Trois situations où SatoLab intervient.

Catherine dirige un cabinet comptable de 35 employés à Laval. Un vendredi, elle découvre qu'une partie de son équipe utilise déjà ChatGPT pour rédiger des courriels clients et résumer des dossiers — en y collant, parfois, des extraits de déclarations fiscales. Personne n'a rien demandé : les outils sont arrivés tout seuls.

Plutôt que d'interdire, elle décide d'équiper le cabinet officiellement. Deux fournisseurs la courtisent : démos impressionnantes, promesses de productivité… et contrats de 40 pages en anglais qu'elle n'a pas le temps de lire. Entre la confidentialité des dossiers, ses obligations déontologiques de CPA et la Loi 25, elle sent qu'elle avance sans filet.

En consultation initiale, on cadre avec elle trois cas d'usage à faible risque pour démarrer. La comparaison des fournisseurs sous l'angle des données révèle que l'un des deux s'autorise à entraîner ses modèles sur les documents des clients — éliminé. On rédige la politique d'usage interne, puis le contrat de déploiement : hébergement au Canada, interdiction d'entraînement, critères de réception.

Dix semaines plus tard, l'assistant est en production, l'équipe est formée, et plus aucune donnée client ne circule dans des outils non encadrés.

Marc dirige une entreprise de commerce en ligne d'une vingtaine d'employés. Son agence marketing livre : trafic en hausse de 40 %, contenus produits à la chaîne grâce à l'IA, campagnes ultra-ciblées. Jusqu'au courriel d'une cliente : « Comment savez-vous que je viens d'adopter un chiot ? »

Marc creuse. L'agence collecte des données de navigation sans consentement valide, des fiches produits générées par IA affirment « recommandé par les vétérinaires » sans qu'aucun vétérinaire n'ait été consulté, et certains visuels ressemblent étrangement à ceux d'un concurrent. Tout cela est publié sous sa marque : si quelqu'un est épinglé, c'est lui — pas l'agence.

Après la consultation initiale, on audite les pratiques du prestataire : collecte de données, contenus générés, allégations publicitaires, droits sur les images. Puis on rédige un contrat d'encadrement : garanties de conformité, obligations sur le consentement, validation des livrables avant chaque publication.

Marc a gardé son agence — les résultats étaient réels. Mais c'est lui qui fixe désormais les règles du jeu, et sa marque n'est plus exposée aux raccourcis de ses fournisseurs.

Sophie dirige une PME de services qui compte plusieurs centaines de clients. Séduite par une démo, elle a déployé un agent IA de service client « clé en main ». Six mois plus tard, le bilan est lourd : l'équipe contourne l'outil, des clients se plaignent — l'agent a même promis un remboursement qui n'existe pas dans ses politiques.

Quand elle pose des questions, le fournisseur répond que « tout est conforme », sans rien documenter. À l'interne, personne n'a officiellement la charge du projet : pas de responsable, pas d'indicateurs, pas de suivi du contrat. Et personne ne sait où sont hébergées les conversations des clients.

On reprend le pilotage en banque d'heures. L'audit révèle des données hébergées aux États-Unis sans évaluation préalable — corrigé avec le fournisseur. On impose des critères de performance mesurables (taux de réponses correctes, escalade vers un humain), on forme l'équipe et on instaure un suivi mensuel.

Trois mois plus tard, l'agent traite correctement l'essentiel des demandes de premier niveau et transfère le reste. Au renouvellement, le contrat s'est renégocié aux conditions de Sophie — pas à celles du fournisseur.