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Solutions d'IA sur mesure

Des solutions d'IA construites autour de votre activité.

Nous aidons les équipes à passer de l'expérimentation à des solutions utiles et intégrées, en combinant le choix des modèles, l'ingénierie logicielle, la conception des processus et le déploiement.
Échanger sur vos besoins

Ce que nous faisons

De la première question à un système que les équipes peuvent utiliser.

01

Évaluation des opportunités d'IA

Parler d'un projet

Nous examinons le travail à améliorer, pour voir où l'IA peut aider, où elle n'a pas sa place, et ce qu'il faudrait changer autour d'elle.

Problèmes fréquents

  • Des expérimentations sans lien avec un résultat métier
  • Un doute sur le fait que l'IA soit le bon outil
  • Des cas d'usage intéressants mais pas opérables

Livrables possibles

  • Une note d'opportunité
  • Des cas d'usage priorisés et leurs contraintes
  • Une recommandation pour la suite

02

Architecture et choix des modèles

Parler d'un projet

Nous comparons modèles, API et options de déploiement au regard de la tâche, des données, de la sécurité et du coût d'exploitation.

Problèmes fréquents

  • Un modèle retenu parce qu'il est connu, pas parce qu'il convient
  • Des limites floues sur les données et les accès
  • Une inquiétude sur la dépendance ou le coût

Livrables possibles

  • Une esquisse d'architecture
  • Des options de modèles et de plateformes, avec leurs compromis
  • Les enjeux d'intégration, de sécurité et de coût

03

Développement d'applications d'IA

Parler d'un projet

Nous concevons le logiciel autour du processus : interfaces, services, et les étapes de revue humaine dont le travail a réellement besoin.

Problèmes fréquents

  • Une fenêtre de discussion générique qui ne correspond pas au métier
  • Une démonstration que l'équipe n'utilisera pas au quotidien
  • Un manque de lien entre le modèle et les outils existants

Livrables possibles

  • Une application fonctionnelle
  • Des connexions aux outils déjà utilisés
  • Des points de revue et une documentation technique

04

Intégration d'API et de services cloud

Parler d'un projet

Nous relions les capacités d'IA aux systèmes déjà en place, en pensant dès le début aux contrôles d'accès et aux cas de défaillance.

Problèmes fréquents

  • Des prototypes isolés des systèmes de production
  • Des copier-coller manuels entre les outils
  • Une responsabilité floue sur les accès et les flux de données

Livrables possibles

  • Un schéma d'intégration
  • Les connexions mises en œuvre
  • Des notes de configuration et un cadre d'exploitation

05

Automatisation des processus

Parler d'un projet

Nous automatisons les étapes répétitives qui sont bien comprises, et nous laissons les décisions de jugement aux personnes qui doivent les prendre.

Problèmes fréquents

  • Du temps perdu à router, extraire et mettre à jour des statuts
  • Des passages de relais irréguliers entre les personnes et les outils
  • Une automatisation qui masque les exceptions

Livrables possibles

  • Un processus automatisé
  • Le traitement des exceptions et des points de contrôle humains
  • Une description claire de ce qui reste manuel

06

Évaluation et optimisation de l'IA

Parler d'un projet

Nous regardons si une solution est assez juste, assez rapide et assez soutenable pour le travail, puis nous l'ajustons.

Problèmes fréquents

  • Aucun moyen concret de juger la qualité des résultats
  • Des coûts d'inférence qui augmentent sans responsable clair
  • Une qualité qui change après la mise en service

Livrables possibles

  • Une méthode d'évaluation
  • Des constats sur la qualité et le coût
  • Des changements recommandés

07

Support technique continu

Parler d'un projet

Après le lancement, nous aidons les équipes à faire vivre la solution : observer son comportement, ajuster le processus, et réagir quand les modèles ou l'activité évoluent.

Problèmes fréquents

  • Un système sans responsable une fois construit
  • Des incidents sans chemin de réponse
  • Des améliorations qui s'arrêtent après la première version

Livrables possibles

  • Un cadre de support défini pour le projet
  • Des tâches de maintenance et un backlog d'amélioration
  • Un accompagnement quand les besoins changent

Collaboration

Comment une mission peut se dérouler.

Ces étapes décrivent un chemin possible, pas un engagement contractuel. Un projet peut commencer plus tard, s'arrêter après la conception, ou combiner des étapes. Le périmètre et le prix dépendent des besoins. Tous les projets ne passent pas par toutes les étapes.
  1. 01

    Découverte initiale

    Un regard ciblé sur le problème, les personnes concernées, les systèmes, et ce qu'un résultat utile représenterait.

  2. 02

    Conception et preuve de concept

    Une conception concrète et, lorsque c'est utile, une preuve de concept limitée pour tester l'approche avant un développement plus large.

  3. 03

    Mise en œuvre et intégration

    Construire la solution et la relier à l'environnement dans lequel les équipes vont réellement l'utiliser.

  4. 04

    Optimisation et support continus

    Mesurer les résultats, ajuster le coût et la qualité, et accompagner le système une fois qu'il est en service.

Parlez-nous du problème que vous voulez résoudre.

Nous vous aiderons à voir si une solution d'IA est la bonne prochaine étape, et à quoi pourrait ressembler une première mission concrète.

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