Intelligence IA
L'usage n'est pas l'impact.
Cessez de compter les prompts. Commencez à comprendre la performance. Scallar est conçu pour relier l'adoption de l'IA au travail qu'elle transforme.
- 01
Adoption de l'IA
Qui utilise quels outils d'IA, et pour quelles tâches ?
Le point de départ — les usages par catégorie de tâche et par équipe, pas un classement individuel.
- 02
Contribution de l'IA
Où l'IA intervient-elle réellement dans le travail ?
Des contributions qualifiées — humaine, humain + IA ou agent autonome — et reliées aux livrables.
- 03
Efficacité de l'IA
Où l'IA améliore-t-elle les résultats — et où ne les améliore-t-elle pas ?
Des méthodes comparées en contexte, avec des pistes d'amélioration et des interventions suivies dans le temps.
Le travail n'est plus seulement humain. Sa mesure ne devrait pas l'être non plus.
La contribution est l'unité centrale du modèle de données de Scallar. Elle relie qui → quoi → comment → résultat — pour comprendre où l'IA intervient et ce qui en résulte réellement.
Acteur
Product designer + assistant IA
Tâche
Spécification de la refonte du tunnel d'achat
Outils
Figma · Notion · Claude
Résultat
Spécification livrée · 4 jours · 2 cycles de relecture
- Brief
- Recherche assistée par l'IA
- Conception
- Relecture
- Spécification livrée
● Humain + IA
La même contribution, avec l'aide de l'IA à l'étape de recherche. Plus rapide ici, mais avec un cycle de relecture supplémentaire — la seule participation de l'IA ne prouve pas que le travail est meilleur.
La participation de l'IA est enregistrée, pas récompensée. Elle ne vaut jamais performance à elle seule.
Mesurer l'adoption est simple. Comprendre son impact l'est beaucoup moins.
Trois équipes fictives · indice de résultat d'un processus donné
Expérience illustrative · données fictivesÉquipe B
Usage modéré de l'IA, concentré sur un processus dont les résultats se sont nettement améliorés.
Plus d'IA n'est pas toujours mieux.
Une IA mieux utilisée, si.
Données de démonstration fictives. Les écarts observés sont des corrélations, non la preuve d'un impact causal — Scallar est conçu pour rendre cette distinction explicite.