AI & machine learning

L'IA là où elle produit un résultat, pas pour la démo.

Nous identifions les tâches où l'IA vous fait gagner du temps ou de l'argent, puis nous la mettons en production, branchée sur vos outils et vos données, avec des garde-fous.

Le constat

Beaucoup de prototypes, peu de produits.

Un chatbot branché sur un modèle prend une journée. Un outil fiable, sécurisé, qui connaît vos données et que vos équipes utilisent vraiment demande un autre niveau d'exigence. C'est ce niveau que nous livrons.

Ce que nous construisons

Agents et assistants IA

Des assistants qui répondent à partir de vos documents, de votre base client ou de votre catalogue, et des agents qui exécutent des tâches dans vos outils : qualifier une demande, préparer un devis, rédiger une réponse à valider.

Automatisation de processus

Saisie, tri d'e-mails, extraction de données dans des PDF, synchronisation entre logiciels : nous automatisons les tâches répétitives et gardons un humain dans la boucle là où l'erreur coûte cher.

Analyse et prédiction

Prévision de la demande, détection d'anomalies, scoring de leads ou de risques : des modèles entraînés sur vos données, intégrés à vos tableaux de bord.

Exemples de cas d'usage

  • Le support répond toujours aux mêmes questions

    Ce que nous mettons en place
    Un assistant qui répond à partir de votre documentation et passe la main à un humain si besoin
  • Les commerciaux perdent du temps sur des leads froids

    Ce que nous mettons en place
    Un scoring qui classe les demandes entrantes selon leur probabilité de conversion
  • Des factures et bons de commande saisis à la main

    Ce que nous mettons en place
    Une extraction automatique avec contrôle humain avant validation
  • Des stocks mal dimensionnés

    Ce que nous mettons en place
    Une prévision de la demande à partir de l'historique de ventes
  • Des informations dispersées dans plusieurs outils

    Ce que nous mettons en place
    Un moteur de recherche interne qui interroge tous vos documents en langage naturel

Notre méthode

  1. Atelier d'opportunités

    Nous listons les tâches candidates et les classons par gain attendu et par difficulté.

  2. Preuve de valeur

    Un prototype sur vos vraies données, mesuré sur un critère défini à l'avance. S'il ne passe pas la barre, nous arrêtons là.

  3. Mise en production

    Intégration à vos outils, gestion des accès, suivi des coûts et de la qualité des réponses.

  4. Amélioration continue

    Nous mesurons l'usage réel et ajustons le système selon les retours de vos équipes.

Nos garde-fous

  • Vos données restent les vôtres. Aucune donnée client n'est utilisée pour entraîner des modèles tiers. Hébergement en Europe quand c'est requis.

  • Un humain valide ce qui compte. Les actions sensibles passent par une validation avant d'être exécutées.

  • Des coûts sous contrôle. Nous choisissons le modèle adapté à chaque tâche, pas le plus cher par défaut, et suivons la consommation.

  • Conformité. RGPD et règlement européen sur l'IA (AI Act) pris en compte dès la conception.

Technologies

  • OpenAI
  • Claude
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • n8n
  • PyTorch
  • Spark
  • PostgreSQL

Questions fréquentes

Non. Un assistant documentaire fonctionne avec vos documents existants. Les modèles prédictifs demandent un historique, et l'atelier d'opportunités vérifie que vous l'avez.

Elle peut. C'est pourquoi nous mesurons sa qualité sur vos cas réels et plaçons une validation humaine là où une erreur aurait des conséquences.

Oui, c'est le cas le plus fréquent. Nous nous branchons sur vos API et vos bases de données.

Cela dépend du volume et du modèle. Nous vous donnons une estimation du coût mensuel avant la mise en production.

Pour aller plus loin

Une équipe sur la durée

Un périmètre clair

Une tâche vous coûte trop de temps ?

Décrivez-la-nous. Nous vous disons si l'IA peut s'en charger, et ce que ça changerait.