--- title: "Scale-up fintech : connaissance gouvernée, IA interne 80 % plus fiable | Cas client confidentiel" url: https://warrenperez.com/etudes-de-cas/scale-up-fintech/ description: "Comment une scale-up fintech de 300 personnes a refondé sa base de connaissance Notion : des réponses de son agent IA Dust plus fiables de 80 %, deux fois moins de sollicitations du pôle People, un onboarding sécurisé." language: fr --- Scale-up fintech # Scale-up fintech : une connaissance gouvernée, des réponses IA 80 % plus fiables Mon client est une scale-up fintech B2B, éditrice d’une plateforme de gestion financière pour les entreprises. Ses équipes m’ont confié [la refonte de leur base de connaissance](https://warrenperez.com/), pour en refaire une source de vérité, pour leurs 300 collaborateurs comme pour leur agent IA. - 300 personnes - France - Logiciel B2B · finance d’entreprise ## 1 · Contexte Cette scale-up édite une plateforme de gestion financière destinée aux entreprises. Après une phase d’hypercroissance, la société est entrée dans un cycle de consolidation stratégique, porté par une nouvelle direction. Dans une organisation de 300 personnes, l’accès à une information fiable conditionne directement la qualité de l’onboarding, la transmission de la culture et l’alignement opérationnel des équipes. Notion y joue ce rôle depuis toujours : à la fois base de connaissance et espace de travail transversal. Au fil des années, cet espace a perdu sa cohérence, et la fiabilité de l’information avec elle. Le sujet a pris une autre dimension avec l’IA : Dust, sa solution d’agents conversationnels, s’appuie sur ce même contenu. À ce stade, gouverner la connaissance relève moins de la documentation que de la qualité des décisions. ## 2 · Défi Le brief en bref - Rétablir une source de vérité unique - Fiabiliser le contenu dont se nourrit l’IA - Rendre chaque page responsable - Sécuriser l’onboarding - Installer une gouvernance pérenne Le défi ne consistait pas à faire le ménage dans un wiki, mais à rétablir une source de vérité sur laquelle les équipes et l’IA puissent s’appuyer sans arrière-pensée. Le wiki central était largement obsolète : plus de 70 % de son contenu n’était plus fiable ou faisait doublon. Des années de croissance avaient empilé les pages dans des sous-pages sans fin, des espaces privés partagés et des [zones d’équipe cloisonnées](https://warrenperez.com/travail-en-silo/). Faute de repères, chacun compensait par ses favoris personnels ou sollicitait d’autres services, et les agents Dust restituaient des réponses aussi incertaines que leurs sources. L’enjeu business était double : sécuriser l’intégration des nouvelles recrues, qui peinaient à trouver les ressources RH, opérationnelles et culturelles nécessaires à leur autonomie, et redonner à l’IA interne un contenu digne de confiance. ## 3 · Réalisations 1. 1 Discovery terrainDouze entretiens menés auprès des équipes People, Produit, Opérations, IT et Stratégie, en partie sur place dans ses bureaux, pour comprendre les usages réels et les points de friction. 2. 2 Architecture de l’informationConception d’une nouvelle architecture fondée sur une navigation plus claire, une propriété explicite des contenus et une gouvernance distribuée entre les équipes. 3. 3 Refonte du wiki centralReconstruction du wiki central de toutes pièces, à partir d’informations vérifiées, sous un nouveau nom. 4. 4 Gouvernance du contenuMise en place de badges de vérification et de dates de validité : chaque page a un propriétaire, invité à la revérifier à échéance. 5. 5 Design system et modèlesCréation d’un design system à la charte et de modèles standardisés, l’un pour les pages de synthèse, l’autre pour les ressources de référence. 6. 6 Conduite du changementFormation des champions Notion, tutoriels vidéo et tableau de bord d’administration, pour rendre le système maintenable dans la durée. 7. 7 Adoption et ajustementsRetours d’expérience des équipes pour affiner le système et ancrer son adoption. ## 4 · La transformation Avant - Plus de 70 % du wiki central obsolète ou en doublon. - Aucune source de vérité reconnue, ni par les équipes ni par l’agent IA. - Une information obtenue par favoris personnels ou en sollicitant le pôle People. - Un onboarding freiné par l’absence de ressources fiables. - Aucune responsabilité définie sur la mise à jour des contenus. Après - Des réponses IA plus fiables de 80 % : Dust s’appuie sur des sources vérifiées, structurées et à jour. - Deux fois moins de sollicitations vers le pôle People : l’information est accessible en un clic. - Un hub unique, à la charte, pour l’ensemble des collaborateurs. - Une gouvernance explicite : chaque page a un propriétaire et une date de validité, avec une relance automatique à échéance. - Un onboarding sécurisé, et une collaboration qui se poursuit. > Super structuré, vraiment ultra clair, donc merci, ça répond au brief. ## Prendre rendez-vous 20 minutes , Gratuit ## Consulter d’autres cas - Plateforme d’autopartage [Getaround : 2 langues une seule base de connaissance](https://warrenperez.com/etudes-de-cas/getaround/)conçue en conseil avec le VP Product Plus de 200 personnesNotion - Nettoyage événementiel de luxe [Cascades Propreté : 130 agents qui nourrissent les bilans RSE](https://warrenperez.com/etudes-de-cas/cascades-proprete/)construits par l’IA pour chaque événement 130 agentsNotion, Softr, Make, Claude - Groupe industriel [DC Groupe : 61 étapes lancées en un clic à chaque produit](https://warrenperez.com/etudes-de-cas/dc-design-conception/)100 % des échanges consignés au projet 350 personnesNotion