre vocabulaire, vos preuves, vos cas clients, vos arbitrages éditoriaux. Le résultat : des hallucinations, des reformulations à corriger, des itérations qui s'accumulent. Et à chaque itération, des tokens consommés, du temps humain dépensé et une qualité finale qui reste souvent en deçà de ce que votre expertise mérite.

Un agent métier adossé à une base de connaissance gouvernée fonctionne à l'inverse. Il sait ce que l'entreprise a validé. Il ne réinvente pas ce qui existe déjà. Les agents OBIA couvrent aujourd'hui le périmètre marketing, avec une feuille de route étendue à l'ensemble des fonctions de l'entreprise : ventes, RH, direction.

Le cerveau, lui, reste unique : le Master Doc, cette base de connaissance validée humainement, enrichie en continu par ceux qui travaillent.

L'AFNOR SPEC 2314 nomme ce principe "l'analyse de finalité" : évaluer si l'impact environnemental généré est légitime et compensé par des bénéfices réels. Un agent qui répond juste du premier coup, sans itération inutile, passe ce test. Un modèle générique qui suppose, corrige, suppose encore, ne le passe pas.

FAQ

Vos questions sur la frugalité IA

La frugalité IA, telle que définie par le référentiel AFNOR SPEC 2314, repose sur 3 piliers : nécessité (prouver qu'on a besoin de l'IA plutôt qu'une alternative plus légère), responsabilité partagée sur toute la chaîne de valeur et respect des limites planétaires. En pratique, cela signifie interroger d'abord ce que l'on sait déjà avant d'appeler un grand modèle et calibrer la puissance du modèle au besoin réel, pas à la peur de manquer quelque chose.

L'architecture OBIA interroge en priorité la base de connaissance interne (le Master Doc) avant tout appel à un modèle externe. Les tokens ne sont donc consommés que si l'information n'est pas déjà disponible dans la base gouvernée. Résultat : moins d'appels API, moins de calcul inutile, pas de surfacturation surprise et une empreinte carbone moindre par contenu produit.

Non. D'après les analyses internes OBIA, un agent adossé à une base de connaissance structurée atteint ~90% de réponses en première génération, contre ~20% pour un outil générique sans corpus gouverné. La spécialisation compense largement la taille du modèle avec moins d'hallucinations, moins d'itérations et un résultat plus fiable.

Non. C'est précisément ce que refuse OBIA. La V1 est générée en quelques minutes depuis vos sources existantes. La gouvernance repose sur deux rôles (propriétaire et administrateur-correcteur). Les contributeurs sont gratuits et illimités. On travaille et le cerveau apprend.

Les grands modèles génériques consomment massivement à chaque inférence. Selon les mesures réalisées via EcoLogits, l'écart d'émissions CO₂ entre un grand modèle généraliste et un modèle ciblé peut atteindre un facteur 244 pour la même tâche. Choisir une architecture sobre et hébergée en Europe (faible intensité carbone) est le levier le plus direct pour réduire l'empreinte numérique d'une organisation.

La frugalité IA n'est pas un compromis, c'est une architecture

Les entreprises qui ont compris la frugalité IA ne font pas moins. Elles font juste, au bon endroit, avec les bonnes ressources.

OBIA est construit sur ce principe depuis le départ : base de connaissance souveraine hébergée en Europe, agents calibrés sur votre corpus validé, architecture qui consomme uniquement ce qui est nécessaire. Pas de tokens gaspillés à retrouver ce que vos équipes savent déjà. Pas d'itérations inutiles parce que l'outil a oublié la correction précédente. Pas de grand projet à lancer avant de commencer.

Aujourd'hui, les agents OBIA couvrent le périmètre marketing. Demain, ils s'étendront aux ventes, aux RH, à la direction, toujours adossés au même cerveau central : votre Master Doc, votre vérité d'entreprise, votre actif le plus durable.

Nous croyons que la vérité d'une entreprise vaut plus que toutes les suppositions du monde. Notre raison d'être : faire de votre savoir le cerveau de votre IA, une IA qui vous connaît, apprend de chacun de vos gestes et ne gaspille ni votre argent, ni la planète.

�� Découvrez votre Base de connaissance structurée : V1 générée en quelques minutes, gouvernance, hébergement souverain en Europe, conformité RGPD et EU AI Act.

Tester OBIA gratuitement >

EU AI Act : ce que le règlement européen sur l'IA dit vraiment. Et ce que ça change pour votre outil IA.

