Mettez l'IA au travail sur les processus qui produisent le revenu.
Appels d'offres. Croissance des comptes. Pipeline et prévisions.
Nous aidons les ETI et grandes entreprises B2B à identifier, transformer et mettre en production leurs processus commerciaux à forte valeur, avec résultats mesurés, validation humaine et gouvernance intégrée.
Vous avez un enjeu métier, des pilotes en cours ou simplement besoin de savoir où l'IA peut créer de la valeur ? Faisons le tri en 20 minutes.
Un processus à la fois. Pilotage senior. Résultat mesuré.
TokenShift travaille sur trois processus commerciaux : la réponse aux appels d'offres, la croissance des comptes existants et la fiabilité du pipeline et des prévisions. Dans chacun, l'IA prépare le travail, un expert le valide, et le résultat est mesuré sur des indicateurs métier avant toute extension.
L'intervention suit trois étapes : choisir un usage et décider de sa valeur et de son coût complet, amener le processus à la mise en service avec vos équipes et vos prestataires, puis suivre chaque mois l'usage réel, les résultats et les exceptions. TokenShift cadre, conçoit et contrôle. Vos équipes réalisent et gardent la main.
Un pilote IA est bloqué
Il fonctionne en démonstration, mais personne n'en porte la mise en production.
L'IA générative est déjà utilisée
Les équipes s'en servent au quotidien, mais la valeur n'est ni industrialisée ni mesurée.
Un processus à forte valeur est identifié
Vous savez où le temps se perd, mais aucune initiative IA n'existe encore.
Dans les trois cas, la première étape est la même : le processus, pas l'outil.
Parler de votre priorité · 20 min →Le problème, puis ce que fait l'IA
Trois processus commerciaux, à qualifier chez vous
Ce sont des usages à qualifier, pas des résultats obtenus. Ils montrent le travail que l'IA ferait, la part de validation humaine qu'il exige, et ce que l'on mesurerait pour savoir si cela en vaut la peine.
Situations que nous rencontrons chez les dirigeants
- Les appels d'offres consomment trop de temps d'experts seniors.
- Les comptes stratégiques produisent trop peu de nouvelles opportunités.
- La qualité du pipeline et des prévisions reste peu fiable.
- L'IA générative est déjà utilisée par les équipes, mais l'impact métier mesurable reste faible.
- Des pilotes IA existent, mais ne sont pas devenus des capacités opérationnelles.
Les appels d'offres mobilisent trop longtemps les experts.
Retrouver les informations pertinentes dans vos réponses précédentes et votre documentation, préparer une réponse sourcée et signaler les éléments manquants avant validation.
Temps jusqu'à une réponse validée, corrections nécessaires, qualité finale.
Les comptes existants génèrent trop peu de nouvelles opportunités.
Rapprocher informations commerciales et signaux clients pour proposer des pistes documentées au responsable de compte, qui décide de les suivre ou non.
Opportunités réellement qualifiées et acceptées par les commerciaux.
Les prévisions de vente sont difficiles à fiabiliser.
Repérer les incohérences entre données CRM, engagements pris et prochaines étapes, puis préparer les points à examiner en revue de pipeline.
Fiabilité des prévisions et résolution des anomalies.
Quelle part du résultat vient de l'IA, et quelle part vient simplement d'un meilleur processus ? La mission doit pouvoir montrer les deux. Sinon, il n'y a pas de raison d'acheter une intervention IA plutôt qu'un accompagnement commercial classique.
Voir les trois processus prioritairesUn workflow concret
Réponse à appel d'offres : avant, avec l'IA, et ce que l'on mesure
Exemple construit à partir d'un cas type, pas un résultat client. Il illustre la forme du travail attendu de l'IA, les vérifications humaines qu'il exige et ses limites. Il s'appuie sur Autobidding, un accélérateur interne utilisé en mission, qui n'est pas l'offre principale.
Aujourd'hui
- Cahier des charges de 180 pages reçu
- Les experts cherchent les réponses dans d'anciens dossiers
- Consolidation manuelle du document
- Relectures multiples, jusqu'à la veille du dépôt
Avec le workflow IA
- Cahier des charges ingéré
- Exigences extraites, une par une
- Réponses antérieures et preuves retrouvées
- Premier brouillon, chaque affirmation sourcée
- Zones incertaines et exigences sans source signalées
- Validation par l'expert, section par section
- Décision de déposer, réponse finale
Ce que l'on mesure
- Temps de réponse
- Temps expert mobilisé
- Taux de réutilisation
- Corrections après relecture
- Impact sur le taux de succès, quand il est mesurable
Exemple commenté
Le même workflow, étape par étape
- 1
Entrée
Un cahier des charges de plusieurs dizaines de pages pour un service de paiement. Les réponses précédentes de l'entreprise, ses fiches produit et sa documentation conformité sont mises à disposition dans un espace contrôlé.
- 2
Ce que produit l'IA
Une première réponse structurée, exigence par exigence. Chaque affirmation est reliée à sa source interne : une réponse précédente, une fiche produit, un document de conformité. Les exigences sans source sont signalées comme manquantes, pas comblées par une formulation plausible.
