Chez Delos, l’organigramme ne s’arrête déjà plus aux salariés.
La jeune entreprise parisienne compte aujourd’hui 40 collaborateurs humains et 30 collaborateurs IA. Un équilibre encore inhabituel, mais qui résume presque à lui seul la vision défendue par son cofondateur Pierre de la Grand’rive.
Dans cinq ans, estime-t-il, les entreprises seront devenues hybrides.
« Je pense que tous les collaborateurs seront des managers de workers et qu’ils interagiront avec leurs collègues humains et leurs collègues workers. »
Derrière le terme de « worker », Delos cherche précisément à dépasser la logique des assistants conversationnels qui a dominé les premières années de l’IA générative.
« À un agent, on donne une tâche. À un worker, une fiche de poste »
Pierre de la Grand’rive découpe l’évolution récente de l’IA générative en trois étapes.
Le chatbot répond à une question.
L’agent IA réalise une tâche, puis s’arrête.
Le worker, lui, reçoit une mission destinée à durer.
La formule du dirigeant résume la différence revendiquée par Delos :
« À l’agent, on donne une tâche. Au worker, on donne une fiche de poste. »
Ce changement de vocabulaire n’est pas anodin.
Delos veut donner à ses IA une véritable identité professionnelle : un nom, une fonction, une adresse e-mail, un numéro de téléphone, des accès aux logiciels de l’entreprise, une mémoire persistante et même un ordinateur virtuel.
Le worker peut être contacté sur Teams, par e-mail ou par téléphone. Il conserve le contexte de son activité, apprend de ses interactions et poursuit sa mission dans le temps sans attendre systématiquement qu’un utilisateur revienne lui transmettre une nouvelle instruction.
La valeur revendiquée par Delos ne réside donc pas uniquement dans les grands modèles de langage.
« La plus-value n’est pas dans le LLM. Elle est dans le système qui vient au-dessus », explique Pierre de la Grand’rive.
Mémoire, identité, permissions, intégrations, supervision et autonomie deviennent alors une couche supplémentaire entre le modèle d’IA et l’entreprise. Une évolution qui s’inscrit plus largement dans le passage de l’IA générative à l’IA agentique.
Prospecter, relancer et maintenir un CRM
C’est dans la prospection commerciale que cette logique devient particulièrement concrète.
Un worker peut rechercher des entreprises correspondant aux critères d’un client, identifier des prospects, entrer en contact avec eux, personnaliser les échanges, effectuer des relances, proposer un rendez-vous puis mettre à jour automatiquement le CRM.
Selon Delos, ses workers peuvent accéder à environ 3 000 intégrations, parmi lesquelles LinkedIn et plusieurs outils commerciaux ou CRM.
Et lorsqu’une intégration n’existe pas, le système dispose d’un autre moyen d’action : son propre ordinateur.
Le worker peut alors naviguer dans une interface comme le ferait un utilisateur humain.
Cette autonomie va jusqu’à la téléphonie. Mais Pierre de la Grand’rive reconnaît lui-même que toutes les utilisations ne sont pas encore mûres.
Le cold calling entièrement automatisé, par exemple, n’est pas aujourd’hui l’usage que Delos recommande le plus. La voix reste identifiable et l’expérience peut être mal perçue par la personne appelée.
À l’inverse, le dirigeant considère que les appels de relance ou certaines fonctions de support fonctionnent déjà beaucoup mieux.
C’est un point révélateur : derrière la promesse d’autonomie, le déploiement réel reste aussi dépendant de l’acceptabilité des utilisateurs.
Plus de 300 entreprises auraient déjà déployé des workers
Delos affirme ne plus être au stade de l’expérimentation.
Selon Pierre de la Grand’rive, des workers travaillent actuellement dans plus de 300 entreprises, avec notamment des références comme Meilleurtaux, Icade ou Best Western.
Cette adoption accompagne une accélération financière spectaculaire revendiquée par la société : son revenu récurrent annuel serait passé de 2,5 à 5 millions d’euros en trois mois.