Thu, 30 Jul 2026 12:58:31 GMT

L'EU AI Act (règlement UE 2024/1689) est le premier cadre juridique mondial dédié à l'intelligence artificielle. Entré en vigueur le 1er août 2024 et pleinement applicable depuis le 2 août 2026, il classe chaque système d'IA selon son niveau de risque et impose des obligations croissantes aux fournisseurs comme déployeurs.

Pourquoi l'AI Act change la donne aujourd'hui ?

Beaucoup d'entreprises entendent parler de l'AI Act comme d'une contrainte administrative lointaine. Communément appelé AI Act, il constitue le premier cadre juridique complet au monde consacré à la régulation de l'intelligence artificielle en Europe . Il impose des obligations croissantes aux entreprises selon une approche fondée sur les risques.

Ce règlement ne concerne pas que les géants de la tech. Toute organisation qui développe, commercialise ou utilise des systèmes d'IA dans l'Union européenne ou dont les systèmes d'IA sont utilisés par des personnes situées dans l'Union Européenne, même si l'entreprise est hors Europe est concernée.

L'IA générique devine. OBIA vous connaît. Et dans un monde où la conformité IA devient un argument d'achat, la différence entre un outil qui suppose et un outil qui sait est précisément là que se joue votre crédibilité.

Un règlement progressif : ce qui s'applique au 2 août 2026

L'AI Act n'est pas tombé d'un coup. Il est entré en vigueur le 1er août 2024. Son application est progressive : interdictions depuis février 2025, obligations GPAI (Modèle d'IA à usage général comme ChatGPT4) depuis août 2025 et application complète le 2 août 2026.

En pratique, cette dernière échéance porte surtout sur 3 points :

mieux informer les utilisateurs lorsqu'ils ont affaire à une IA,
rendre plus identifiables certains contenus générés ou modifiés par ces outils,
et permettre à la Commission européenne de contrôler plus directement les grands modèles d'IA à usage général.

Côté sanctions, quelques chiffres : les sanctions peuvent atteindre jusqu'à 35 millions d'euros ou 7% du chiffre d'affaires mondial pour les manquements les plus graves. Pour les obligations de transparence , les manquements pourront être sanctionnés par une amende pouvant atteindre 15 millions d'euros ou, pour une entreprise, 3% de son chiffre d'affaires annuel mondial total.

Les 4 niveaux de risque : de quoi parle-t-on exactement ?

La logique de l'AI Act repose sur une classification par niveau de risque , non sur une interdiction générale de l'IA.

Ce texte établit des règles harmonisées dans l'ensemble de l'Union Européenne pour garantir que les systèmes d'IA respectent les droits fondamentaux, les valeurs européennes et les exigences de sécurité . Il s'appuie sur une approche basée sur les risques , catégorisant les systèmes d'IA selon leur impact potentiel, de risque minimal à inacceptable.

Les 4 niveaux sont les suivants ( source : artificialintelligenceact.eu et entreprises.gouv.fr ) :

Risque inacceptable. Systèmes interdits depuis le 2 février 2025 : notation sociale, manipulation comportementale, certains usages de la reconnaissance biométrique en temps réel dans l'espace public.
Haut risque. Obligations strictes de documentation, traçabilité et surveillance humaine : systèmes utilisés dans la biométrie, les infrastructures critiques, l'éducation, l'emploi ou la justice.
Risque limité. Obligation de transparence : ces systèmes doivent informer les utilisateurs qu'ils interagissent avec une IA, comme pour les chatbots. Les IA génératives doivent indiquer que le contenu est généré par une intelligence artificielle.
Risque minimal ou nul : pas d'obligation spécifique.

Ce que « application générale au 2 août 2026 » veut dire pour une PME : la Commission peut désormais infliger des amendes sur le non-respect des obligations pour les fournisseurs de modèles d'IA à usage général ( GPAI ) et si elle déploie un système classé haut risque, elle est pleinement dans le périmètre du règlement. Ce qui ne veut pas dire que l'usage bascule automatiquement dans le haut risque. La qualification dépend de ce que l'on fait concrètement avec l'outil.

Fournisseur ou déployeur : une distinction à connaître

L'une des subtilités les plus importantes de l'AI Act est la distinction entre fournisseur et déployeur. Le règlement distingue :

les « fournisseurs » qui développent un système ou le mettent sur le marché sous leur nom
et les « déployeurs » qui l'utilisent sous leur propre autorité dans un cadre professionnel.

Cette distinction a une conséquence directe sur la chaîne de responsabilité. Si une entreprise utilise ou déploie une IA tierce (SaaS RH, scoring crédit, outil de recrutement...), la charge de conformité se déplace vers le fournisseur.