- 3
Ce que vérifie l'humain
L'expert relit les points signalés, arbitre les engagements contractuels et de sécurité, et valide chaque section. Rien ne part sans cette validation. La direction commerciale décide de répondre ou non.
- 4
Ce que l'on mesure
Le temps entre réception et réponse validée, le nombre de corrections apportées par l'expert, et la qualité finale telle que l'équipe l'évalue. Sans ces trois mesures, on ne sait pas si l'outil aide.
- 5
Limites constatées
L'IA ne connaît que ce qu'on lui a fourni : une documentation obsolète produit une réponse obsolète, sourcée avec la même assurance. Les exigences nouvelles ou ambiguës restent du travail d'expert. Le gain se joue sur la recherche et l'assemblage, pas sur le jugement.
Deux preuves à ne pas confondre
« Voici ce que notre dispositif sait faire dans ce contexte. » C'est ce que montre cet exemple.
« Voici le gain mesuré en conditions réelles chez un client. » TokenShift n'en publie pas tant qu'il n'y en a pas de vérifié, avec l'accord du client.
Secteur prioritaire
Là où performance commerciale, complexité opérationnelle et exigences de contrôle doivent fonctionner ensemble.
Et plus largement dans le B2B
Trois offres
Décider, mettre en service, maintenir la valeur
Les prix sont publics. Pour chaque offre, ce qui compte est ce qui change pour vous à la fin, et ce qu'elle demande à votre organisation.
Qui réalise ? TokenShift cadre, conçoit, organise et vérifie. Vos équipes ou vos prestataires techniques construisent et intègrent. Le développement logiciel, les licences et l'infrastructure ne sont pas inclus dans les honoraires.
Voir la répartition du travailQui intervient
Un opérateur senior, pas une équipe de juniors
La personne qui vous parle au premier échange est celle qui mène la mission.
TokenShift est piloté directement par Pascal Mauzé, opérateur senior de l'entreprise européenne : plus de 25 ans dans les environnements B2B régulés, paiements et services financiers en premier, sur les grandes affaires, la transformation commerciale, la refonte des processus métier, l'adoption CRM et le déploiement technologique gouverné.
Architecture, sécurité, gouvernance, adoption, CRM et expertise sectorielle sont ajoutées par un réseau resserré d'associés nommés, uniquement quand le processus l'exige. Les anciens employeurs ne sont pas des références clients de TokenShift, et ne sont pas présentés comme telles.
Parcours et modèle opératoireModèles de livraison
Comment se déroule chaque mission, et ce qu’elle produit
Ces exemples décrivent la forme de chaque mission et les artefacts qu’elle laisse. Ce sont des modèles de livraison, pas des résultats clients : aucun résultat mesuré et aucune référence nommée n’y est revendiquée.
Rationalisation du portefeuille pilote
Quand plusieurs pilotes IA se disputent le budget, le premier livrable utile est un choix de processus défendable, une chaîne de sponsoring et une vue garde-fous.
Premier processus prêt à être lancé
Quand un cas d'usage est validé mais pas opérationnel, le travail consiste à redessiner l'exécution, la revue humaine, les passages de relais et la mesure avant la mise en service.
Rythme de contrôle des processus en service
Une fois un processus en service, la valeur, l'adoption, les exceptions, les fournisseurs et les décisions de changement doivent entrer dans une cadence mensuelle.
Des outils de travail, pas du théâtre produit
Des accélérateurs internes rendent le travail concret
TokenShift utilise certains accélérateurs internes pour rendre le travail concret. Ce ne sont pas l'offre principale. Ils servent de preuve de capacité en mission, pour le diagnostic, le prototypage et la conception du processus cible.
RegRadar
Un processus de veille réglementaire gouverné, montrant comment des sorties IA peuvent être structurées, revues, assignées et contrôlées.
Autobidding
Un accélérateur de réponse aux appels d'offres, montrant comment une offre complexe peut avancer plus vite avec revue humaine, garde-fous et contexte d'entreprise réutilisable. C'est le dispositif de l'exemple commenté ci-dessus.
Feedback360
Utilisé sélectivement lorsque le coaching commercial, le comportement managérial ou la confiance d'adoption bloque la mise en service.
IA en production — Épisode 1 sur 3
Quels pilotes IA arrêter, financer ou mettre en production ?
Jeudi 24 septembre 2026, 8h30–9h15, heure de Paris · 45 minutes · en français
FAQ
Les questions que les dirigeants posent avant de s'engager
Guides et notes exécutives
Emportez la méthode avec vous
Trois guides PDF écrits à partir des notes exécutives — les six contrôles, le dossier CFO, le kit EU AI Act et DORA — et la newsletter qui porte les notes suivantes.
- PDFLes six contrôlesDu pilote à la production gouvernée : les six contrôles et la checklist COMEX
- PDFLe dossier CFOLe dossier CFO de l'IA en production : coût par résultat, ROI et les cinq lignes à exiger
- PDFEU AI Act et DORAEU AI Act et DORA : le kit des équipes opérationnelles
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