« Changer tout mon business pour qu’il soit bon pour l’IA, cela ne fait pas de sens. »

Cette phrase résume la vision que Matthieu Ruatti défend avec MULTI et MyMULTI.ai. Selon lui, l’intelligence artificielle ne doit pas imposer ses contraintes aux entreprises. Elle doit comprendre leur métier, leurs priorités, leurs processus et leurs limites.

L’IA a d’abord été adoptée comme un assistant. Elle rédige, synthétise, analyse et soutient les équipes dans leurs tâches quotidiennes. Matthieu Ruatti considère qu’une nouvelle étape s’ouvre désormais, celle d’agents capables de comprendre un contexte métier, d’exécuter certaines actions et d’apprendre des résultats obtenus.

« Un prompt bien fait, c’est très important, mais on est passé à autre chose. On est passé à des skills, on est passé à des fichiers Markdown », explique-t-il.

Les skills désignent ici des capacités et des instructions structurées que les agents peuvent mobiliser pour accomplir des tâches. L’enjeu n’est donc plus seulement de formuler une bonne question à un modèle. Il faut lui donner un contexte stable, définir ce qu’il peut faire et organiser son apprentissage dans le temps.

L’IA peut alors devenir une infrastructure opérationnelle de l’entreprise. Elle peut accompagner la réflexion du dirigeant, exécuter certains processus et contribuer à la création de revenus.

Avec MULTI, Matthieu Ruatti cherche à rendre cette évolution accessible aux indépendants, aux TPE et aux PME. Son point de départ est simple : l’entreprise ne doit pas se transformer pour entrer dans les cases d’un outil.

 

De l’anticipation technologique à la construction d’entreprises

Le parcours de Matthieu Ruatti éclaire cette approche. Diplômé de L’École des Mines de Paris et de HEC Entrepreneurs, il commence sa carrière chez Essilor. Il rejoint une petite équipe de Corporate Venture Capital (CVC) directement rattachée à la direction générale du groupe.

Sa mission consiste à identifier les technologies et les modèles économiques susceptibles de transformer, à long terme, les métiers de l’optique.

« Notre mission, c’était d’aller chercher tout ce qui tournait autour du cœur de métier d’Essilor, pour se dire : ce sera peut-être cela le cœur de métier d’Essilor dans dix ou vingt ans. »

Les équipes travaillent alors sur la malvoyance, les neurosciences, les dispositifs sensoriels portables, les affichages tête haute, les lunettes connectées et la réalité augmentée.

Matthieu Ruatti occupe ensuite des fonctions commerciales et opérationnelles. Installé à Dubaï, il participe au développement d’Essilor au Moyen-Orient et en Afrique, puis contribue à créer une activité d’équipements médicaux exportant vers 35 pays. Il rejoint ensuite un family office de premier plan au Koweït et en cross-border avec l’Occident, avant de poursuivre des activités d’investissement depuis Londres.

Installé dans la capitale britannique, il devient Operating Partner du startup studio Founders Ventures, qu’avait lancé le repeat-entrepreneur Jean-Christophe Ramos Galver, et qu’avait rejoint Julien Audibert, PhD en Mathématiques et IA. L’équipe y développe un modèle de venture building, ou co-construction de startups. Elle ne se contente pas d’identifier des entreprises prometteuses. Elle participe à leur stratégie et développement, y apporte des briques technologiques IA et/ou Blockchain, investit activement et structure leur gouvernance.

 « On n’est pas un incubateur ou un accélérateur. Quand on entre dans une entreprise parce qu’on y croit et qu’on devient investisseur, on y reste. »

Founders Ventures a notamment participé au développement de Humanlinker, une solution d’IA générative et comportementale destinée aux équipes commerciales, de Telaqua dans l’AgriTech et de Ledgity dans la gestion de patrimoine. Cette expérience nourrit une conviction que Matthieu Ruatti formule clairement :

« Le venture building/capital est un métier infiniment humain. »

L’IA peut accélérer la recherche, le prototypage et l’analyse des marchés. Elle ne remplace ni la confiance entre associés, ni le leadership, ni l’expertise sectorielle.

