Intelligence artificielle appliquée

Nous intégrons l'IA aux processus où sa valeur peut être démontrée.

Vous avez une tâche répétitive qui pourrait bénéficier de l'IA ? Nous partons du cas d'usage, connectons les sources approuvées et préservons le contrôle humain dès qu'une erreur a des conséquences réelles.

Expliquez-nous ce que vous souhaitez améliorer 02Contexte → modèle → contrôle
Nous ne commençons pas par le modèle. Nous commençons par la décision ou la tâche à améliorer.

Un assistant prétendant tout savoir est difficile à évaluer. Une intégration focalisée sur une tâche précise, dotée de sources, de limites et de responsabilités clairement définies, peut être testée et administrée.

Cas d'usage

L'IA connectée à vos activités réelles.

Nous sélectionnons les cas d'application selon la fréquence de la tâche, la valeur du temps gagné, la qualité des données et le coût d'une erreur.

Connaissance interneAssistants pour les équipesRecherche et réponses à partir de procédures, documents et bases validées, avec citation des sources et escalade en cas d'information manquante.
OpérationsTraitement de l'informationClassification, extraction, synthèse, remplissage de structures et préparation des données pour validation humaine.
CommercialPréparation des interactionsContextualisation des prospects, synthèses d'échanges, ébauches de réponse et recommandation de l'étape suivante dans des limites fixées.
Expérience clientInterfaces conversationnellesOrientation, explications et collecte de contexte, avec redirection explicite vers un interlocuteur humain si la demande dépasse le système.
AnalyseSignaux issus de volumes importantsRegroupement des retours et détection des thématiques récurrentes pour permettre aux équipes d'analyser plus rapidement les causes.

Architecture

Un modèle n'est qu'une pièce du système.

Sources

Nous définissons les documents, les applications et les données autorisés à la consultation.

Orchestration

Nous établissons les instructions, les règles métier, les outils autorisés et la mémoire requise.

Vérification

Nous contrôlons le format, la source, le niveau de confiance et les situations exigeant une approbation humaine.

Observabilité

Nous suivons les erreurs, les coûts, la latence, les retours utilisateurs et les variations de comportement.

Contrôle et responsabilité

Nous concevons les garde-fous avant le déploiement.

01

Données et accès

Nous définissons les informations transmises au fournisseur du modèle, les données à anonymiser et les utilisateurs autorisés à exploiter l'intégration.

02

Réponse et source

Nous dissocions la génération libre des réponses devant être étayées par des documents, et rendons l'incertitude explicite.

03

Validation humaine

Nous définissons les situations où l'IA ne peut que préparer l'action, laissant à une personne le soin de décider, d'expédier ou d'exécuter.

04

Évaluation continue

Nous constituons des jeux de tests, vérifions les régressions et réajustons l'intégration lors de tout changement de données, de modèles ou de processus.

Mise en œuvre

De la démonstration au système administrable.

  1. Sélection du cas d'usage

    Nous définissons l'utilisateur, la tâche, le volume, les critères de réussite et le coût d'une erreur.

  2. Audit des données et des outils

    Nous vérifions les accès, la qualité des sources, les règles de confidentialité et l'intégration aux applications existantes.

  3. Prototype évaluable

    Nous bâtissons le parcours minimal et le testons sur des exemples représentatifs, y compris des cas limites.

  4. Pilote contrôlé

    Nous impliquons des utilisateurs réels, maintenons les validations et mesurons l'utilité, les erreurs, le temps gagné et les coûts.

  5. Intégration et surveillance

    Nous fixons les droits d'accès, la journalisation, les alertes, les responsabilités et la fréquence des revues.

Quand cela est pertinent

La tâche est fréquente, riche en information et vérifiable.

La valeur apportée doit surpasser les coûts d'intégration, d'exploitation et de supervision.

Quand il faut s'abstenir

Les données sont insuffisantes ou la décision ne tolère pas de réponses probabilistes.

Dans ces situations, nous simplifions le processus, améliorons les sources ou conservons une exécution exclusivement humaine.

Prochaine étape

Voyons si l'IA peut jouer un rôle précis dans votre processus.

Partagez votre objectif, les actions déjà menées et ce qui bloque aujourd'hui. Nous revenons vers vous avec les questions clés pour structurer la suite.

Faire le point sur votre situation