Agents IA, RAG, automatisation de tâches métier. On développe, on met en prod, on forme vos équipes. L'objectif n'est pas de remplacer vos collaborateurs, mais d'augmenter leur capacité d'action avec des gains concrets acceptés sur le terrain. Si l'IA n'est pas la bonne solution, on vous le dit clairement.
Situations où l'IA peut vous faire gagner du temps, réduire les erreurs, ou débloquer de nouveaux usages. On part de vos processus métier, pas d'une techno.
Vos équipes passent des heures sur des tâches manuelles : classification de documents, extraction de données, réponses emails, analyse de tickets, traduction, synthèses.
On vous aide à : Identifier les tâches automatisables, développer un POC, mesurer le gain de temps, industrialiser en production.
Vous avez des milliers de documents (procédures, contrats, notes, tickets). Trouver l'info prend du temps. Vous voulez un système de questions/réponses intelligent.
On vous aide à : Mettre en place un RAG (Retrieval Augmented Generation), indexer vos documents, construire un chatbot interne, former vos équipes.
Vous voulez un agent qui exécute des actions : trier des emails et créer des tickets, analyser des factures et remplir votre ERP, répondre automatiquement à des demandes clients.
On vous aide à : Designer l'agent (outils, workflow), développer et tester, connecter à vos systèmes (API, base de données), déployer en production.
Vous avez fait un POC IA (ou un prestataire l'a fait). Ça marche en démo mais vous ne savez pas comment industrialiser, sécuriser, maintenir en production.
On vous aide à : Auditer le POC, identifier les blocages (perfs, coûts, sécurité), refactoriser si nécessaire, déployer en production avec monitoring.
Vous voyez le potentiel de l'IA, mais vous ne voulez ni brusquer les équipes, ni créer de rejet en interne. Vos équipes ont besoin de comprendre à quoi elle sert, ce qu'elle change, et ce qu'elle ne remplace pas.
On vous aide à : Identifier des cas d'usage utiles, prouver la valeur rapidement, former les équipes et accompagner l'adoption sans logique d'imposition.
Vous avez un produit ou une application. Vous voulez y intégrer de l'IA : assistant conversationnel, suggestions intelligentes, analyse automatique, génération de contenu.
On vous aide à : Designer la feature IA, choisir le bon modèle (API ou self-hosted), développer l'intégration, optimiser les coûts et latence.
Code, agents, APIs, dashboards. Du concret qui tourne en production, pas des PowerPoint.
Vous avez une idée, on valide si c'est faisable et pertinent. POC fonctionnel avec données réelles, mesure de performance, estimation coûts production.
Chatbot ou API pour interroger vos documents en langage naturel. Indexation, recherche sémantique, génération de réponses avec sources.
Agent qui exécute des actions dans vos outils : lecture emails, création tickets, remplissage formulaires, appels API. Autonome ou supervisé.
Transformer un POC en système production : gestion erreurs, monitoring, coûts, latence, scalabilité.
Former vos équipes métier ou tech à l'IA, et créer les conditions d'une adoption utile : cas d'usage concrets, limites claires, premiers résultats visibles, montée en compétence progressive.
Vous avez un POC (interne ou externe). On audite la qualité, les coûts, la faisabilité prod, et on recommande la suite.
Déployer un agent ou un RAG ne suffit pas. Il faut aussi créer de l'adhésion. Nous introduisons l'IA à partir de cas d'usage utiles, avec des résultats visibles, de la pédagogie et un accompagnement terrain. L'objectif n'est pas de remplacer les équipes, mais d'augmenter leur efficacité.
Des gains mesurables, compris par le management et perçus comme utiles par les équipes concernées.
On commence par des irritants concrets et des cas d'usage visibles. L'adhésion vient plus vite quand la valeur se voit dans le travail quotidien.
On forme les équipes concernées, on explicite les limites, et on évite l'effet "outil magique" qui promet tout mais ne tient rien en production.
On déploie progressivement, avec des retours utilisateurs et des ajustements. L'objectif est d'installer un usage utile, pas de forcer un changement d'en-haut.
Le bon sujet n'est pas de faire moins avec moins de monde, mais de permettre à chacun de traiter plus vite, mieux, et avec plus d'impact.
On part du problème métier, puis on cadre avec vous le périmètre, les objectifs et les critères de validation. Si l'IA n'est pas la bonne solution, on vous le dit. Si elle l'est, on avance étape par étape jusqu'à la mise en production.
Selon votre besoin, vos contraintes de sécurité et votre budget, on cadre dès le départ la bonne approche : LLM SaaS, solution sur les postes, on-prem ou hybride.
Le code livré tourne en prod. Gestion d'erreurs, retry, logs, monitoring. Pas de "c'est un POC, il faudra tout refaire".
On traite les sujets de cybersécurité dès le cadrage : exposition aux failles, gestion des accès, circulation des données, journalisation, dépendances externes. Et côté RGPD, on regarde aussi la privacy des utilisateurs, les données personnelles manipulées, leur conservation et leur anonymisation si nécessaire.
On ne déploie pas l'IA par injonction. On commence par des cas d'usage concrets, on mesure les gains, on implique les utilisateurs concernés, puis on élargit quand la valeur est visible.
Les API LLM peuvent coûter cher. Pendant le POC, on évalue avec vous ce que l'usage donnera en production : coût par requête, volume mensuel estimé, et leviers pour réduire la facture si nécessaire.
Vous avez une tâche chronophage ? On analyse d'abord si l'IA est la bonne solution. Parfois, un script Python suffit. Parfois, c'est un problème d'organisation. On ne vend pas de l'IA pour vendre de l'IA.
Pas de maquette Figma. On code un POC fonctionnel avec vos vraies données. Vous voyez si ça marche, si c'est utilisable, combien ça coûte en prod.
On prépare aussi la démonstration interne : quels gains montrer, à qui, avec quels indicateurs et quelles limites. L'objectif est d'aider le management à vendre des résultats, pas une mode technologique.
Compréhension du use case, analyse données disponibles, définition KPI de succès. Devis POC.
Développement POC fonctionnel, tests sur données réelles, mesure performances et coûts.
Démonstration, collecte de feedback utilisateurs, validation métier et décision go/no-go pour la prod. Le but est de prouver la valeur avant d'élargir.
Industrialisation, déploiement infra, monitoring, formation et accompagnement des équipes concernées. L'IA est intégrée progressivement pour améliorer le travail, pas pour l'imposer.
On discute de votre use case, on vous dit si l'IA est pertinente, on estime le budget POC. Réponse directe, sans surpromesse.
