De l’IA là où elle rapporte
L’IA générative est utile quand elle s’insère dans un processus existant et qu’on peut mesurer ce qu’elle apporte. Nous partons de vos tâches répétitives et de vos données, pas de la technologie.
Cas d’usage fréquents
- E-commerce : fiches produits rédigées à partir des données fournisseurs, traductions, recherche qui comprend les intentions des clients.
- Service client : assistant qui répond à partir de votre documentation en citant ses sources, tri et réponses suggérées pour les tickets.
- Back-office : extraction des données de factures, bons de commande ou contrats PDF, classification automatique.
- Outils métier : agents qui enchaînent des actions dans vos logiciels via leurs API, sous contrôle humain.
Une méthode en trois temps
- Prototype en 2 semaines sur un échantillon de vos vraies données.
- Mesure : un jeu d’évaluation construit avec vous, un taux de réussite et un coût par requête, avant de décider d’industrialiser.
- Industrialisation : garde-fous, journalisation, quotas, repli vers un humain, supervision de la qualité dans le temps.
Confidentialité et conformité
Données minimisées et pseudonymisées avant envoi, fournisseurs dont les contrats excluent l’entraînement sur vos données, accords de sous-traitance (DPA) en place, hébergement européen lorsque c’est requis. Les obligations de transparence de l’AI Act sont intégrées dès la conception.
Ce site en est un exemple : décrivez votre projet dans le formulaire de devis, votre besoin est pré-analysé en temps réel par un modèle Claude, puis relu par un développeur.