Le déployeur reste quand même co-responsable et se doit de vérifier l’utilisation de l’intelligence artificielle et les contenus produits.

C'est ici que le choix d'un outil SaaS nativement conforme devient un argument stratégique et non plus seulement technique. Comme le résume un expert conformité dans un article sur Village de la Justice , la question de la conformité à l'AI Act n'est plus de savoir "si" mais "quand" les PME y seront confrontées, dès lors qu'elles intègrent des outils comme ChatGPT ou des IA RH dans leurs processus.

Ce que signifie « AI Act compliant » pour un outil comme OBIA

OBIA est conçue et hébergée en Europe, avec une souveraineté EU native, RGPD et AI Act intégrés dès l'architecture. L'application complète du règlement en août 2026 ne constitue pas une mise à niveau pour OBIA : c'est une confirmation de ce qui a été construit dès le départ.

Concrètement, cela signifie :

Gouvernance humaine intégrée : chaque contenu généré passe par une validation humaine avant de faire autorité. L'IA propose, l'humain décide, exactement ce qu'exige le règlement pour les usages sensibles.
Transparence native : aucun contenu n'est produit ni diffusé sans traçabilité de sa source. La boucle correction > validation > enrichissement est documentée dans le MasterDoc à chaque itération.
Hébergement européen : les données ne quittent pas l'UE. La souveraineté n'est pas une option tarifaire, c'est l'architecture de base.
Différentiel de fiabilité mesurable : d'après les analyses internes sur des dizaines de cas clients, OBIA atteint ~90% de réponses justes en première génération, contre ~20% pour un outil générique sans base de connaissance structurée. Moins d'hallucinations, moins de risques de contenu trompeur, un signal direct de conformité aux exigences de transparence.

L'AI Act ne demande pas aux entreprises de renoncer à l'IA. Il leur demande de savoir ce que leur IA fait, pourquoi et avec quelles données. OBIA répond à ces 3 questions par construction.

FAQ

Réponses sur l'AI Act

L'AI Act (règlement UE 2024/1689) est le premier règlement au monde encadrant l'intelligence artificielle en Europe, tous secteurs confondus. Entré en vigueur le 1er août 2024, il classe les systèmes d'IA selon leur niveau de risque et impose des obligations proportionnées à chaque catégorie.

Toute organisation qui développe, commercialise ou utilise des systèmes d'IA dans l'Union européenne est concernée, y compris si l'entreprise est hors Europe mais que ses systèmes d'IA sont utilisés par des personnes situées dans l'UE. Utiliser un chatbot, un générateur de contenus ou un assistant IA dans un cadre professionnel suffit à déclencher les obligations de déployeur.

Les sanctions peuvent atteindre jusqu'à 35 millions d'euros ou 7% du chiffre d'affaires mondial pour les manquements les plus graves. Pour les obligations de transparence, le plafond est fixé à 15 millions d'euros ou 3% du chiffre d'affaires mondial.

L'AI Act est complémentaire au RGPD : les deux peuvent s'appliquer simultanément si une IA traite des données personnelles. L'AI Act porte sur le comportement du système IA lui-même, le RGPD encadre le traitement des données personnelles qu'il utilise.

Partiellement. Si votre entreprise utilise un SaaS IA tiers, la charge de conformité se déplace vers le fournisseur. Le déployeur reste néanmoins co-responsable de la surveillance et de la documentation d'utilisation. Choisir un fournisseur nativement conforme réduit votre exposition, mais ne vous exonère pas de documenter vos usages.

[Replay] Webinaire : Ce que l'IA sait de votre entreprise

Tue, 23 Jun 2026 08:45:08 GMT

La semaine dernière, Gilles Dandel, fondateur d'Obiweb, animait le tout premier webinar public de présentation d'OBIA. Il a dévoilé la philosophie de l'outil, ses fonctionnalités et la conviction qui l'anime depuis toujours : l'IA ne vous remplacera pas, mais ceux qui ne l'utilisent pas se feront dépasser.

« L'IA produit du générique. Elle hallucine, elle infère, elle dit des bêtises, non pas par mauvaise volonté, mais parce qu'elle n'a pas les informations dont elle a besoin. »

Le vrai problème n'est pas le prompt. Un bon prompt améliore le résultat, certes, mais il ne suffit pas. Ce qui manque fondamentalement, c'est le contexte :

qui est l'entreprise,
pourquoi elle fait ce qu'elle fait,
à qui elle s'adresse,
quels sont ses concurrents,
ses références clients,
ses certifications.

Sans cette matière, les LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity…) comblent les lacunes avec des approximations, voire des inventions.

