De l'IA qui résiste au contact de vos opérations
La plupart des initiatives IA meurent entre la démo et le compte de résultat. Nous construisons les 90 % ingrats - pipelines de données, évaluation, garde-fous, intégration au flux de travail - pour que le modèle fasse réellement tourner votre processus, avec une métrique métier pour le prouver.
Où nous la déployons
Les quatre déploiements qu'on nous demande le plus. Si votre cas d'usage n'y figure pas, la même discipline s'applique - apportez-le à l'appel.
Intelligence documentaire
Contrats, sinistres, factures et déclarations réglementaires - extraits, classés et contrôlés à la vitesse de la machine, avec 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 multi-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 - pas dans un tableau de bord que personne n'ouvre.
En détail →Pourquoi nos déploiements tiennent
Quatre disciplines qui séparent l'IA en production du pilote de démonstration.
La métrique d'abord
Chaque mission nomme le chiffre qu'elle doit faire bouger avant la première ligne de code.
Harnais d'évaluation
Un jeu de tests issu de vos cas réels, scoré en continu. Si la précision dérive, nous le savons avant vous.
Points de contrôle humains
Routage selon le niveau de confiance : le modèle traite la routine, vos équipes traitent les exceptions.
Agnostique au modèle
API de pointe, poids ouverts ou modèle affiné - choisi tâche par tâche selon 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 dépenser le moins d'argent possible à lever d'abord le plus gros risque.
Sprint de faisabilité
Nous testons l'hypothèse la plus risquée sur vos données réelles : un modèle peut-il atteindre la précision qu'exige votre 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 flux de travail, 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 vos cas en production, alertes de dérive et revues mensuelles au regard de la métrique métier dont le déploiement répond.
Données, confidentialité & gouvernance
Les questions que vos équipes juridique et sécurité poseront - 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 - c'est tout l'objet du sprint de faisabilité. Vous obtenez une précision mesurée sur vos propres cas avant de vous engager sur le développement.
Quels modèles utilisez-vous ?
Celui qui l'emporte sur votre tâche, 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 ?
Votre harnais d'évaluation rend les montées de version sûres : nous rejouons le jeu de tests sur les nouveaux modèles et ne basculons 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 sur le devis signé.
Lire l'étude de cas →Trois façons de travailler avec nous
Apportez-nous le flux de travail. Nous vous dirons si l'IA y a sa place.
Cadrage honnête - y compris « un moteur de règles ferait cela pour moins cher ».