Just Use AI est une agence française spécialisée OpenAI. On déploie ChatGPT Team, ChatGPT Enterprise ou des agents custom sur l'API selon votre vrai besoin. Pas de pitch forcé : un audit qui dit la vérité, même quand la réponse est un simple abonnement.
ChatGPT Plus, Team, Enterprise sur devis, API OpenAI au token. Chaque commercial vous pousse l'offre la plus chère. Personne ne vous demande combien d'utilisateurs vous avez vraiment ni si vos use cases tiennent en 5 prompts ou s'ils méritent un vrai agent connecté à vos outils.
Shadow IT classique. Le commercial colle un contrat dans ChatGPT.com, la compta uploade des factures, les RH font relire des entretiens. Aucune trace, aucun contrôle, données qui partent sur des comptes personnels. Vous sentez le risque RGPD mais vous n'avez ni la politique, ni l'outil compliant, ni la formation pour cadrer.
Un consultant vous a fait payer la configuration de trois GPTs dans ChatGPT Team. Six mois après, personne ne les utilise. Le vrai besoin c'était un workflow automatisé qui lit vos emails et crée des devis, pas un chatbot que les gens doivent ouvrir manuellement. On voit ce scénario chaque semaine.
On scanne vos use cases, votre volume d'utilisateurs, votre sensibilité données, votre budget. On vous sort une reco écrite : ChatGPT Plus suffit / Team est le bon move / Enterprise se justifie / il faut taper l'API avec agents custom. Vous repartez avec une recommandation chiffrée même si vous ne travaillez pas avec nous ensuite. C'est le seul moyen d'éviter de vous vendre du vent.
Setup propre du workspace, SSO, gestion des invitations, politique data, formation des équipes en une demi-journée. On configure les GPTs custom qui ont vraiment du sens (assistant juridique, rédaction commerciale, analyse RH). On documente qui peut quoi. Adapté aux PME 10 à 200 personnes qui veulent un déploiement carré sans payer un cabinet de conseil.
Quand ChatGPT en chat ne suffit plus, on code des agents connectés à vos outils. Lecture d'emails, écriture dans votre CRM, génération de documents, appels API métier. Stack OpenAI (gpt-4o, o1) ou Claude selon le besoin, orchestrés via n8n ou code custom. Livré avec monitoring coûts, logs, et fallback si l'API tombe.
Charte d'usage interne, liste des données interdites de prompt, procédure de validation des outputs IA, registre RGPD. Document de 6-10 pages prêt à signer, adapté à votre entreprise (pas un template générique). On forme un référent IA en interne pour que vous ne dépendiez pas de nous pour appliquer la politique au quotidien.
Demi-journée par équipe (commercial, marketing, support, ops). On part de leurs vrais dossiers, pas de cas fictifs. À la fin chacun a 3-5 prompts validés dans ses favoris ChatGPT et sait quand utiliser l'IA / quand pas. Effet immédiat sur l'adoption, mesurable la semaine suivante via les logs d'usage du workspace.
On regarde vos use cases réels, votre volume, votre sensibilité données. Vous repartez avec une reco écrite : abonnement ChatGPT suffisant, ou besoin d'un vrai agent custom sur API OpenAI. Si l'abonnement suffit, on vous le dit. Pas de pitch déguisé.
Soit on déploie ChatGPT Team/Enterprise proprement (SSO, GPTs custom, formation), soit on code un agent sur API OpenAI connecté à vos outils. Sprint court, démo hebdo, vous validez chaque étape. Pas de cahier des charges de 80 pages avant de commencer.
Monitoring coûts API (les tokens, ça part vite), mises à jour des prompts quand OpenAI sort un nouveau modèle, formation continue. Objectif inverse de la plupart des agences : qu'à 12 mois vous n'ayez plus besoin de nous pour le run, juste pour les évolutions.
Le cabinet allait signer Enterprise sur conseil d'un consultant. Audit en 1h : volume et sensibilité ne justifiaient pas. Setup Team + 4 GPTs custom (synthèse de jugements, rédaction de courriers, recherche juridique) + politique data.
ChatGPT en chat ne suffisait plus. Agent custom sur API OpenAI (gpt-4o) qui lit les cahiers des charges PDF, extrait les exigences techniques, génère une matrice de conformité et un premier draft de réponse. Connecté à leur SharePoint. Le commercial valide et envoie.
Volume justifié (35 créatifs qui prompt 30 fois par jour), data clients sensible. Déploiement Enterprise propre avec SSO, GPTs spécialisés par typologie de client, formation par pôle. Mesure d'adoption via les logs workspace : 89% des sièges actifs hebdomadaires à J+60.
Plus : usage perso. Team : workspace partagé, GPTs custom, data exclue de l'entraînement. Enterprise sur devis : SSO, audit logs, contexte étendu, SLA. API OpenAI : vous payez au token, mais vous pouvez coder des agents connectés à vos outils. Le bon choix dépend de vos use cases, pas de la taille de votre entreprise.
Audit gratuit. Déploiement ChatGPT Team/Enterprise complet (setup, GPTs, formation, politique data) et agents custom sur API OpenAI : sur devis, selon la taille de l'équipe et le nombre d'outils à connecter. On chiffre tout en clair avant de commencer, pas de surprise.
Oui, sous conditions. OpenAI propose un DPA, les données Team ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles, hébergement possible en zone européenne sur Enterprise. Mais il vous faut une politique d'usage interne, une liste de données interdites de prompt et un registre. On livre ces documents avec chaque déploiement. Sans ça, vous êtes exposé même avec le bon abonnement.
Les deux. On est agnostiques. ChatGPT/OpenAI est souvent le bon choix pour l'écosystème entreprise et les GPTs. Claude (Anthropic) est souvent meilleur sur l'analyse de documents longs, le code et la rédaction nuancée. Pour les agents custom on choisit au cas par cas, et parfois on mixe les deux dans le même workflow via n8n.
Vous pouvez. Pour beaucoup d'entreprises ça suffit, on le dit franchement en audit. Mais sans cadrage, vous finissez avec du shadow IT (les équipes utilisent ChatGPT perso avec des données clients), une adoption faible (10-20% des sièges actifs) et zéro mesure de ROI. Une agence ChatGPT entreprise sert à éviter ces trois pièges, pas à vous vendre du custom à tout prix.
Un GPT custom est un chatbot configuré dans ChatGPT (instructions, fichiers, quelques actions). L'utilisateur doit l'ouvrir et lui parler. Un agent sur API OpenAI tourne en autonomie : il lit vos emails, écrit dans votre CRM, déclenche des workflows. Beaucoup plus puissant, mais plus coûteux à construire. On choisit en audit selon le use case.
Formation par petits groupes (max 8), demi-journée, sur leurs vrais dossiers. À la fin chacun a 3-5 prompts validés dans ses favoris ChatGPT et sait identifier les use cases pertinents. On revient à 30 jours pour ajuster. Mesurable via les logs d'usage du workspace : on vise 70%+ d'adoption active à 60 jours.
Un freelance bon marché peut suffire pour un POC. Pour un déploiement entreprise propre (politique data, SSO, formation multi-équipes, agents custom maintenables) il vous faut une équipe avec un dev, un product et un formateur. Et surtout une continuité : si le freelance disparaît à 6 mois, votre agent custom devient une boîte noire.
Audit gratuit, recommandation écrite, zéro engagement. On vous dit honnêtement si un abonnement Team suffit ou si votre cas justifie un agent custom sur API OpenAI. La plupart des audits débouchent sur la solution la moins chère.
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