Stratégie de Contenus Vidéo
Aperçu de ce que nous pouvons créer pour vous
Avant de parler de votre stratégie, voici ce que nous avons déjà construit — des preuves concrètes, mesurées, dans des secteurs exigeants.
Understand Tech n'est pas une énième plateforme IA. C'est la réponse à un problème que les DSI connaissent tous mais que personne n'avait encore résolu : déployer une IA puissante sur ses propres données, sans les exposer, sans équipe dédiée, sans attendre 18 mois.
Understand Tech est la seule plateforme no-code permettant un déploiement IA entièrement on-premise — les données ne quittent jamais le périmètre de l'entreprise. L'AI-in-a-Box va plus loin : un boîtier dans vos locaux, hors-ligne total. Le Test Case Generator transforme une datasheet de 300 pages en cas de test structurés en moins de 20 minutes.
L'IA d'entreprise ne doit pas être un pari sur ses données. Chaque organisation peut automatiser ses processus sans développeur IA. La sécurité et la performance ne sont pas incompatibles. L'IA n'est pas un remplacement humain : c'est un expert virtuel disponible 24/7, entraîné sur vos propres documents.
DSI, CTO, Directeurs R&D et Responsables Qualité dans l'industrie, les semi-conducteurs et les grandes entreprises réglementées. Décideurs IT entre 35 et 55 ans, bilingues, très actifs sur LinkedIn.
Des directeurs IT et managers techniques dans des entreprises industrielles, des fabricants de semi-conducteurs et d'appareils électroniques, des software houses et grandes organisations réglementées. Ils ont un budget, une responsabilité sur la sécurité des données, et une pression de leur direction pour "faire quelque chose avec l'IA".
Leurs équipes perdent des heures à chercher des réponses dans des centaines de pages de documentation technique. Pire : certains utilisent ChatGPT avec des données confidentielles parce qu'il n'existe pas d'alternative interne simple. Ils voient le risque mais ne savent pas comment le résoudre sans lancer un projet de 18 mois.
"Déployer l'IA en entreprise prend des mois et nécessite une équipe dédiée." — "ChatGPT Enterprise suffit, nos données sont protégées." — "Le no-code n'est pas assez robuste pour nos besoins techniques." — "Nos documents sont trop complexes pour une IA."
Un concurrent qui adopte l'IA avant eux. Une fuite de données via un outil mal sécurisé. Un chiffre concret sur le temps perdu en recherche documentaire. La preuve qu'on peut déployer une IA souveraine en 48h, sans équipe data science, sans risque, sans dépendance externe.
Une recherche structurée sur les tendances, les débats et les angles qui génèrent des vues dans votre secteur — avec un scoring précis pour ne garder que ce qui va vraiment fonctionner.
Des exemples de vidéos interview en format court — le style exact de ce que nous produirions pour vous.
Format interview 3/4 — le porte-parole s'adresse à un intervieweur hors champ. Ton : expert accessible, direct, factuel. Vouvoiement. Anglicismes assumés (AI, no-code, workflow) car le public DSI les maîtrise.
Zéro CTA, zéro conclusion creuse. Chaque script finit sur une affirmation forte. Les accroches sont séparées du corps — elles seront lues en premier au prompteur.
Je vais vous raconter quelque chose qui s'est passé dans une entreprise industrielle. Un ingénieur senior utilise ChatGPT pour gagner du temps sur une réponse à appel d'offres. Il colle des extraits de specs techniques — rien de catastrophique, il pense. Trois semaines plus tard, un concurrent remporte l'appel d'offres avec des arguments qui ressemblent étrangement aux leurs.
Ce qui s'est passé dans cette entreprise, c'est pas un scénario de film. C'est quelque chose qui se reproduit depuis que les outils d'IA grand public sont devenus accessibles au bureau.
En fait, le problème c'est pas ChatGPT en lui-même. Le problème, c'est que vos employés n'ont pas d'alternative interne. Quand vous n'avez pas d'outil IA sécurisé dans votre entreprise, les gens vont chercher ce qui fonctionne. Et ce qui fonctionne, c'est ChatGPT.
