IA & Automatisation
Des fonctionnalités IA qui résolvent un vrai problème. Bien.
La plupart des « projets IA » sont des démos qui ne quittent jamais une slide. On construit de petites fonctionnalités IA ciblées qui passent en production : une recherche RAG sur vos docs, un agent qui rédige vos propositions, une automatisation qui vide votre boîte mail du vendredi. Scope étroit, résultat mesurable.
Ce qui est inclus
RAG sur votre savoir
Un système de recherche + réponse construit sur vos docs, drive ou base de données. Réponses sourcées avec citations, latence sous la seconde, harnais d'éval pour éviter la dérive qualité.
Agent pour une tâche bornée
Un agent, une tâche, une métrique de succès. Rédige une proposition, trie les emails support, étudie un prospect, programme un rendez-vous — et passe la main proprement quand il n'est pas sûr.
Automatisation de workflow
Zapier / Make / n8n ou un service Node custom. On connecte vos outils (Slack, Notion, HubSpot, Sheets, GitHub) et on récupère les heures perdues en copier-coller.
Outil interne / dashboard
Une app interne légère qui expose vos données et vos features IA à l'équipe. Auth, rôles, audit log — l'ennuyeux qui rend l'IA utilisable au bureau en sécurité.
Routage & contrôle des coûts
Architecture multi-modèles (Claude, GPT, local) avec fallbacks, cache, suivi des coûts et rate limiting. Vous déployez le bon modèle par tâche — pas « le plus clinquant ».
Sprint stratégie IA
Un engagement de 2 semaines : cartographier les opportunités IA à forte valeur, prioriser par ROI / effort, repartir avec une spec prête à construire + trois écartées.
Comment ça se déroule
- 01
Cadrer le scope
Une spec d'une page : la tâche, l'utilisateur, la métrique de succès. La plupart des projets IA échouent au brief — on sur-investit ici exprès.
- 02
Prototyper vite
Un prototype fonctionnel en 1–2 semaines, données réelles, 10 cas tests. On décide go / no-go avant de construire l'infra.
- 03
Passer en production
Logs, suivi des coûts, évaluations, garde-fous et fallbacks. Déploiement derrière un feature flag pour pouvoir revenir en arrière sans drame.
- 04
Mesurer & régler
Revues qualité hebdomadaires contre vos métriques. Itération de prompts, réglage du retrieval, swaps de modèle occasionnels. Rien n'est figé — la feature non plus.
Bon pour
Vous recevez toujours les 10 mêmes questions
Support, commercial, ops interne — mêmes questions, jours différents. Un assistant RAG sur vos docs répond aux 80% courants, escalade le reste.
Vous rédigez des propositions / rapports à répétition
Chaque proposition coûte 4 heures de copier-coller depuis les précédentes. Un agent avec le brief + vos précédents rédige une version à 70% en 5 minutes. Vous finissez.
Vous faites tourner un process sur 5 outils
Lead arrive → check CRM → enrichir → rédiger email → logger dans Notion. Une automatisation le fait en silence, vous ne traitez que les exceptions.
Vous voulez commencer sans casse
Un sprint stratégie pour trouver le projet IA à plus fort ROI dans votre activité, et ne livrer que celui-là. Pas de théâtre de « transformation IA ».
Livrables
Questions fréquentes
Quels modèles utilisez-vous ?
Principalement Claude (qualité + long contexte) et GPT (couverture). Modèles locaux (Llama, Mistral) quand les données ne peuvent pas sortir. On route par tâche, pas par mode.
Où vivent nos données ?
Votre cloud, votre base. Déploiement sur Vercel, AWS ou votre infra on-prem. Plans entreprise avec endpoints zero-retention. Rien n'entraîne de modèle public.
Comment gérez-vous les hallucinations ?
Grounding retrieval avec citations, sorties structurées avec schémas, évaluations à chaque déploiement, et human-in-the-loop pour tout ce qui est critique. Le « je ne sais pas » est une réponse valide.
Comment ça se facture ?
Prix fixe par phase (discovery, prototype, production). On partage les estimations de coût tokens à l'avance, pas de surprise. Les clés API sont les vôtres.
Prêt à commencer ?
Envoyez-nous un brief court, on répond en un jour ouvré.