IA et automatisation

Ce que nous faisons

Nous aidons les équipes à livrer des fonctionnalités IA et d’automatisation qui justifient leur existence. Cela signifie être honnêtes sur ce que les modèles d’aujourd’hui peuvent faire de manière fiable, attentifs à ce qu’ils coûtent à grande échelle, et toujours laisser un fallback manuel quand le modèle se comporte mal.

Nos engagements sont de l’ingénierie concrète — conception de prompts, pipelines de récupération, évaluation, contrôle des coûts et intégration avec votre stack existante. Nous ne nous contentons pas de câbler un appel API et de déclarer la fonctionnalité terminée.

Comment nous gardons l’IA ancrée dans le réel

Chaque fonctionnalité IA est livrée avec une suite d’évaluation pour mesurer la précision, pas la deviner
Budgets de coût et observabilité dès le premier jour — pas de factures surprises en fin de mois
Fallbacks élégants pour tous les modes d’échec que nous pouvons anticiper
Versioning des prompts et rollback pour que les améliorations ne cassent pas silencieusement les comportements existants
Documentation en langage clair pour votre équipe sur ce que fait la fonctionnalité et comment l’exploiter

Quand cette offre colle

Ajout de fonctionnalités IA à un produit existant (recherche, résumé, classification, chat)

Pipelines de traitement documentaire qui extraient des données structurées de PDFs, emails ou formulaires

Bases de connaissances augmentées par récupération (RAG) construites sur vos propres documents

Automatisations de processus métier connectant CRM, email, feuilles de calcul et outils internes

Comment on travaille

Déterminer si l'IA est le bon outil

Tous les processus manuels n'ont pas besoin d'un modèle. Nous commençons par cartographier le workflow et identifier où l'IA apporte réellement de la valeur par rapport à un script ordinaire qui ferait le travail pour un dixième du coût.

Prototyper sur des données réelles

Un prototype fonctionnel sur un petit échantillon de vos vraies données — pas une démo. Vous voyez la précision, les modes d'échec et le coût de fonctionnement avant de scaler le build.

Builder avec des garde-fous

Implémentation en production avec versioning des prompts, suites d'évaluation, budgets de coût et fallbacks élégants quand le modèle se trompe. Nous planifions le cas de succès et le jour où l'API tombe.

Mesurer et itérer

Monitoring sur la précision, la latence et le coût dès le premier jour. Nous affinons les prompts, échangeons les modèles ou ajoutons une couche de récupération selon ce que le trafic réel montre — pas une hypothèse.

Questions fréquentes

Mes données quitteront-elles nos systèmes ?

Uniquement si vous le souhaitez. Nous supportons les déploiements on-premise et cloud privé, les modèles open-weight auto-hébergés, et les options au niveau du fournisseur comme les niveaux API sans rétention. Nous expliquons honnêtement les compromis de confidentialité de chaque chemin lors de la découverte.

Comment contrôlez-vous le coût de fonctionnement ?

Chaque fonctionnalité IA que nous livrons a un budget de coût, un tableau de bord et des alertes. Nous mettons aussi en cache agressivement, traitons en batch quand c'est possible et routons vers des modèles plus petits/moins chers quand la tâche le permet — l'objectif est une facture prévisible, pas une surprise.

Et si le modèle se trompe ?

Nous le planifions dès le premier jour. Chaque fonctionnalité IA exposée aux utilisateurs est livrée avec une suite d'évaluation, un fallback de révision humaine si approprié, et des messages clairs quand le modèle est incertain. Une IA qui échoue silencieusement est pire qu'aucune IA.

Des fonctionnalités IA qui méritent vraiment leur place dans le produit