 

L’IA accélère la création sans résoudre l’équation humaine

L’intelligence artificielle a aussi modifié les méthodes de Founders Ventures. L’équipe estime qu’elle peut accélérer l’analyse des marchés, les tests de propositions de valeur et la conception des premières versions de produits. L’IA raccourcit certains cycles de développement. En revanche, elle ne choisit ni les fondateurs, ni les marchés, ni les partenaires. Elle peut faciliter la recherche et réduire certains coûts de production. Elle ne transforme pas, à elle seule, une idée en entreprise viable.

C’est dans ce contexte que l’équipe développe MULTI, une plateforme destinée à aider les dirigeants de TPE et de PME à intégrer des capacités agentiques dans leur entreprise. Le projet se présente comme une couche applicative indépendante des différents modèles d’IA disponibles sur le marché.

Le Business.md, une mémoire structurée de l’entreprise

Pour Matthieu Ruatti, tout commence par le Business.md. Ce fichier décrit l’entreprise, son activité, ses clients, ses produits, ses processus et ses priorités. Il est lisible par un humain, mais surtout exploitable par des agents d’intelligence artificielle.

« Par quelques questions — réponses ciblées, l’entreprise crée son Business.md. Il va devenir l’ADN — pour l’IA — de sa propre entreprise. »

Dans l’approche développée par MULTI, le Business.md constitue le point de départ de l’entreprise agentique. Son rôle ne se limite pas à décrire l’activité. Il doit permettre à plusieurs agents de travailler à partir d’un même contexte et de soutenir, notamment, les fonctions commerciales et la création de revenus.

Une entreprise est-elle aujourd’hui capable d’expliquer clairement à une IA ce qu’elle fait, pour qui elle travaille, quelles sont ses priorités et ce qu’elle refuse de déléguer ? Comment une IA peut-elle découvrir une entreprise de l’économie réelle, interagir et commercer avec elle ? Ces questions sont primordiales, à l’ère qui s’ouvre du commerce agentique.

Les assistants généralistes peuvent produire une réponse pertinente à un instant donné, puis adopter quelques jours plus tard une orientation différente, faute de mémoire métier suffisamment structurée. Matthieu Ruatti veut au contraire garantir une continuité.

« Il n’est pas question que l’IA réponde aujourd’hui quelque chose de complètement différent de la semaine dernière ou d’il y a un mois. La cohérence, la persistance dans le temps de l’IA est clé pour le chef d’entreprise. »

Le Business.md ne constitue pas une photographie définitive de l’entreprise. Il sert de point de départ, puis évolue avec les résultats, les décisions prises et les apprentissages générés par l’activité.

 

Du conseiller du dirigeant à l’agent opérationnel

MULTI est conçu autour de deux usages.

Un premier enjeu concerne la découvrabilité de l’entreprise dans l’économie agentique. Matthieu Ruatti établit un parallèle avec les infrastructures qui ont accompagné les précédentes transformations du commerce : le numéro de téléphone a permis de joindre une entreprise, l’adresse électronique de lui écrire. Dans sa vision, l’entreprise doit désormais pouvoir être identifiée, comprise et sollicitée par des agents IA. MULTI cherche ainsi à structurer son identité, son offre et les informations nécessaires pour permettre à des humains comme à des agents d’interagir avec elle.

La deuxième offre son propre Operating System économique à l’entreprise, à même d’organiser les données de l’entreprise, sa mémoire, ses autorisations, ses préférences, ses mandats, ses relations consenties, son agent, son historique et ses actions économiques. L’entreprise peut alors agir et construire de la valeur dans l’économie agentique.

Par exemple, l’aide à la réflexion. Le dirigeant peut soumettre une question ouverte, analyser une difficulté ou explorer une opportunité. La plateforme conserve le contexte de l’entreprise et propose des actions cohérentes avec ses objectifs.

