Data / IA
Avec Coborg, Inetum veut réconcilier l’IA avec le réel
Par Thierry Derouet, publié le 03 novembre 2025
L’agilité, la culture data et les promesses d’autonomie algorithmique ont fini par masquer l’essentiel : sans compréhension fine des processus, l’IA reste un mirage. Avec Coborg, Inetum propose un cadre méthodologique pour cartographier, hiérarchiser et industrialiser les usages d’IA là où ils produisent un réel retour sur investissement. Construit autour de cinq piliers — Business, IT, Data, Time et People —, le framework vise à concilier confiance, rapidité, adoption et impact.
Le constat d’Hemant Lamba, directeur général d’Inetum Solutions s’impose comme un e évidence : « Les entreprises dépensent des millions pour préparer leurs données avant de se lancer dans l’IA… et, souvent, rien n’arrive ». À rebours de la logique “plateforme d’abord”, Coborg propose une démarche inverse : analyser les processus avant de brancher les modèles. « Nous avons voulu une approche pragmatique, pas une vitrine technologique. On part du terrain, on écoute les métiers, on mesure la valeur potentielle, puis on agit. »
« Nous avons voulu une approche pragmatique, pas une vitrine technologique. On part du terrain, on écoute les métiers, on mesure la valeur potentielle, puis on agit. »
Sous cette apparente simplicité, Coborg repose sur un principe fondamental : l’analyse entropique des processus. Le framework identifie, à partir d’un enregistrement ou d’un log, les zones de complexité ou de variabilité où l’IA peut réellement améliorer la performance. « Si le processus est stable et déterministe, un simple automatisme suffit. S’il est chaotique, mieux vaut laisser faire l’humain. Entre les deux, IA et opérateur collaborent. »
Un framework modulaire, pas une plateforme fermée
Coborg n’est pas une plateforme fermée, mais un socle intégré d’accélérateurs interopérables avec les solutions du marché.
Data Lineage Accelerator cartographie la lignée des données, trace leur provenance et corrige les incohérences grâce à une approche multi-LLM. Plusieurs modèles (GPT-4, Claude, Llama…) répondent en parallèle ; un moteur de cohérence évalue ensuite la fiabilité des résultats pour réduire jusqu’à 70 % les hallucinations.
Chat2Value traduit les conversations collaboratives en données structurées exploitables, accélérant le passage du dialogue au reporting.
Agentic Factory permet de générer des agents d’IA low code/no code en quatre à huit semaines, sur la base des processus modélisés.
Démonstration du Data Lineage Accelerator : à partir de simples fichiers logs issus de multiples environnements (Frontend, Middleware, Batch COBOL…), Coborg reconstitue automatiquement la lignée des données. Les LLM (GPT-4, Claude, Llama…) analysent, croisent et valident les flux, réduisant les incohérences et générant une cartographie exploitable dans Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric.
Selon Inetum, ces briques contribuent à réduire de 40 % les coûts de préparation des données et à optimiser de 30 % les budgets IA en écartant les cas d’usage à faible valeur. Un niveau de précision qui place Coborg parmi les rares frameworks d’IA réellement explicables et mesurables.
Des cas d’usage concrets, pas des promesses
Inetum revendique une approche d’impact mesurable plutôt que d’innovation de vitrine. Un acteur de la défense aurait ainsi économisé près de 200 millions d’euros grâce à la maintenance prédictive, tandis qu’un transporteur aurait réduit de 25 % le temps de traitement de processus critiques en s’appuyant sur l’évaluation entropique. « Nous ne partons pas d’un algorithme, mais d’une réalité opérationnelle, rappelle Hemant Lamba. Notre objectif, c’est que chaque déploiement d’IA se justifie par des résultats tangibles. »
Pour Inetum, le défi n’est plus d’automatiser, mais de choisir ce qui doit l’être, et de le faire sans complexifier davantage des systèmes déjà hypertrophiés. C’est ce que Coborg tente d’offrir : un langage commun entre les métiers, la DSI et la donnée.
L’intelligence comme rigueur
Au fond, Coborg incarne une conviction simple : la maturité de l’IA ne se mesure pas au nombre de modèles déployés, mais à la discipline de conception des processus. Inetum ne prétend pas révolutionner l’IA d’entreprise, mais la remettre dans son environnement naturel : celui de la production, du contrôle et du temps réel.
L’IA ne crée pas la valeur. Elle la révèle — à condition que l’organisation sache déjà où la chercher.
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