Des factures fournisseurs qui se saisissent toutes seules
Développement IA sur mesure : automatisez, analysez, extrayez
Tâches répétitives, documents à traiter, contenu à produire : l'IA peut s'en charger quand elle est bien cadrée. Nous intégrons des solutions adaptées à votre métier, directement dans les outils que vos équipes utilisent déjà.
L'IA au service de votre productivité
On automatise les tâches chronophages que vos équipes font à contrecœur : traitement de documents, extraction de données, rédaction répétitive. L'IA s'occupe du bruit, les équipes gardent les décisions.
Avant d'écrire une ligne de code, on regarde avec vous où est le temps perdu, combien il représente, et si l'IA peut vraiment s'y attaquer. Parfois la réponse est non, et c'est utile à savoir avant d'investir.
- Intégration IA : Ajoutez de l'intelligence à vos outils existants : analyse de données, automatisations, assistants, recommandations...
- Gestion documentaire intelligente : Créez une plateforme dédiée pour analyser, classer, extraire et organiser vos documents automatiquement.
- Génération de contenu : Générez des textes clairs, adaptés à votre métier : e-mails, de fiches produits ou de documents internes.
Exemples.
Des situations que l’on retrouve souvent, et l’outil qu’on peut en faire.
Un rapport qui s’écrit tout seul
Réalisations.
Les réalisations concrètes de développement sur-mesure
+ de 150 projets livrés+ de 10 ans d'expérience
Voir toutes les réalisationsIdentifier les leviers pour renforcer l'autonomie de son exploitation
Un extranet pour centraliser l'ensemble des informations et ressources documentaires
Proposer une simulation d'emprunt immobilier au plus près des conditions réelles
Donner les outils pour maîtriser sa consommation d'énergie
Réaliser des projets de séquençage en génomique
Identifier les leviers pour renforcer l'autonomie de son exploitation
Un extranet pour centraliser l'ensemble des informations et ressources documentaires
Proposer une simulation d'emprunt immobilier au plus près des conditions réelles
Donner les outils pour maîtriser sa consommation d'énergie
Réaliser des projets de séquençage en génomique
Identifier les leviers pour renforcer l'autonomie de son exploitation
Un extranet pour centraliser l'ensemble des informations et ressources documentaires
Proposer une simulation d'emprunt immobilier au plus près des conditions réelles
Donner les outils pour maîtriser sa consommation d'énergie
Réaliser des projets de séquençage en génomique
Engagements.
Ce sur quoi on ne transige pas quand on met de l'IA en production.
Sécurité & conformité
Données chiffrées, isolation stricte, politique RGPD documentée et applicable.
Temps de réponse tenus
Choix du modèle en fonction du besoin : on ne paie pas GPT-4 pour classer trois catégories.
Intégration dans vos outils
L'IA arrive via API dans vos applications métier, pas dans une interface parallèle à apprendre.
Cycles courts
Un premier cas d'usage livré en quelques semaines, puis on itère avec de vrais retours terrain.
Suivi mesurable
Temps gagné, taux d'erreur, coût par requête : on remonte des chiffres, pas des impressions.
Pas d'IA pour l'IA
Si une règle métier ou un script suffit, on le dit. On ne met de l'IA que là où elle apporte quelque chose qu'on ne saurait pas faire autrement.
Notre approche.
Une méthode concrète pour des projets IA qui tiennent la route.
On passe une demi-journée à cartographier les tâches répétitives dans votre organisation : combien de temps elles prennent, qui les fait, à quelle fréquence. On compare ensuite ce coût au coût probable d'une solution IA (intégration, appels API, supervision). Quand le retour sur investissement n'est pas évident, on le dit et on passe au cas d'usage suivant.
On ne refait pas votre CRM ou votre ERP. On ajoute des briques IA via API dans les outils que vos équipes utilisent déjà. Concrètement : un bouton qui résume un ticket dans Zendesk, une classification automatique dans votre back-office, une extraction de données dans votre système documentaire. Vos équipes gardent leurs habitudes.
L'IA se trompe. On conçoit donc systématiquement des garde-fous : validation humaine quand la décision a un impact fort, traçabilité de chaque appel, filtrage des données sensibles avant envoi au modèle, conformité RGPD. Votre équipe doit pouvoir comprendre pourquoi le système a répondu ça, et reprendre la main à tout moment.
Méthodologie.
Notre approche pour des projets IA qui livrent des résultats mesurables
On identifie ensemble les tâches répétitives à fort volume dans votre organisation. Pour chacune, on chiffre le temps passé, le coût d'erreur actuel, et le ROI attendu. Les cas d'usage à faible ROI sont écartés avant tout développement.
On construit un prototype en deux à quatre semaines avec un échantillon de vos vraies données. On mesure précision, rappel, latence et coût par requête. Si la PoC ne tient pas les objectifs, on s'arrête là — pas de pipeline en production.
Validation humaine sur les décisions à fort impact, journalisation de chaque appel modèle, filtrage RGPD avant envoi, choix de modèle calibré au besoin (pas GPT-4 pour classer trois catégories). On expose l'IA via API dans vos outils existants.
Suivi mensuel des métriques (précision, dérive, coût, taux d'erreur). Boucle de feedback utilisateur intégrée. On affine les prompts, on ajuste les modèles, on documente chaque évolution.
Questions fréquentes.
Ce qu'on nous demande le plus souvent avant de lancer un projet IA.
On compare le coût d'une automatisation IA (intégration, appels API, supervision) au coût manuel actuel. Si une règle déterministe, un script ou un SaaS existant fait le travail, on le dit et on n'engage pas de projet IA.
Rarement. Pour 90 % des cas d'usage métier, le fine-tuning d'un modèle de fondation (GPT-4, Claude, Gemini, Mistral) ou la construction d'un système RAG par-dessus suffit — c'est plus rapide, moins cher, plus maintenable.
Selon la sensibilité : Azure OpenAI Europe, Mistral hébergé en France, AWS Bedrock Europe, ou auto-hébergé sur votre propre infrastructure. On documente la chaîne de traitement.
On conçoit chaque pipeline en partant du principe que le modèle se trompera parfois. Concrètement : portes de validation humaines, sorties structurées (JSON Schema), ancrage par recherche, scoring de confiance, chemin de repli vers un humain.
Un cas d'usage cadré livre un premier résultat mesurable dans les 6 à 8 semaines après le coup d'envoi. La PoC arrive en 2 à 4 semaines, la mise en production suit si les chiffres tiennent.
Pré-cadrage offert : reformulation du besoin, points à trancher, première fourchette. Mise en production d'un cas d'usage : chiffrée selon sa complexité. Supervision et évolution : par packs de jours, selon le volume.
Un process à digitaliser ?
Le pré-cadrage est offert, sans engagement.
Décrivez-le en quelques lignes : vous recevez une première lecture du besoin, les points à trancher et une fourchette de budget.