Matthieu Ruatti utilise une image évocatrice :

« Un dirigeant est toujours trop seul, d’une certaine manière, même lorsqu’il a des cofondateurs. Le but est de créer une espèce de Jiminy Cricket du dirigeant, dopé à l’IA, pour pouvoir créer le jumeau agentique de son entreprise. »

La plateforme devient alors un interlocuteur permanent. Il ne décide pas nécessairement à la place du dirigeant. Il l’aide à structurer ses choix et à transformer une réflexion en plan d’action. Puis vient le temps de l’action. Un dirigeant peut demander au système de préparer une campagne commerciale, de rechercher des prospects, de les qualifier et de commencer à les contacter.

« Trouve-moi des cibles pertinentes, qualifie-les, contacte-les et teste leur intérêt. Tu me repasses la main pour le closing. »

MULTI est entre autres conçu pour transmettre à l’entrepreneur une sélection de prospects déjà analysés, pour que l’entrepreneur puisse se concentrer sur son expertise, son jugement, sa capacité à conclure, puis son exécution. Le rôle humain n’est donc pas supprimé. Il est déplacé vers les moments où il reste le plus décisif.

 

L’autonomie se construit par étapes

L’un des enjeux les plus sensibles concerne le niveau d’autonomie accordé aux agents. Matthieu Ruatti considère que le dirigeant doit pouvoir l’ajuster selon les tâches et selon la confiance acquise dans le système.

« Où est-ce que je place le curseur entre moi et l’IA ? Humain, dirigeant, je suis le responsable de la boîte, donc je vérifie et valide tout, ou je veux laisser l’IA faire telle ou telle chose en autonomie ? »

Une entreprise pourrait laisser un agent préparer une publication ou une relance, tout en conservant une validation humaine sur un devis, un contrat ou une facture.

Cette délégation graduelle paraît plus réaliste qu’une automatisation généralisée. Le niveau d’autonomie dépend de la réversibilité de l’action, de son impact financier, de sa portée juridique et de la sensibilité des données mobilisées. L’autonomie ne se décrète pas. Elle se construit progressivement, à partir des résultats observés et des risques que l’entreprise accepte de prendre.

 

Vers une entreprise en amélioration continue

MULTI porte également la notion de « self-improving business », ou entreprise en amélioration continue. Le système est conçu pour analyser régulièrement les enseignements issus des opérations. Il distingue les résultats positifs et négatifs, puis les transforme en règles destinées à enrichir le Business.md.

« L’IA mouline constamment, typiquement toutes les nuits, sur les apprentissages de la journée. Elle en fait des règles qui viennent améliorer le business. »

Le fichier initial, construit en quelques minutes, n’est donc qu’une première version.

« Derrière, ce fichier va s’améliorer tous les jours, toutes les semaines. Il va faire en sorte que l’entreprise devienne auto-apprenante et génératrice d’une nouvelle croissance. »

Cette promesse soulève une question de gouvernance. Une entreprise peut apprendre de ses résultats. Elle peut aussi optimiser un mauvais indicateur. Un agent commercial pourrait privilégier le volume de contacts au détriment de leur pertinence. Un système marketing pourrait rechercher la conversion immédiate sans mesurer ses effets sur la réputation de l’entreprise. Que doit alors apprendre l’agent ? Et selon quels critères ?

L’entreprise doit définir ce qu’elle souhaite améliorer, mais aussi ce qu’elle refuse de sacrifier au nom de la performance. Le Business.md est là aussi pour cela, définir un cadre et des limites saines aux activités de l’entreprise.

 

Qui contrôle les agents, les données et l’apprentissage ?

Matthieu Ruatti établit enfin une distinction entre utiliser l’IA et construire une capacité agentique maîtrisée. Pour lui, cette capacité suppose de garder la maîtrise du contexte métier, des règles, des données et des mécanismes de réversibilité.

Il définit MyMULTI.ai comme un « business agentic twin ». C’est un jumeau agentique de l’entreprise destiné à réduire l’écart entre ceux qui utilisent l’IA et ceux qui conservent la maîtrise de leurs agents, de leurs données et de leurs processus. Une entreprise peut louer des fonctionnalités auprès de plusieurs fournisseurs. Elle peut aussi chercher à constituer un actif propre, nourri par ses données, ses processus et ses connaissances métier. Encore faut-il savoir ce qui peut être partagé.

