How Cornell Recovered $100,000 in Unidentified Payments With AI
Retour d'expérience publié par le **Cornell AI Innovation Hub** (15 juin 2026) : comment une collaboration de deux semestres entre l'AI Hub, des étudiants de master et l'équipe Trésorerie de Cornell a transformé une investigation manuelle chronophage en un outil IA qui a permis de **récupérer 100 000 $** de paiements non identifiés sur un premier lot. Cas d'usage **AI4Business** (processus financier) réussi qui illustre presque point par point le framework **Leader-Lab-Crowd** d'**Ethan Mollick** : l'**AI Hub** joue le rôle du **Lab** (équipe centrale ambidextre, technologistes + étudiants) ; la **Trésorerie** (Cheryl Barnes, Marie Graves…) est la **Crowd** porteuse de la connaissance métier et de la douleur réelle ; et les **100 000 $** constituent la **récompense visible** (vivid win) qui ancre l'adoption — exactement le levier d'incitation que Mollick juge décisif. Méthode-clé : **« contexte d'abord, plan puis build »** via **Claude Code Plan Mode**, chaîne **fuzzy-matching → Gemini Enterprise Web Search → synthèse Claude**, le tout dans le **Cornell AI Gateway** gouverné. *« The $100,000 is a start. »*
**Pete Stergion** — Desktop Engineer au Cornell AI Innovation Hub · co-tech lead du projet (avec Phil Williammee). Article institutionnel signé de l'AI Hub.