La réponse : le MasterDoc

La pièce centrale d'OBIA est ce que Gilles Dandel appelle le MasterDoc , une base de connaissances stratégique et vivante qui va alimenter tous les agents IA de la suite.

Qu'est-ce qu'un MasterDoc ?

C'est un document structuré d'une trentaine de pages minimum, organisé en sections typées :

fiche d'identité de l'entreprise,
business Why (la raison d'être profonde),
analyse SWOT, matrice BCG, forces de Porter,
personas clients,
catalogue produits/services,
preuves d'expertise, certifications,
données chiffrées propriétaires,
guidelines éditoriales et stratégie de visibilité IA.

Lors du webinar, Gilles a partagé un exemple concret : le MasterDoc de la société Citéco Europe , généré automatiquement à 100% par l'IA à partir de l'URL de leur site web.

Le document agrège ce que les différentes IA (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, ainsi que des sources comme Kompass ou Europages) savent sur cette entreprise avec les sources citées, un score de maturité digitale et même une première analyse SWOT.

La version 100 % IA, puis enrichie par l'humain

Ce premier document est une version de départ , pas une vérité absolue. C'est au responsable désigné de l'entreprise de le corriger, le valider et l'enrichir. Et c'est là que réside la force du système : une fois enrichi et validé, le MasterDoc devient la source de vérité qui alimente l'ensemble des agents IA de la suite OBIA.

« Il y a toujours un responsable unique du MasterDoc. S'il y en a plusieurs, il n'y en a aucun. »

BriefMe est un chatbot interne qui répond uniquement à partir de ce qui est dans le MasterDoc. Lors de la démo, Gilles lui a posé la question : « Quels sont mes personas idéaux ? » et BriefMe a restitué en quelques secondes les 3 profils clients définis dans le document, avec leurs caractéristiques.

L'agent peut être interrogé depuis l'interface, mais aussi par e-mail : un commercial qui sort d'un rendez-vous peut envoyer un mail à BriefMe pour obtenir une battle card face à un concurrent cité par le prospect ou préparer ses arguments différenciants en quelques minutes.

Les usages sont multiples :

support SAV (répondre aux questions récurrentes),
onboarding des nouveaux salariés (politique RH, organisation interne),
veille concurrentielle…

BriefMe est gratuit pour tous les collaborateurs de l'entreprise tant qu'il ne consulte que le MasterDoc. L'option de recherche élargie sur le Web (avec consommation de tokens ) est disponible en abonnement.

OBIA-BC : Génération d'articles de blog

Chaque correction apportée aux contenus générés par OBIA remonte automatiquement comme suggestion d'enrichissement du MasterDoc, soumise à validation humaine. Le document s'améliore en continu, au fil de l'usage.

À partir de septembre 2026 , les sections que l'entreprise choisira de rendre publiques pourront directement alimenter les LLM offrant ainsi aux moteurs d'IA une source validée, fraîche et fiable sur l'entreprise . C'est ce qu'on appelle le GEO (Generative Engine Optimization) : être référencé non plus seulement sur Google, mais dans les réponses de ChatGPT, Gemini ou Perplexity.

La suite OBIA en action

Le MasterDoc est le point de départ. OBIA est une suite d'agents IA qui viennent l'exploiter pour des usages concrets.

BriefMe : le ChatGPT interne de votre entreprise

C'est l'agent le plus attendu pour les équipes marketing. En saisissant un sujet, OBIA génère en moins d'une minute un article de blog optimisé SEO , AEO et GEO , rédigé dans le style éditorial de l'entreprise, avec les bons appels à l'action, les références internes et, lorsqu'il va chercher sur le Web, des sources citées.

Lors de la démo, l'article généré portait sur la génération de leads B2B qualifiés en 2026. Jugé intéressant mais perfectible, Gilles a soumis une consigne de régénération en live (développer la vision prospective, donner des exemples et des sources de référence). En une minute, une nouvelle version enrichie était disponible, exportable directement en HTML pour copier-coller dans WordPress ou tout autre CMS .

L'article peut atteindre 95% de qualité sans retouche majeure dès lors que le MasterDoc est bien renseigné. Plus la base est riche, meilleur est le résultat .

OBIA-LC : Posts LinkedIn corporate

À partir de l'article de blog publié, OBIA génère un post LinkedIn pour la page entreprise, adapté au format et au ton du réseau.

Employee Advocacy

Le module Employee Advocacy pousse les brouillons de commentaires aux collaborateurs désignés ambassadeurs. Chaque ambassadeur reçoit une notification à la publication d'un post corporate, accompagnée d'un brouillon personnalisé selon son profil et son Why personnel. Ses corrections sont prises en compte pour améliorer les suggestions suivantes.

