Intelligence artificielle

L’IA branchée sur vos données, pas sur une démo

L’IA ne crée de la valeur que lorsqu’elle est connectée à votre contexte : vos documents, votre ERP, vos clients, vos règles métier. Un assistant générique impressionne en réunion, puis s’arrête au premier cas particulier.

Nous construisons des assistants et des agents qui travaillent dans vos systèmes existants, avec des garde-fous, des traces et un périmètre maîtrisé. Chaque réponse doit pouvoir être vérifiée par la personne qui la reçoit.

Prestations

Ce qu’on fait

Assistants et agents métier

Assistants internes connectés à vos bases documentaires et applicatives : support, avant-vente, back-office, aide à la décision.

Recherche augmentée (RAG)

Indexation de vos documents, contrats, fiches produits et procédures pour obtenir des réponses sourcées et vérifiables.

Traitement documentaire

Extraction, classification et contrôle de documents : factures, devis, bons de commande, dossiers clients.

Cadrage et faisabilité

Identification des cas d’usage rentables, prototype rapide, estimation des coûts d’inférence et des risques avant tout engagement.

Documents indexés, modèle, réponses sourcées

Résultats visés

Ce que vous y gagnez

Du temps repris sur les tâches répétitives à faible valeur
Des réponses homogènes et traçables plutôt que dépendantes des personnes
Une montée en charge progressive, cas d’usage par cas d’usage
Des coûts d’inférence connus avant la mise en production, pas après

Notre engagement

Comment on travaille sur ce sujet

Atelier de cadrage, puis prototype livré en quelques semaines sur un périmètre restreint. On mesure le gain réel avant d’industrialiser — et on arrête si le gain n’est pas là.

Stack technique

Claude
OpenAI
RAG / bases vectorielles
Python
TypeScript
PostgreSQL

Les preuves

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Déploiement d’un ERP, lecture automatique des bons de commande par IA, et liaison avec le WMS de l’entrepôt.

FAQ

Les questions qu’on nous pose

Sur quelles données l’IA peut-elle vraiment s’appuyer ?

Sur celles que vous nous connectez : documents, ERP, base clients, procédures internes. Nous cadrons ce périmètre avant de commencer, pour éviter un assistant qui répond à côté faute de contexte réel.

Faut-il un gros volume de données pour commencer ?

Non. Un cas d’usage restreint sur un périmètre documentaire réduit suffit pour un premier prototype. On élargit ensuite progressivement, une fois le gain vérifié.

Comment sont maîtrisés les coûts d’usage d’un modèle de langage ?

Ils sont estimés dès le cadrage, avant tout développement, puis mesurés sur le prototype. Vous connaissez l’ordre de grandeur du coût d’inférence avant la mise en production, pas après.

Parlons de ce que vous pourriez automatiser

Un échange de 30 minutes suffit pour identifier les chantiers les plus rentables.

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