PREUVE · JITTERBIT
Débloquer une plateforme historique : des migrations en heures plutôt qu’en semaines.
Les clients de la plateforme historique de Jitterbit étaient exclus de sa plateforme cloud moderne. Un projet de migration coûteux avait déjà échoué. Nous avons construit — puis licencié — un convertisseur fondé sur l’IA qui a rendu la migration routinière.
Le problème
Une large base de clients tournait sur la plateforme historique de Jitterbit et ne pouvait pas passer au produit cloud moderne. Chaque migration était un projet sur mesure — lent, coûteux et sujet aux erreurs — et une tentative sérieuse de l’industrialiser avait déjà échoué.
La conséquence était stratégique, pas seulement technique. Tant que les clients restaient sur la plateforme historique, la croissance de la nouvelle était bridée. Des années s’étaient écoulées dans cet état.
Le matériau de départ était mince : une poignée de fichiers projet legacy en exemple, des sorties cibles construites à la main, et aucune spécification fiable de l’un ou l’autre format. L’entrée n’était que partiellement comprise ; la cible ne l’était qu’à travers ce que la nouvelle plateforme acceptait.
L’intervention
La percée n’a pas été un meilleur convertisseur. Ce fut une autre question. Au lieu de chercher une transformation de l’entrée vers la sortie, nous avons entrepris de comprendre chaque élément du format legacy si complètement que la conversion soit forcée plutôt que devinée. Cette méthode est devenue notre plateforme d’investigation EuclidAI.
Chaque structure du format legacy a été classifiée, décomposée jusqu’à l’irréductible, interprétée, puis validée en injectant l’interprétation dans la plateforme réelle — qui l’acceptait ou la rejetait.
Chaque élément validé entrait dans une bibliothèque de règles permanente. Les motifs connus étaient réutilisés plutôt que réappris, si bien que chaque nouveau fichier prenait une fraction du temps du précédent.
L’IA travaille hors ligne, dans des contraintes explicites, avec une piste d’audit intégrée. Elle ne certifie jamais sa propre production.
Ce qui tourne en production est un convertisseur déterministe qui applique les règles prouvées. Les motifs inconnus repartent vers l’investigation au lieu d’être devinés.
Le résultat
- La migration est passée de plusieurs semaines à quelques heures
- La conversion s’exécute comme un outillage vérifié et déterministe, et non plus comme un projet sur mesure
- Un frein à la croissance vieux de plusieurs années a été levé
- IOIntegrated a construit, puis licencié, le convertisseur à Jitterbit — et le partenariat a été annoncé publiquement
La migration avait déjà été tentée, et avait échoué. Le déblocage n’a pas été un meilleur convertisseur — c’est la compréhension de chaque élément du format legacy jusqu’à ce que la conversion soit forcée, et non devinée.
Deuxième mission : rendre l’équipe Professional Services autonome avec l’IA
Une fois le convertisseur en place, Jitterbit a demandé autre chose : aider son équipe avant-vente des Professional Services à travailler elle-même avec l’IA. Nous avons conçu et animé un programme d’acculturation à l’IA en trois sessions pour 20 à 25 personnes, deux heures chacune, en partant d’une évaluation de maturité de l’équipe, puis de la maîtrise des outils à la construction de démonstrations en direct, jusqu’à un cadre reproductible pour identifier et positionner des opportunités d’intégration IA auprès des clients. Chaque session a été co-animée avec le manager de l’équipe, pour que la pratique survive au programme.
- Évaluation de maturité avant la première session
- Trois sessions de deux heures, pratiques plutôt que magistrales
- Maîtriser, puis construire, puis appliquer aux propres conversations commerciales de l’équipe
- Co-animation avec le manager ; aucune dépendance envers nous ensuite
Un participant a décrit son propre travail comme dix fois plus rapide après le programme.
Pourquoi cela compte au-delà de Jitterbit
Toute organisation qui possède un format, une configuration ou un système que personne ne comprend entièrement fait face au même type de problème. La méthode qui a résolu celui-ci — classifier, décomposer, interpréter, valider de l’extérieur, mémoriser — s’applique partout où l’inconnu est le véritable obstacle et où les données sont propriétaires. C’est là que nous faisons notre meilleur travail.
Une migration a-t-elle déjà échoué une fois ?
C’est généralement le signe que le problème a été posé comme une transformation alors qu’il s’agissait d’une question de compréhension. Confiez-le-nous.