« On donne beaucoup trop de choses à un modèle IA qu’on ne maîtrise pas. Quand on parle des données d’entreprise, c’est possiblement gravissime. Donner la main et le contrôle au dirigeant d’entreprise, comme nous le faisons avec MULTI, c’est ainsi qu’on recrée de l’indépendance individuelle et in fine de la souveraineté collective. »

Matthieu Ruatti alerte notamment sur le shadow AI, c’est-à-dire l’utilisation non contrôlée d’outils d’intelligence artificielle au sein de l’entreprise.

« Ce qui ne doit pas sortir de l’entreprise ne doit pas se retrouver dans une IA, en tout cas pas sans garde-fous. »

Le Business.md et le protocole MULTI contribuent à formaliser les règles que les agents doivent respecter : ce qu’ils peuvent exploiter, ce qui doit rester sous contrôle et ce qui ne doit jamais quitter le périmètre de l’entreprise.

L’architecture présentée combine des composants propriétaires et open source, des environnements segmentés par entreprise et un hébergement européen. L’objectif est de réduire la dépendance à un fournisseur unique et de conserver une meilleure maîtrise des données. Il ne s’agit pas d’une souveraineté absolue. Il s’agit plutôt d’augmenter la capacité de choix, de contrôle et de réversibilité.

La plateforme MyMULTI.ai est aujourd’hui live, en phase bêta, sur des cas d’usage d’entreprises diverses. Au moment de l’entretien, aucune métrique consolidée n’avait encore été publiée.

« L’infrastructure est déjà mondiale. Son activation commence via un réseau d’experts géographiques ou sectoriels de terrain, notamment en franchise, qui activent MULTI commerce par commerce, entreprise par entreprise. Comme par le passé avec le téléphone, lorsqu’un expert venait tirer la ligne, ou avec Internet, lorsqu’il venait l’installer dans l’entreprise. »

 

Trois conseils pour les entrepreneurs

À la fin de l’entretien, Matthieu Ruatti formule trois recommandations.

La première consiste à s’entourer et à renoncer à l’exhaustivité.

« Tout va trop vite. Même pour toi, même pour moi, même pour nous. »

Il est impossible de tester chaque modèle et de suivre toutes les nouveautés. Les dirigeants doivent identifier des interlocuteurs fiables et concentrer leur attention sur les applications réellement utiles à leur activité.

La deuxième recommandation concerne les données. L’entreprise doit définir ce qu’elle accepte de transmettre à un système externe, ce que ce système externe fait de ses données, et ce qu’elle doit impérativement conserver sous son contrôle.

La troisième est la plus structurante :

« Il faut recoller à son business. Changer tout mon business pour qu’il soit bon pour l’IA, cela ne fait pas de sens. »

Cette position inverse une logique encore fréquente. Des entreprises découvrent un outil, puis cherchent un problème auquel l’appliquer. Elles modifient leurs processus pour correspondre à ses contraintes, sans toujours interroger sa contribution réelle à la stratégie.

Pour Matthieu Ruatti, les entreprises historiques, les commerces, les artisans et les sociétés de services ne doivent pas être laissés à l’écart de l’IA sous prétexte qu’ils ne sont pas technologiques.

« Ce qui fait du sens, ce sont tous les business de l’économie réelle qui doivent se mettre à l’ère de l’IA parce que l’IA s’adapte, pas parce que le business doit s’adapter à l’IA. »

C’est sans doute là que son propos dépasse le seul cas de MULTI.

L’entreprise agentique ne consiste pas à construire un nouveau métier autour d’une technologie. Elle suppose de construire une technologie capable de comprendre, de respecter et de renforcer ce métier.

Derrière la promesse des agents IA se cache finalement une question beaucoup plus ancienne : une entreprise connaît-elle suffisamment son propre métier pour pouvoir le transmettre, sans le dénaturer, à une mac