Mais le changement le plus intéressant n’est peut-être pas financier.
Il est organisationnel.
Delos utilise elle-même ses propres systèmes et se présente comme un laboratoire de cette nouvelle manière de travailler. Avec 40 humains pour 30 collaborateurs IA, l’entreprise teste déjà la coexistence qu’elle veut désormais vendre à ses clients.
Cette évolution dépasse d’ailleurs les seuls métiers commerciaux : l’IA agentique commence également à automatiser des processus de back-office, de la finance aux ressources humaines en passant par les opérations.
Si l’IA travaille, remplace-t-elle nécessairement quelqu’un ?
C’est évidemment la question qui accompagne cette promesse.
Un worker capable de prospecter, produire du contenu, gérer des opérations, effectuer des relances ou mettre à jour un CRM réalise précisément des tâches aujourd’hui confiées à des salariés.
Pierre de la Grand’rive rejette pourtant l’idée d’une substitution directe.
« On ne remplace pas des jobs, on vient ajouter des collègues à des équipes. »
Selon lui, les entreprises qui déploient actuellement ces solutions sont principalement en croissance et cherchent davantage à augmenter leur capacité de production qu’à réduire leurs effectifs.
Il prend Delos comme exemple : malgré ses 30 collaborateurs IA, la société continuerait à recruter environ deux personnes par semaine.
Le dirigeant parle donc davantage de déplacement de la valeur créée par les humains que de remplacement.
La distinction est importante, mais elle ne règle pas complètement la question.
Le fait qu’une entreprise technologique en forte croissance recrute simultanément des salariés et des workers ne permet pas encore de déterminer l’effet qu’aurait une adoption massive de ce type de systèmes sur les fonctions commerciales, administratives, marketing ou support.
Plus largement, l’impact de l’intelligence artificielle sur le travail pourrait moins prendre la forme d’un remplacement intégral des métiers que d’une recomposition des tâches et de la valeur associée à chacune d’elles.
La vraie transformation pourrait finalement se situer ailleurs : dans la nature même du travail humain.
Moins exécuter certaines tâches. Davantage définir des objectifs, contrôler, arbitrer et superviser des systèmes capables de les effectuer.
Le manager humain garde le curseur de l’autonomie
Plus le worker devient autonome, plus une autre question apparaît : jusqu’où une entreprise doit-elle le laisser agir seul ?
Chez Delos, l’autonomie est présentée comme un curseur.
Un worker dispose de règles, de permissions et de garde-fous définis par l’organisation. Les actions sensibles peuvent nécessiter une validation humaine et le niveau d’autonomie peut ensuite augmenter progressivement à mesure que la confiance s’installe.
« Le worker est sous la supervision d’un manager humain », insiste Pierre de la Grand’rive.
L’entreprise travaille également sur la traçabilité : il doit être possible de retrouver les actions réalisées et de comprendre les décisions prises.
Le sujet est essentiel.
Car lorsqu’une IA ne se contente plus de générer un texte mais commence à envoyer des messages, modifier des données, contacter des clients ou agir dans des logiciels internes, la question n’est plus seulement de savoir ce que l’IA sait faire.
Elle devient : qu’est-ce qu’une entreprise accepte de la laisser faire seule ?
Cette autonomie augmente mécaniquement les enjeux de gouvernance. Les risques liés aux agents IA et à l’accès aux données de l’entreprise deviennent ainsi une composante centrale du déploiement, notamment lorsque les systèmes disposent de droits d’écriture ou peuvent déclencher des actions sans intervention immédiate.
Face à OpenAI et Anthropic, Delos joue une course de vitesse
Reste une difficulté considérable.
Delos évolue sur un marché où OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google et de nombreux acteurs travaillent eux aussi sur des agents toujours plus autonomes.
La frontière entre chatbot et système d’exécution devient d’ailleurs de plus en plus fine : Anthropic a récemment rapproché Claude de cette logique en intégrant davantage de capacités agentiques directement dans son environnement de travail.
