Vos collaborateurs progressent.
Votre organisation stagne.
Vos équipes utilisent déjà ChatGPT, Claude, Copilot ou Mistral. Elles testent, trouvent, améliorent.
Mais dans la plupart des organisations, ce qui marche reste dispersé : dans un prompt, dans un compte perso, dans une routine qui ne se transmet pas.
Le gain est individuel.
La perte est collective.
Marylink est le pont entre l'IA et le savoir-faire de votre organisation. Il transforme ce que vos équipes apprennent en pratiques collectives réutilisables.
Une organisation peut aller plus vite avec l'IA tout en produisant moins de savoir.
Quand un collaborateur rédige, tranche, reformule et transmet, il ne fait pas que finir une tâche. Il produit aussi des traces, des arbitrages, de la mémoire métier.
Quand ce travail bascule dans une conversation privée avec une IA, le gain est immédiat. Mais la trace collective, elle, se réduit.
L'organisation continue d'exécuter. Mais elle explicite moins. Elle transmet moins. Elle apprend moins par elle-même.
"Le sujet n'est pas seulement d'aller plus vite. Le sujet est de faire en sorte que le savoir-faire continue de se construire."
Des économistes du MIT, autour du prix Nobel Daron Acemoglu, ont mis un nom sur ce risque : le knowledge collapse.
Research DNA
Vous gardez vos outils.
Marylink fait enfin capitaliser l'organisation.
Chacun utilise son IA dans son coin
Les bonnes pratiques restent cachées
Les prompts vivent dans des comptes perso
Le savoir-faire repart avec les gens
On améliore localement
Les usages utiles remontent dans un cadre commun
Les bonnes pratiques deviennent visibles
Les pratiques sont réutilisables et versionnées
Le savoir-faire reste dans l'organisation
Les améliorations peuvent se propager
On ne demande à personne d'arrêter l'IA.
On fait en sorte que l'entreprise en garde quelque chose.
Marylink,
c'est quoi ?
Marylink, c'est le pont entre l'IA et le savoir-faire de votre organisation. Sans remplacer vos outils, mais en se branchant dessus.
Compatible avec la plupart des chatbots du marché.
Son rôle : capter ce qui marche, le structurer, le rendre réutilisable, et le remettre au service du collectif.
"La valeur n'est pas dans une bonne réponse isolée. Elle est dans la capacité de votre organisation à en faire quelque chose de durable."
Trois composantes clés :
Vos outils IA habituels
Intégration transparente à vos flux de travail.
Votre patrimoine de pratiques activables
Un actif structuré et prêt à l'emploi.
Une couche collaborative & gouvernée
Une dimension sociale au service du savoir collectif.
Une bonne pratique IA ne devrait pas dépendre d'une seule personne.
Faire en sorte qu'une pratique soit visible, réutilisable, améliorable et transmissible : c'est un vrai sujet d'organisation.
C'est ce que Marylink appelle le Practice Engineering, ou l'ingénierie des savoir-faire.
Un patrimoine vivant
Au cœur du système, il n'y a pas un document dormant. Il n'y a pas un prompt isolé.
Il y a un patrimoine vivant de pratiques : un actif que l'organisation peut piloter, améliorer, transmettre.
Trois bénéfices structurants,
à chaque usage.
Votre capital s'enrichit.
Le savoir-faire de l'organisation monte au lieu de se fragmenter. Chaque interaction devient un actif.
Une expérience augmentée.
Vos collaborateurs s'appuient sur le collectif et l'enrichissent en retour de leurs propres découvertes.
Votre souveraineté.
Vous restez maître à bord, quelles que soient les évolutions des modèles, des fournisseurs et des réglementations.
« Il faut un usage vertueux de l'IA pour alimenter l'intelligence collective. »
Hervé Mary · Fondateur et CEO de Marylink
4 pages sur les enjeux du shadow AI, la souveraineté des organisations sur leurs savoirs, et pourquoi interdire ne marche pas.
au travail
la hiérarchie
CES Las Vegas
Spécial Économie
5 ans de R&D, une
solution éprouvée.
Une plateforme collaborative solide, née de la recherche scientifique et validée sur le terrain par des acteurs exigeants.
2 participations au CES.
Une innovation reconnue sur la scène technologique mondiale à Las Vegas.
Adoptée par des grands comptes.
Validée en conditions réelles par des acteurs industriels depuis 2015.
Soutenue par la recherche.
Fondée sur des travaux académiques sur la gouvernance de l'IA, dont :
Generative AI as Practice