Une IA qui tient au contact des opérations réelles
La plupart des initiatives IA meurent entre la démo et le compte de résultat. Nous prenons en charge les 90 % ingrats : pipelines de données, évaluation, garde-fous, intégration au processus. Le modèle finit par faire tourner le processus lui-même, et un indicateur métier le prouve.
Nos terrains de déploiement
Les quatre déploiements les plus demandés. Si votre cas d'usage n'y figure pas, la même discipline s'applique, et c'est justement l'objet du premier appel.
Intelligence documentaire
Contrats, sinistres, factures et déclarations réglementaires : extraits, classés et contrôlés à la vitesse de la machine, sur les seuils de précision que vous fixez.
En détail →Copilotes pour vos équipes
Des assistants pour la vente, le support et les opérations, ancrés dans vos données, avec citations, permissions et journaux d'audit intégrés.
En détail →Workflows agentiques
Des processus back-office en plusieurs étapes (tri, rapprochement, traitement des commandes) exécutés de bout en bout, avec des points de contrôle humains là où ils comptent.
En détail →Prévision & décision
Modèles de demande, de prix et de risque intégrés aux outils où la décision se prend, plutôt que dans un tableau de bord que personne n'ouvre.
En détail →Pourquoi nos déploiements tiennent
Quatre disciplines séparent l'IA en production du pilote de démonstration.
L'indicateur d'abord
Chaque mission nomme le chiffre qu'elle doit faire bouger avant la première ligne de code.
Harnais d'évaluation
Un jeu d'évaluation issu de vos cas réels, scoré en continu. Si la précision dérive, nous le savons avant vous.
Points de contrôle humains
Routage par confiance : le modèle traite la routine, les équipes traitent les exceptions.
Agnostique au modèle
API de pointe, poids ouverts ou modèle affiné : le choix se fait tâche par tâche, sur le coût, la latence et la confidentialité.
De l'idée à la production, en trois étapes
Un projet IA porte plus d'incertitude qu'un projet logiciel classique : nous le structurons donc pour lever d'abord le plus gros risque, au moindre coût.
Sprint de faisabilité
Nous testons l'hypothèse la plus risquée sur vos données réelles : un modèle peut-il atteindre la précision qu'exige le processus ? Vous recevez un verdict écrit, chiffres mesurés à l'appui. Go ou no-go.
Développement et mise en production
Pipelines, garde-fous, harnais d'évaluation, intégration au processus, permissions et journaux d'audit : la part ingrate et majoritaire du travail, celle qui rend le modèle utilisable au quotidien par vos équipes.
Mesurer et améliorer
Évaluation continue sur les cas en production, alertes de dérive et revues mensuelles au regard de l'indicateur métier dont le déploiement répond.
Données, confidentialité & gouvernance
Les questions que poseront vos équipes juridique et sécurité, traitées avant qu'elles ne les posent.
Questions fréquentes
Nos données doivent-elles être « prêtes » avant de commencer ?
Non. Des données en désordre, c'est la norme : le sprint de faisabilité travaille avec ce que vous avez et vous dit précisément ce qui manque, s'il manque quelque chose.
Quelle précision pouvons-nous attendre ?
Nous ne promettons aucun chiffre avant de l'avoir mesuré, et c'est tout l'objet du sprint de faisabilité. La précision est mesurée sur vos propres cas avant que vous vous engagiez sur le développement.
Quels modèles utilisez-vous ?
Celui qui l'emporte sur votre tâche et sur vos contraintes de coût, de latence et de confidentialité : API de pointe, poids ouverts ou modèles affinés. L'architecture garde le modèle interchangeable.
Que se passe-t-il quand les modèles progressent ?
Le harnais d'évaluation rend les montées de version sûres : le jeu d'évaluation est rejoué sur les nouveaux modèles, et la bascule n'a lieu que si les chiffres le disent.
Un cabinet d'avocats fait passer chaque contrat par son propre modèle de relecture
Les juristes relisent les clauses signalées au lieu de tout lire, de la première page à la signature. Livré au prix du devis signé.
Lire l'étude de cas →Trois façons de travailler avec nous
Décrivez-nous le processus : nous vous dirons si l'IA y a sa place.
Un cadrage honnête, y compris « un moteur de règles ferait cela pour moins cher ».