Pierre de la Grand’rive assume cette concurrence et revendique aujourd’hui une avance technologique de Delos sur cette couche agentique.
Mais il reconnaît également que les géants américains finiront probablement par avancer sur le même terrain.
« La question, c’est où est-ce qu’on sera quand ils y seront. »
Tout l’enjeu est là.
Delos ne peut difficilement rivaliser avec les moyens financiers consacrés aux modèles fondamentaux par les plus grands acteurs mondiaux de l’intelligence artificielle.
Son pari consiste donc à construire sa différenciation ailleurs : dans le système qui transforme ces modèles en collaborateurs opérationnels.
Autrement dit, le modèle pourrait progressivement devenir interchangeable tandis que la couche d’orchestration deviendrait stratégique.
C’est sur cette couche que Delos entend construire son avance.
La souveraineté comme deuxième ligne de défense
Cette stratégie explique également l’importance accordée à la souveraineté.
À mesure que les workers accèdent aux données, aux logiciels et aux processus internes, ils deviennent potentiellement une composante critique du système d’information de l’entreprise.
Delos affirme héberger les données de ses clients européens en France, notamment sur l’infrastructure de Scaleway.
L’entreprise peut toutefois utiliser des modèles privés d’OpenAI ou d’Anthropic lorsque les clients le souhaitent.
Pour les environnements plus sensibles, elle indique pouvoir utiliser des modèles open source hébergés sur ses propres infrastructures.
La souveraineté défendue par Delos ne signifie donc pas nécessairement l’absence totale de technologies américaines.
Elle repose plutôt sur la volonté de conserver la maîtrise des données, de l’infrastructure, du système agentique et du choix des modèles.
Pour Pierre de la Grand’rive, l’enjeu deviendra d’autant plus important que ces IA toucheront progressivement aux processus stratégiques des entreprises européennes.
10 millions d’euros pour passer de la technologie à la distribution
C’est dans ce contexte que Delos vient de lever 10 millions d’euros en série A.
L’objectif annoncé n’est plus principalement de financer la recherche.
Pierre de la Grand’rive considère que la technologie est désormais suffisamment mature après deux années de développement.
Les fonds doivent donc financer le passage à l’échelle : renforcer les équipes commerciales, accompagner les déploiements, accélérer en France et en Europe et commencer à s’installer davantage aux États-Unis.
Delos affirme y avoir déjà signé ses premiers contrats.
La levée finance donc surtout une course commerciale.
Car si l’avance technologique revendiquée par l’entreprise existe réellement, son enjeu est désormais de la convertir en distribution avant que le reste du marché ne la rattrape.
Après avoir appris à utiliser l’IA, faudra-t-il apprendre à la manager ?
C’est probablement la question la plus intéressante derrière Delos.
Depuis l’arrivée de ChatGPT, les entreprises cherchent essentiellement à apprendre à leurs collaborateurs à utiliser l’intelligence artificielle.
Le pari de Delos inverse progressivement cette logique.
Demain, le salarié ne se contenterait plus d’utiliser un logiciel. Il pourrait recevoir plusieurs collaborateurs numériques, leur attribuer des missions, contrôler leur travail et décider de leur niveau d’autonomie.
Le management ne concernerait alors plus uniquement des équipes humaines.
Cette organisation est encore loin d’être généralisée. Ses conséquences sur l’emploi, la responsabilité, la cybersécurité ou le fonctionnement quotidien des entreprises restent largement à mesurer.
Mais chez Delos, l’expérience a déjà commencé.
Et derrière les 10 millions d’euros levés par la scale-up, c’est peut-être cela qui mérite le plus d’attention : le passage d’une IA que l’on utilise à une IA que l’on commence à manager.
À propos de Delos
Fondée en 2023 par Thibaut et Pierre de la Grand’Rive, Delos est une startup française spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée aux entreprises. Elle développe notamment des agents IA capables d’automatiser des processus métier complets, avec l’ambition d’intégrer de véritables collaborateurs numériques au fonctionnement quotidien des organisations.