Et le truc c'est que 47% des utilisateurs d'IA en entreprise utilisent leurs outils personnels, pas ceux de l'organisation. IBM l'a mesuré en 2025. Le code source représente 42% des données sensibles qui partent sur ces plateformes.
Moi quand je vois ça, je me dis que la plupart des entreprises ont un Shadow AI qui tourne depuis 2 ans — et elles ne le savent pas. Leurs specs techniques, leurs contrats, leurs données RH — tout ça passe par des serveurs que personne dans l'entreprise ne contrôle.
La seule façon de régler le problème, c'est pas d'interdire. Parce qu'interdire ça marche pas. C'est de donner aux équipes un outil aussi facile à utiliser que ChatGPT, mais qui tourne sur votre propre infrastructure. Vos données ne sortent pas. Vos équipes ont leur assistant. Et vous dormez la nuit.
Je vais vous donner un chiffre qui m'a frappé. Pour les grandes entreprises, le délai moyen entre la décision de déployer l'IA et les premiers résultats opérationnels, c'est 17 mois. Et dans 78% des cas, le projet ne délivre pas ce qui était attendu à l'origine.
Ce chiffre vient d'une étude sur 200 déploiements IA en 2024-2025. Et le plus intéressant, c'est pas le délai — c'est la raison pour laquelle ça prend autant de temps.
La plupart des grandes entreprises commencent par la mauvaise question. Elles se demandent "comment on déploie l'IA" avant de se demander "sur quoi on a déjà quelque chose à dire". Et elles partent dans des projets infrastructure — gouvernance, équipe data, architecture — qui prennent des mois avant même d'avoir un premier résultat visible.
Le truc c'est que pendant ce temps-là, leurs équipes utilisent déjà des outils IA non autorisés, non sécurisés, non tracés. Donc l'entreprise paie 17 mois de projet pendant que le Shadow AI tourne en parallèle depuis le premier jour.
Moi quand je vois les entreprises qui s'en sortent le mieux, c'est pas celles qui ont les plus gros projets. C'est celles qui ont déployé quelque chose de concret en 48 heures — sur un cas d'usage précis, avec leur documentation existante — et qui ont montré un résultat avant même de demander un budget.
La plupart des entreprises ont tout ce qu'il faut pour déployer leur premier assistant IA cette semaine. Les documents existent déjà. L'expertise existe déjà. Il manque juste le bon point d'entrée.
Tout le monde vous dit que vos données sont sécurisées dans le cloud. Mais voilà ce que peu de gens savent : en novembre 2025, OpenAI a subi une fuite via son prestataire Mixpanel. Vos données de requêtes IA — elles étaient où à ce moment-là ?
Le débat cloud versus on-premise a changé avec l'IA. Avant, la question c'était la performance et le coût. Maintenant, c'est une question de souveraineté des données.
En fait, quand vous utilisez une solution IA cloud, vous avez souvent trois niveaux d'intermédiaires : le fournisseur de l'IA, son fournisseur cloud, et les sous-traitants techniques. Chacun de ces niveaux est une surface d'attaque potentielle. Et les contrats, même bien rédigés, ne vous protègent pas d'une fuite chez un prestataire que vous ne connaissez même pas.
Ce que peu de gens disent clairement, c'est que certaines données ne devraient jamais quitter le périmètre de l'entreprise. Vos spécifications techniques, vos données R&D, vos contrats en cours de négociation — c'est votre avantage concurrentiel.
La plupart des entreprises pensent qu'elles ont le choix entre l'IA cloud — pratique mais risquée — et pas d'IA du tout. Ce n'est plus vrai. Il existe des solutions qui tournent entièrement dans vos locaux, sur votre propre infrastructure, avec les mêmes performances.
La vraie question que je pose aux DSI que je rencontre, c'est : est-ce que vous accepteriez de stocker vos documents R&D chez un prestataire extérieur sans audit de sécurité ? La plupart disent non. Alors pourquoi accepter ça pour votre IA ?
En complément des vidéos interview, ces formats courts et rythmés déclenchent des réactions, des partages et des sauvegardes.
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