Une voie de gouvernance partagée en silicium et carbone dans une entreprise de crypto — La transformation interne de Cobo par l'IA

Depuis la fin 2024, Cobo, en plus de ses activités principales de garde de cryptomonnaies et de paiements en stablecoins, explore constamment la convergence de l’IA et de la blockchain.

Notre première observation concernait le potentiel de normalisation des compétences apporté par MCP. En théorie, si les compétences sont suffisamment standardisées, l’IA pourrait invoquer ces capacités comme des plugins, faisant de la blockchain l’infrastructure financière la plus naturelle pour l’IA.

Nous avons donc incubé en interne une boutique d’applications MCP. Mais cela a rapidement été invalidé.

À l’époque, le seuil d’entrée pour l’IA était encore élevé, réservé aux ingénieurs expérimentés. MCP manquait de standardisation, chaque intégration étant longue, coûteuse, et le progrès lent, avec des résultats bien inférieurs aux attentes.

Mais l’équipe IA a tout de même été constituée. Très coûteux, difficile à recruter, et impossible à supprimer facilement.

Nous avons donc décidé de changer d’orientation. Puisque nous ne pouvons pas encore transformer le monde de nos clients, transformons d’abord le nôtre.

Premier enjeu : la sécurité

En tant que société de garde d’actifs, Cobo manipule des données et des processus techniques internes extrêmement sensibles. Des niveaux stricts de hiérarchisation des données existent en interne. Mais sans données ni input métier réel, il est impossible de développer notre propre agent.

Initialement, nous envisagions un déploiement local des modèles. Mais la réalité est que leur intelligence ne suffisait pas. Ils pouvaient fonctionner, mais étaient peu pratiques ; ils répondaient, mais manquaient d’intelligence.

Finalement, nous avons opté principalement pour Claude et Gemini (avec la possibilité de demander ZDR — clause de non-conservation des données — pour une isolation maximale).

Mais les grands modèles ne sont que le “cerveau” sous-jacent de l’activité. La vraie complexité réside dans les données et les permissions.

Nous avons donc créé une suite complète de base de connaissances interne et de cadre d’agents.

Base de connaissances interne + système d’agents auto-développés de Cobo

La base de connaissances hiérarchise les données internes de l’entreprise. Selon les permissions des employés, on leur attribue un accès en lecture.

Les agents, lorsqu’ils accèdent à la base, héritent des permissions de l’utilisateur, plutôt que d’avoir une “vue divine”.

Les détails incluent :

• Comment isoler l’environnement réseau
• Comment limiter la circulation des données entre niveaux
• Comment contrôler la conservation des logs pour audit
• Comment éviter la fuite d’informations sensibles

Ces aspects, peu sexy, sont cruciaux pour assurer la pérennité du système. L’IA ne doit pas devenir une faille de sécurité.

Après avoir construit l’architecture : le problème du manque d’usage

Même aujourd’hui, la société fait face à une réalité : beaucoup de métiers en front office restent sceptiques face à l’IA.

Encourager simplement son utilisation ne changera pas le workflow.

Nous avons compris qu’il fallait agir depuis la gestion de l’entreprise.

Premier levier : l’agent OKR

Notre premier scénario prioritaire n’est ni le service client ni la programmation.

C’est la gestion des OKR.

Nous utilisons l’IA pour décomposer la stratégie de l’entreprise, aider à définir les OKR, suivre leur progression, et faire des revues.

En gros, transformer la gestion d’entreprise, passant d’une gestion humaine à une gouvernance co-construite avec le silicium. Ce processus est très difficile pour les employés.

Autrefois, on pouvait rédiger des objectifs esthétiques et justifier les processus. Maintenant, chaque semaine, les données sont là, et les excuses se font rares.

Dès lors, les objectifs ne sont plus seulement discutés en réunion, mais enregistrés en continu dans le système.

Suivi hebdomadaire de la stratégie et des OKR

Mais c’est en lien avec la performance que les employés commencent vraiment à connaître l’IA. Parce que si vous ne participez pas, cela influence directement votre rémunération.

De la performance à l’activité : une automatisation complète par agents

Une fois les OKR en place, nous avons commencé à automatiser nos services internes via des agents. En utilisant des évaluations et des bonus, chaque département doit établir et gérer ses propres agents liés à ses activités.

Le service client crée un agent dédié. Le juridique un agent pour l’assistance contractuelle. La vente un agent CRM.

Recherche des agents clients les plus insolites

Au total, plus de 100 agents ont été déployés.

Nous ne pouvons pas quantifier précisément le résultat de cette gouvernance co-construite.

Mais un changement est clair :

Avant, face à un problème, la première réaction était “faut-il recruter ?”. Maintenant, c’est “peut-on d’abord faire intervenir le système ?”.

C’est cela, notre compréhension de la gouvernance co-construite avec le silicium : pas l’IA qui remplace l’humain, mais l’humain qui s’habitue à travailler avec le système.

Les leçons concrètes de cette année

Premièrement, avoir un flux de trésorerie sain.

Sans une trésorerie saine, cette transformation ne peut pas aboutir. L’IA n’est pas un outil d’économie, mais un investissement initial pour une refonte structurelle à long terme. Heureusement, le cœur de métier de Cobo génère encore un flux de trésorerie solide.

Deuxièmement, il faut une impulsion top-down.

Une organisation ne changera pas spontanément. Sans une forte volonté de la direction, le projet échouera naturellement.

Comme beaucoup le savent, les fondateurs de Cobo sont des passionnés d’IA. Le CTO, Dr Jiang, a commencé ses recherches en IA lors de son post-doc à CMU dès les années 2000.

Troisièmement, l’usage doit être imposé.

Se limiter à encourager ne suffit pas. L’intégration dans le processus doit comporter une certaine contrainte.

Quatrièmement, commencer par ses propres activités.

Beaucoup d’entreprises parlent d’IA + Web3. Mais si elles n’ont pas encore internalisé l’IA, ce ne sont que des concepts qu’elles prêchent.

Regard en arrière

Nous ne pouvons pas totalement quantifier cette transformation. La société évolue d’un “processus piloté par l’humain” vers un “système orienté objectifs”.

Si un “organisme intelligent” doit émerger, ce ne sera pas par évolution naturelle, mais par une série de poussées inconfortables.

La participation de tous permet aussi de mieux comprendre les véritables besoins à l’ère de l’IA.

C’est aussi un sous-produit de notre transformation interne.

Dernièrement, nous avons lancé Cobo Waas Skill. Cobo Waas Skill est une couche de capacités intégrées et opérationnelles, conçue spécifiquement pour l’agent de codage IA. Grâce à une connaissance structurée, des exemples exécutables et une orchestration scénaristique, elle permet à l’agent d’invoquer précisément l’API WaaS. Nous sommes en train de faire évoluer l’API portefeuille vers un module de capacités financières directement accessible par l’agent IA. La durée de développement est passée d’une semaine à une interaction en dialogue.

Ce n’est pas le fruit d’une seule idée produit. C’est le résultat naturel de cette nouvelle gouvernance co-construite avec le silicium.

Nous continuons à explorer.

Mais aujourd’hui, Cobo n’est plus la même entreprise qu’en 2024.