Expertise

L'IA n'est intégrée que là où elle dégage un gain mesurable

Nous évitons l'IA gadget et concentrons les efforts sur les cas d'usage à fort retour : automatisation de tâches répétitives, augmentation des collaborateurs, qualification de données, génération de contenus. Modèles propriétaires hébergés sur notre plateforme cloud, ou intégrations modèles publics avec garanties de confidentialité.

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Ce que nos clients gagnent

Bénéfices observés sur missions récentes

Très réduit
Temps de saisie administrative
En hausse
Conversion appels sortants
Accélérée
Production de rapports
< 30 j
Délai typique d’un POC accéléré

Bénéfices qualitatifs constatés sur des missions récentes. Chaque projet est mesuré sur ses propres KPI cibles, définis avec le client à l’issue du cadrage.

L'IA générative démultiplie les usages possibles, mais les projets qui réussissent ont un point commun : ils s'attaquent à un cas d'usage concret avec un KPI clair. Nous intégrons l'IA dans nos applications métier (force de vente, experts terrain, centres de contact) ou dans des process clients existants quand le ROI est démontrable. Notre plateforme cloud propriétaire permet d'héberger vos modèles ou d'utiliser des modèles publics (OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles open source) avec une couche de confidentialité et de gouvernance.

Capacités

Les briques fonctionnelles que nous livrons

  • Assistance vendeur

    Recommandation de configuration, anticipation d’objection, génération d’argumentaire personnalisé en temps réel.

  • Vision IA terrain

    Reconnaissance photo (état avant/après, défauts, conformité), prise de mesure assistée, OCR de documents.

  • Voix & transcription

    Saisie vocale, dictée de rapport, retranscription d’appels, résumé automatique, génération de mails de suivi.

  • Pilotage qualité d'appels

    Scoring automatique des appels selon votre grille qualité, détection d’anomalies, sentiment client.

  • Recherche augmentée (RAG)

    Base de connaissance interrogeable en langage naturel, réponses sourcées avec citations, sans hallucination.

  • Synthèse & génération

    Résumé de comptes-rendus, génération de mails, rédaction d’ébauches, classification de tickets.

  • Plateforme cloud propriétaire

    Hébergement de modèles propres, isolation des données, conformité RGPD by design, traçabilité complète.

  • Mesure & gouvernance IA

    Évaluation continue (qualité, biais, hallucinations), tableau de bord d’usage, audit log, kill-switch.

Méthode

Comment nous procédons

  1. PHASE 1
    Identification

    Atelier de cadrage : 3-5 cas d’usage candidats, scoring ROI / faisabilité, sélection de 1-2 pilotes.

  2. PHASE 2
    POC accéléré

    4 semaines pour un POC mesurable sur le cas prioritaire, avec données réelles.

  3. PHASE 3
    Industrialisation

    Mise en production sur infra contrôlée, intégration aux applications métier, formation utilisateurs.

  4. PHASE 4
    Run & expansion

    Mesure continue de la qualité, ajustement des modèles, élargissement à de nouveaux cas d’usage.

Questions fréquentes

À propos de ce type de projet

Mes données métier sont-elles utilisées pour entraîner des modèles publics ?

Non. Notre plateforme cloud isole vos données et garantit qu'elles ne sortent pas de votre environnement. Quand nous appelons des modèles publics (OpenAI, Anthropic, etc.), nous activons les options enterprise sans rétention ni entraînement. Toutes les requêtes sont auditables.

L'IA va-t-elle remplacer mes équipes ?

Notre approche n'est pas de remplacer mais d'augmenter. Une force de vente avec assistance IA produit plus de devis et signe plus, mais reste indispensable pour la relation et le closing. Les centres de contact gardent leurs agents pour les cas complexes ; l'IA prend en charge la transcription, le scoring, le résumé.

Comment évitez-vous les hallucinations des modèles génératifs ?

Trois mécanismes : (1) RAG (Retrieval Augmented Generation) — le modèle ne répond que sur la base des documents fournis, avec citations sourcées, (2) garde-fous métier — règles déterministes pour les décisions critiques, (3) évaluation continue automatique sur des jeux de tests représentatifs.

Combien coûte un projet d’IA appliquée typique ?

POC accéléré sur 4 semaines : 35-60 k€. Mise en production d’un cas d’usage : 80-200 k€ selon complexité. Le coût d’infra cloud (modèles, API) est facturé séparément, généralement entre 500 € et 3 k€/mois selon volume.

Sur quels modèles d’IA travaillez-vous ?

Nous sommes agnostiques par design. Selon le cas d’usage et les contraintes (latence, confidentialité, coût) : modèles open source auto-hébergés (Llama, Mistral, Whisper), API enterprise (OpenAI, Anthropic, Google Vertex), ou modèles spécialisés (vision, OCR, voix).

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