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Intelligence artificielle

L’IA appliquée au métier : du cas d’usage à la production, avec vos données sous contrôle.

Ce que nous faisons

L’IA là où elle crée le plus de valeur

Nous identifions les processus présentant le plus fort potentiel d’amélioration, déployons des solutions intégrées à vos opérations et les laissons gouvernées, mesurées et prêtes à passer à l’échelle.

Un impact tangible, un retour mesurable et des résultats durables dès le premier jour.

Interface d'intelligence artificielle sur un environnement industriel
Connaissance opérationnelle

Des assistants qui répondent à partir de la documentation de votre entreprise (manuels, procédures, historique des incidents) et citent la source. Moins de dépendance vis-à-vis des experts clés et un onboarding plus rapide.

Automatisation des processus

Des agents qui lisent, extraient et génèrent la documentation d’entreprise et exécutent des tâches dans votre CRM, votre ERP ou votre outil de ticketing. Tout ce qui est critique est toujours validé par une personne (human-in-the-loop).

IA privée et gouvernée

Une plateforme d’entreprise propre et multimodèle, dans votre cloud ou sur votre site. Traçabilité, maîtrise des coûts et conformité (RGPD, AI Act). Fini la shadow AI.

Cas clients

Ce qui fonctionne déjà

Des projets réels, déployés et créateurs de valeur.

Industrie · Automobile

Un technicien expert à chaque poste

Le défi. Les techniciens de maintenance, d’injection et de qualité perdaient du temps à chercher des solutions dans des manuels de plusieurs centaines de pages, et le savoir-faire reposait sur quelques personnes.

La solution. Un assistant qui s’appuie sur 17 manuels techniques, dont un manuel scanné que nous avons récupéré par OCR. Il répond étape par étape, cite le manuel et la page, n’invente aucune donnée critique et place la sécurité au premier plan. Il peut fonctionner à 100 % au sein de l’usine, sans que les données en sortent.

  • ≈2 260 pages consultables
  • Des réponses avec citation vérifiable
  • 0,2 s pour les requêtes récurrentes
Talents · Usage interne

Du CV au dossier technique, sans travail manuel

Le défi. Mettre chaque CV au format de l’entreprise avant de le présenter au client était une tâche manuelle, lente et dont le résultat variait selon la personne qui s’en chargeait.

La solution. Une chaîne d’agents d’IA lit le CV, y compris ses images, structure l’expérience et les compétences et génère le dossier au format de l’entreprise sous Word, directement depuis la messagerie de l’entreprise.

  • En production
  • Format d’entreprise homogène
  • Zéro copier-coller
Gouvernance de l’IA · Usage interne

Une IA propre pour toute l’entreprise

Le défi. Les collaborateurs utilisaient des IA publiques sans contrôle : risque de fuite de données et dépenses opaques.

La solution. Une plateforme privée et multimodèle sur Kubernetes. Chaque requête est dirigée vers le modèle adapté à sa complexité, tout est tracé, les dépenses sont maîtrisées et les IA externes sont bloquées sur les appareils de l’entreprise.

  • Plus de 13 000 requêtes le premier mois
  • Données conservées dans le périmètre
  • Coût par requête mesuré
Sécurité · Développement

Des équipes qui programment avec l’IA

Le défi. Des licences d’assistants de code achetées, mais sans adoption réelle ni moyen de la mesurer.

La solution. Un programme en trois phases : formation officielle, certification GitHub Copilot (GH-300) avec des KPI d’utilisation, et support continu par ticket.

  • Parcours en 3 phases
  • Certification officielle
  • KPI d’adoption

Technologie

Nos outils

Nous choisissons le modèle en fonction du coût et de la qualité, pas de la mode. Notre critère : que votre équipe puisse le faire vivre lorsque nous ne serons plus là.

Modèles

Claude, GPT, Gemini, Qwen et des modèles ouverts pouvant tourner sur vos propres serveurs (vLLM) lorsque les données ne peuvent pas sortir.

Agents et intégration

LangGraph, Claude Agent SDK et MCP pour connecter l’IA à votre CRM, votre ERP, votre outil de ticketing et votre documentation.

Connaissance

Des assistants qui recherchent dans vos documents par le sens et par mot exact, priorisent les éléments les plus pertinents et lisent aussi la documentation scannée (OCR).

Plateforme et LLMOps

Kubernetes, OpenWebUI, OpenTelemetry et Arize Phoenix pour la traçabilité, la qualité et la maîtrise des coûts.

Méthode

Notre façon de travailler

Nous avançons par étapes, en validant les résultats avant de passer à la suivante.

  1. ÉTAPE 01
    Diagnostic

    Cas d’usage priorisés selon le retour sur investissement (ROI) et la faisabilité.

  2. ÉTAPE 02
    Test avec vos données réelles

    Et non avec des exemples de catalogue.

  3. ÉTAPE 03
    Production

    Observabilité, évaluation de la qualité et coût par requête.

  4. ÉTAPE 04
    Gouvernance et adoption

    Politiques, formation et supervision humaine sur les sujets critiques.

Équipe de développeurs travaillant sur des tâches d'IA dans un centre de données
Équipe

Des profils complémentaires qui travaillent comme une seule équipe

De la construction du modèle à son exploitation en production.

01
Data Scientist

Conçoit et entraîne des modèles visant à résoudre des problèmes métier avec un impact mesurable.

02
ML Engineer

Transforme ces modèles en solutions opérationnelles, intégrées, évolutives et sécurisées.

03
MLOps et DevOps de l’IA

Veille à ce que tout continue de fonctionner : infrastructure, automatisation, supervision et maîtrise des coûts.

Quelle place pour l’IA dans votre activité ?

Dites-nous quel processus, quelle tâche ou quelle décision vous souhaitez améliorer. Nous analyserons le contexte et vous dirons où l’IA peut créer une réelle valeur et où il existe des alternatives plus adaptées.

Avec discernement, expérience et une exigence de résultats.