011 à 2 semaines
Cadrage & qualification
On évalue ensemble si votre cas d'usage est réellement un bon candidat pour l'IA. Si une règle métier classique fait le job, on vous le dit honnêtement.
Développement avec l'IA
Intégrer l'IA générative dans vos logiciels — sans hype, sans risque RGPD
On utilise l'IA quand elle apporte une vraie valeur métier, pas pour cocher une case. Modèles souverains, réponses sourcées, métriques claires. Notre cadre depuis 2023.
Cas d'usage
Quatre applications concrètes que nous livrons régulièrement
Pas de promesse vague. Voici ce sur quoi on intervient le plus, avec des exemples réels.
Recherche sémantique sur vos documents internes
Indexez procédures, contrats, knowledge base, comptes rendus. Vos équipes interrogent en langage naturel et obtiennent des réponses sourcées.
Ex. : un commercial demande « Quelles sont les conditions de paiement pour un client EDI ? » → réponse extraite des CGV, avec lien vers le document.
Chatbot interne pour le support N1
Désengorgez le helpdesk en automatisant les questions récurrentes (RH, IT, méthodologie). L'agent escalade vers un humain quand il doute.
Ex. : « Comment réinitialiser mon mot de passe Salesforce ? » → réponse + lien runbook + formulaire de demande pré-rempli.
Extraction de données depuis PDF / images
Factures fournisseurs, bons de commande, fiches techniques scannées : on extrait les champs structurés, on les valide et on alimente votre SI.
Ex. : 200 factures PDF traitées par jour, champs extraits avec 99% de précision, validation humaine seulement sur les 5% incertains.
Génération assistée de documents
Devis, comptes rendus de visite, synthèses commerciales : l'IA pré-remplit à partir de vos données, l'humain relit et valide.
Ex. : un technicien dicte sa visite, l'IA produit un compte rendu structuré, lié au CRM, prêt à être validé en 30 secondes.
Notre approche
Trois principes qui filtrent 90% des mauvaises idées IA
Souveraineté des données
Modèles hébergés en Europe (Mistral, Claude via Bedrock UE) ou en local. Vos données ne partent pas chez OpenAI sans contrat clair, ni chez personne sans votre accord explicite.
Réponses toujours sourcées
Une réponse IA non sourcée est une opinion. Nos pipelines RAG citent systématiquement les documents source, avec lien direct pour vérification.
L'IA si — et seulement si — elle apporte
Sur 100 idées « avec de l'IA », 60 marchent mieux avec une règle métier classique. On vous le dit, même si ça réduit notre périmètre. C'est notre rôle.
Comment on procède
Quatre étapes, du cadrage à la mise en production
Aucune étape n'est sautée — c'est le seul moyen de livrer un produit IA qui tient en production, et pas une démo qui impressionne en réunion.
023 à 6 semaines
POC mesuré
Un prototype sur vos vraies données, avec des métriques claires (precision, recall, taux d'hallucination). Pas de magie, des chiffres.
036 à 12 semaines
Intégration produit
Une fois le POC validé, on intègre dans vos outils existants : SI, CRM, Slack, app interne. Avec auth, audit log et UX soignée.
04En continu
Run & amélioration continue
Surveillance qualité, ajustement des prompts, ré-entraînement sur retours utilisateurs, mise à jour des modèles. La qualité ne se décrète pas, elle se mesure.
Stack technique
Une stack moderne, agnostique et souveraine
On ne marie pas un fournisseur. On choisit le modèle le plus adapté à chaque cas, en gardant la possibilité d'en changer plus tard si besoin.
Modèles
- Mistral (souverain)
- Claude (Anthropic)
- GPT-4 (OpenAI)
- Modèles open source en local
Frameworks
- Vercel AI SDK
- LangChain
- LlamaIndex
Vector store
- pgvector (Postgres)
- Qdrant
- Pinecone
Hébergement
- OVH / Scaleway
- AWS Bedrock UE
- Auto-hébergement on-prem
Notre signature
On vous dira aussi quand ne pas mettre d'IA
Une grande partie de la valeur que nous livrons en mission IA, c'est de vous faire économiser un projet IA. Quand un workflow simple, une règle métier ou une recherche full-text suffit, on le dit clairement.
Quand le volume est faible
Sous 50 requêtes par jour, le ROI d'un projet IA est rarement justifié. Une recherche bien faite suffit.
Quand l'erreur n'est pas tolérable
Sur des décisions juridiques, médicales ou financières critiques, l'IA assiste mais ne décide pas. Et parfois mieux vaut s'en passer.
Quand vos données sont chaotiques
Garbage in, garbage out. Si vos documents sources sont contradictoires, l'IA reproduira le chaos avec assurance.
Prêt à tester ?
Atelier de qualification IA — 90 minutes, offert
On regarde ensemble votre cas d'usage. Vous repartez avec un avis honnête sur la faisabilité, le ROI estimé, et un plan de POC chiffré.