« Si vous voulez éviter de gaspiller de l'argent en publicité LinkedIn, activez l'Employee Advocacy. Avec une dizaine d'ambassadeurs mobilisés, c'est une tuerie. »

WhyOS : Découvrir votre profil de contributeur

Inspiré de la méthode Simon Sinek et développé par Gary Sanchez aux États-Unis, le WhyOS est un questionnaire d'une trentaine de minutes qui permet de découvrir son profil de fonctionnement profond.

Les questions sont générées par un agent IA à partir d'un premier récit personnel. Le résultat : un profil qui caractérise la façon dont vous prenez vos décisions et vous différencie.

Ce module est utilisé dans l'accompagnement des clients pour formuler leur business Why ; la raison d'être profonde qui différencie leur entreprise et guide leur positionnement marketing.

« L'IA ne vous remplacera pas. Mais les entreprises qui ne l'utilisent pas vont se faire dépasser. »

- Gilles Dandel

⚡ Auditez votre visibilité IA en 30 minutes

Un diagnostic gratuit avec l'un de nos experts : nous interrogeons ChatGPT et Perplexity sur votre marché et nous vous montrons exactement où vous êtes cité ou absent.

La méthode d'accompagnement

Introspection, Expérimentation, Propulsion

OBIA n'est pas qu'un outil SaaS en libre-service. Nous proposons une méthode d'accompagnement en 2 phases :

Introspection - Découverte du business Why, audit de visibilité IA, création et enrichissement du MasterDoc, définition des cas d'usage prioritaires.
Expérimentation - Déploiement des premiers agents sur les cas d'usage retenus, mesure des résultats, itérations.
Propulsion - Montée en puissance, extension des agents, activation de l'Employee Advocacy et du GEO.

Un principe reste non négociable : l'IA propose, l'humain valide. Aucun contenu n'est publié automatiquement. Les brouillons générés sont toujours soumis à relecture avant mise en ligne.

Tarifs et lancement commercial

OBIA entre en commercialisation officielle début juillet 2026 , après plusieurs mois de pilote avec des PME Françaises et Européennes de l'industrie B2B ou du conseils aux entreprises.

Trois niveaux d'abonnement sont disponibles, à partir de 97€ / mois par entité (offre Starter), incluant le MasterDoc et l'accès aux agents de génération de contenu pour un utilisateur. Les offres Growth et Scale ouvrent l'Employee Advocacy et augmentent les volumes de publication.

BriefMe reste gratuit pour tous les collaborateurs qui n'interrogent que le MasterDoc interne.

Deux cadeaux pour les participants

En remerciement de leur présence, Gilles Dandel a annoncé l'envoi de 2 liens à tous les participants :

La découverte gratuite de leur MasterDoc 100% IA ce que les intelligences artificielles savent aujourd'hui sur leur entreprise, à valider et enrichir.
Le test WhyOS personnel pour découvrir son propre profil de fonctionnement.

En conclusion

Ce premier webinar OBIA a posé clairement la question qui devrait préoccuper toute entreprise en 2026 : est-ce que l'IA parle bien de vous, ou est-ce qu'elle invente ?

Le MasterDoc est la réponse structurée à cette question : reprendre le contrôle de ce que l'IA sait sur votre entreprise, avant que vos concurrents ne le fassent à votre place.

Qui est Gilles Dandel ?

Gilles Dandel n'est pas un converti de la dernière heure. Diplômé en génie informatique avec une spécialisation en intelligence artificielle de l'École de Compiègne en 1988, il a passé ses premières années de carrière à développer des systèmes experts pour l'industrie au sein des groupes Lyonnaise des Eaux et Suez. Il y a ensuite ajouté un MBA en marketing stratégique et une certification de Why coach , inspirée par la méthode de Simon Sinek.

Il y a 20 ans, il fondait Obiweb , une agence de marketing digital au service des des PME et ETI. Longtemps partenaire de l'enseigne internationale WSI, il a repris son indépendance début 2026 sous la seule marque Obiweb. C'est de cette double culture, 40 ans d'IA et 20 ans de marketing digital, qu'est née OBIA .

Le constat de départ : sans contexte, l'IA est aveugle

Avant de présenter l'outil, Gilles Dandel a pris le temps de poser le problème. Deux sondages lancés en direct auprès des participants l'ont bien illustré : une large majorité utilise ChatGPT au quotidien, mais très peu d'entreprises savent si un prospect qui les cherche sur ces outils peut réellement les trouver.