L'équipe derrière Kabaun Studio

Nous sommes le studio d'ingénierie logicielle et d'IA à impact de la maison Kabaun. Nous existons parce qu'un outil bien construit change une organisation plus sûrement qu'un rapport de plus. Voici qui nous sommes et comment nous travaillons.

Votre diagnostic IA

D'où vient le studio

Kabaun Studio et la plateforme Kabaun sortent de la même maison. La plateforme mesure l'empreinte carbone d'une organisation à partir de ses systèmes réels. Le studio construit et automatise les outils qui font tourner cette même organisation au quotidien : applications métier, agents, automatisations, formation. Les deux activités partagent une conviction : ce qu'on ne mesure pas, on ne le pilote pas.

Nos ingénieurs ne travaillent pas depuis un siège, à distance d'un cahier des charges. Ils vont là où le problème se pose, sur vos données réelles, aux côtés de ceux qui utiliseront l'outil. C'est cette proximité avec le métier, et non un catalogue de technologies, qui décide de ce que nous construisons.

L'équipe

Sept personnes, sept métiers, un seul atelier.

  • Nicolas

    Nicolas

    CEO et cofondateur, RevOps et Business

    Nicolas négocie si bien qu'il a fini par nous négocier, nous aussi, un cahier des charges clair.

  • Alexandre

    Alexandre

    CTPO et cofondateur, AI, Product et Tech

    Alexandre dessine une architecture sur la première serviette en papier venue, et elle finit le plus souvent en production.

  • Clémentine

    Clémentine

    AI Full Stack Dev lead

    Clémentine répare en silence les bugs que personne n'a encore remarqués, puis en parle comme s'ils n'avaient jamais existé.

  • Nabil

    Nabil

    DevOps et Security lead

    Nabil dort mieux les nuits où une sauvegarde vient d'être restaurée avec succès, ce qui arrive plus souvent qu'on ne le souhaiterait.

  • Yassine

    Yassine

    Data lead

    Yassine se méfie d'un chiffre tant qu'il n'a pas remonté jusqu'à la ligne qui l'a produit.

  • Issar

    Issar

    Change AI practice lead

    Dans une salle de dix personnes, Issar repère toujours celle qui n'utilisera jamais l'outil sans qu'on lui explique pourquoi.

  • Mehdi

    Mehdi

    AI Scientist Engineer

    Mehdi ne croit un modèle qu'après l'avoir vu échouer sur vos vraies données, et il sait toujours expliquer pourquoi.

Nos six valeurs

Six principes guident notre façon de travailler, au delà de chaque projet.

  • La valeur

    Nous ne lançons pas un projet dont nous ne savons pas dire ce qu'il rapporte. Un ordre de grandeur avant un chiffre, et jamais l'inverse.

  • La sobriété

    Nous préférons une règle ou un script à un modèle quand ils suffisent. Un système plus simple se maintient mieux et coûte moins cher.

  • La franchise

    Nous disons quand il est trop tôt pour vous équiper, ou quand un problème d'organisation compte plus qu'un logiciel. Une réponse honnête vaut mieux qu'une vente rapide.

  • La transmission

    Nous laissons derrière nous une équipe capable de faire vivre ce que nous avons construit. Un projet qui dépend de nous pour toujours a échoué quelque part.

  • La preuve

    Nous montrons ce qui tourne réellement plutôt que ce qui pourrait tourner un jour. Chaque affirmation sur cette page a un projet derrière elle.

  • La sécurité

    Ce qui engage votre entreprise passe par un calcul vérifié côté serveur, jamais par un modèle seul. Vos données ne servent jamais à entraîner un modèle.

Notre mémo IA responsable

Avant de commencer un projet, nous écrivons ce que nous allons faire et ce que nous ne ferons pas. Ce mémo public résume les sept principes que nous appliquons, dans l'ordre où ils se posent sur un vrai projet.

  1. La valeur avant le projet

    Nous établissons ce qu'un projet doit rapporter avant d'écrire une ligne, et nous ne le lançons pas si nous ne savons pas répondre.

  2. L'IA seulement là où elle est nécessaire

    Une règle ou un script suffit souvent ; nous ne posons un modèle que là où ni l'un ni l'autre ne suffit.

  3. Le bon modèle, pas plus, pas moins

    Nous choisissons le plus petit modèle qui fait le travail correctement, sur la base d'essais avec vos données.

  4. La sécurité dès la conception

    Ce qui engage votre entreprise est calculé et vérifié côté serveur, jamais produit par un modèle.

  5. L'humain valide, opère, et fait mieux

    L'outil absorbe les gestes répétitifs ; les personnes gardent la validation, l'arbitrage et la relation.

  6. Mesurer chaque workflow, chaque agent, chaque opération

    Jetons, coût, temps de réponse, estimation carbone datée : ce que nous ne mesurons pas, nous ne l'annonçons pas.

  7. Former avant d'industrialiser

    Nous formons aux bonnes pratiques avant de déployer à grande échelle, avec ceux qui ont appris.

Lire le mémo complet, sourcé et daté

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