Nous branchons des modèles de langage sur vos données et vos outils existants. Pas un chatbot posé sur votre site : de l’IA qui fait un travail précis, à un endroit précis de votre activité, et dont on mesure le résultat.
Nous ne vendons pas « de l’IA ». Voici les quatre chantiers que nous avons menés et que nous savons reproduire.
Vos procédures, contrats, fiches techniques ou historiques de support deviennent interrogeables en langage courant. Le modèle ne récite pas de mémoire : il va chercher le passage pertinent et cite sa source, ce qui rend la réponse vérifiable.
Trier et router des demandes entrantes, extraire des données depuis des factures ou des comptes rendus, préparer un premier jet de réponse. Le travail ingrat est fait en amont, un humain valide.
Générer et compléter des milliers de fiches produits ou de descriptions, avec un score de complétude, une file de traitement et une validation par lots. Nous l’exploitons en production sur un catalogue réel.
Rendre votre catalogue, votre base client ou votre outil de gestion interrogeable par un assistant, via un serveur MCP. Peu d’entreprises l’ont fait ; c’est ce qui permettra demain à un agent de travailler réellement dans vos outils.
La plupart des projets IA échouent parce qu’ils commencent par la technologie. Nous commençons par une tâche précise et par le moyen de savoir si ça marche.
Une tâche répétitive, coûteuse en temps, et dont le résultat est vérifiable. Nous définissons avec vous ce qui constituerait un succès — un chiffre, pas une impression.
Sur vos vrais documents, pas sur un jeu de démonstration. C’est là qu’on découvre que les données sont incomplètes ou mal structurées, et il vaut mieux le découvrir à ce moment-là.
Avec les garde-fous : validation humaine là où l’erreur coûte, citation des sources, traçabilité des décisions, plafond de dépense.
On compare au chiffre de départ. Si le gain est là, on étend à la tâche suivante. Sinon on arrête, et vous n’aurez financé qu’un prototype.
Le sujet est saturé de promesses. Autant écrire tout de suite ce que nous refusons de vous vendre.
C’est la première question que posent nos clients, et elle se tranche au cadrage — pas après la mise en production.
Presque jamais. Entraîner un modèle coûte cher, demande un volume de données que peu d’entreprises possèdent, et le résultat se périme. La méthode courante consiste à laisser le modèle consulter vos documents au moment de la question — on parle de recherche augmentée. Vos données restent dans votre base, elles ne sont pas absorbées par le modèle, et une mise à jour est prise en compte immédiatement.
Nous retenons des fournisseurs dont les conditions d’utilisation excluent l’entraînement sur les données transmises par leur interface de programmation, et nous vous indiquons lesquels au moment du cadrage. C’est un critère de choix explicite, au même titre que le prix ou la qualité.
Cela dépend du fournisseur retenu, et c’est une décision à prendre au départ, pas à la fin. Plusieurs proposent un traitement en Europe. Pour les contextes les plus sensibles, un modèle ouvert hébergé sur votre propre infrastructure est possible : la qualité est inférieure aux meilleurs modèles propriétaires, mais aucune donnée ne sort de chez vous. Nous posons le curseur avec vous.
MCP est un standard ouvert qui permet à un assistant IA d’interroger vos données et de déclencher vos actions par une interface unique, au lieu d’une intégration sur mesure pour chaque outil. Concrètement, votre catalogue, votre base client ou votre outil de gestion deviennent utilisables par un agent — avec les permissions que vous définissez. Nous en avons mis un en production.
Elle se trompera. Un modèle de langage produit une réponse plausible, pas une réponse vérifiée : c’est une propriété du procédé, pas un défaut corrigeable. La question n’est donc pas d’éliminer l’erreur mais de la rendre sans conséquence — validation humaine avant publication, citation des sources pour vérifier, score de confiance, et refus explicite quand la réponse n’est pas dans les documents. Nous concevons ces garde-fous en même temps que la fonctionnalité.
Deux postes distincts. Le développement, chiffré comme tout projet, à partir du périmètre. Et un coût d’usage facturé par le fournisseur du modèle, proportionnel au volume traité : il faut donc l’estimer avant de se lancer, pas le découvrir sur la première facture. Nous le chiffrons au cadrage à partir de vos volumes réels.
Oui, dès lors qu’il expose une interface de programmation ou une base de données accessible. C’est même le cas le plus fréquent : l’IA vient se greffer sur l’existant. Quand aucun accès n’est prévu, nous vous le disons avant de commencer plutôt que de facturer un contournement fragile.
Par une tâche pénible, répétitive et mesurable — pas par « faire de l’IA ». Le tri de demandes entrantes, l’extraction de données depuis des documents, la rédaction d’un premier jet : ces cas se cadrent en quelques jours et donnent un résultat vérifiable. Si le gain n’est pas au rendez-vous, vous n’avez perdu que quelques jours.
À lire aussi : notre guide du chatbot d’entreprise, et ce que nous faisons à Strasbourg et en Alsace.
Décrivez-la en quelques lignes. Nous vous dirons franchement si l’IA est la bonne réponse — et sinon, laquelle l’est.
