Agence IA & Automatisation Avancée

Typiquement : assistants internes pour support/ops/sales, fonctionnalités IA dans des produits SaaS (résumés, suggestions, analyses automatiques), automatisation de tâches documentaires, scoring/prédiction, et déploiement de modèles privés pour des données sensibles. Nous évitons les cas d'usage trop flous ou peu alignés avec vos objectifs business.

Non. Les LLM sont un outil puissant mais ne sont pas la réponse à tout. Nous utilisons aussi des modèles plus classiques (classification, régression, clustering), des modèles spécialisés (vision, séquence, etc.), et des combinaisons de plusieurs briques (LLM + règles métier + modèles classiques). L'important est d'utiliser la bonne brique pour le bon problème.

Nous travaillons avec vos équipes sécurité et juridique pour définir ce qui peut ou non être envoyé à des APIs externes, anonymiser ou pseudonymiser lorsque nécessaire, limiter les données conservées, et privilégier des modèles privés lorsque les contraintes l'exigent. La localisation des données et des traitements (UE, FR, etc.) est prise en compte dès le design.

Oui. Selon vos contraintes, nous pouvons déployer les briques nécessaires sur votre infrastructure (on‑prem, cloud privé, cloud public choisi par vos équipes) et travailler avec vos équipes infra/ops pour l'exploitation au quotidien.

En général, un premier prototype utile peut être obtenu en 3 à 6 semaines sur un cas d'usage bien cadré. L'industrialisation complète (intégration, sécurité, monitoring, formation) prend plus de temps, mais vous disposez rapidement d'éléments concrets pour décider de la suite.

On ne peut jamais garantir le zéro défaut, mais on peut réduire fortement les risques : usage du RAG pour ancrer les réponses dans vos données, restrictions sur les domaines où l'IA peut répondre, mise en place d'indicateurs de confiance, supervision humaine sur les décisions critiques, et monitoring de ce qui est réellement produit.

Nous avons besoin de vos équipes pour le contexte métier, les données, la validation des résultats et les arbitrages. Côté technique, nous pouvons travailler avec vos équipes produit, data et dev en mode co‑construction, ou prendre davantage en charge la mise en œuvre si vous avez peu de ressources disponibles.

Oui. Nous pouvons vous aider à définir des principes directeurs, un comité ou un groupe de travail IA, des processus de validation des cas d'usage, et des guidelines à destination des équipes (ce qui est autorisé, ce qui ne l'est pas, comment utiliser les outils IA en sécurité, etc.).

Nous travaillons en itérations courtes, avec des points réguliers (hebdomadaires ou bi‑hebdomadaires), des démos fréquentes et une transparence sur les essais, les erreurs et les arbitrages à faire. Les échanges se font via vos outils habituels (Slack, Teams, etc.) et un outil de suivi de projet.

Dans la mesure du possible, oui. Nous pouvons partager des retours d'expérience sur les profils à mobiliser, les modes de collaboration entre produit, data, IT et métiers, et les pièges à éviter. Lorsque les questions dépassent notre périmètre, nous le disons et pouvons vous orienter vers des partenaires spécialisés.

Idéalement : un sponsor clair côté business/produit, un accès aux données nécessaires (même si elles doivent être nettoyées), et quelques personnes disponibles pour participer aux ateliers et à la validation des résultats. Nous pouvons vous aider à affiner les cas d'usage et à prioriser si tout n'est pas encore parfaitement défini.

La première étape est souvent un atelier court de cadrage ou un mini audit IA. À l'issue, nous proposons une approche adaptée à votre contexte : atelier stratégie, POC ciblé, accompagnement sur un projet en cours, ou structuration d'un programme IA plus large.