Intégration IA
Intégration IA
Un projet IA devrait toujours partir d'un problème. Nous déterminons où l'IA apporte un vrai gain à votre entreprise et où un simple script suffirait. Ensuite, nous bâtissons la bonne solution.
L'IA dans le produit, pas plaquée par-dessus.
Intégrer l'IA ne vaut le coup que si cela change la façon dont les gens utilisent le produit. Voici trois indicateurs que nous mesurons sur chaque mission.
Un temps de réponse sous les 8 secondes
Recherche et raisonnement ancrés dans vos données. Le client obtient sa réponse plus vite qu'il ne la poserait à un humain ; à chaque fois, sur chaque canal.
Un taux d'hallucination sous les 2 %
Chaque réponse est notée face à un dispositif d'évaluation figé avant d'être mise en production. Les hallucinations sont repérées, notées et traitées comme des bugs.
Du marketing automation, pas juste du chat
Des agents IA qui rédigent les prises de contact, résument les appels et qualifient les leads. Le chat n'est qu'une surface visible ; les vraies économies se font dans les automatisations en back-office.
Vos données traversent des couches d'intelligence
Nous ne plaquons pas l'IA sur vos systèmes. Nous l'intégrons à votre pipeline de données pour qu'elle apprenne de tout ce que votre entreprise sait déjà.
À quoi ça ressemble vraiment
Un coup d'œil sur la surface dans laquelle clients et opérateurs travaillent au quotidien; pas de capture marketing, pas de fausses données.
De l'IA passée en production, pas des démos.
Chaque projet ci-dessous a un vrai dispositif d'évaluation, un vrai plafond de coût et de vrais utilisateurs qui lancent des requêtes dessus chaque jour.
Quand utiliser l'IA et quand s'en passer
Tous les problèmes n'exigent pas un réseau de neurones. Voici comment nous évaluons si l'IA est le bon outil sur un vrai projet client.
Construire un modèle sur mesure ou utiliser un modèle pré-entraîné ?
Why
Le client disposait de 800 exemples étiquetés. Trop peu pour entraîner un modèle de zéro, mais assez pour affiner un modèle de base. L'affinage nous a donné 89 % de précision en 3 semaines, au lieu de 6 mois de collecte de données.
Alternatives Considered
Entraîner de zéro offre plus de contrôle, mais réclame 10x plus de données. Sur ce cas d'usage, l'affinage a atteint l'objectif de précision pour une fraction du coût.
Inférence cloud ou sur site ?
Why
Le client traite 500 documents par jour. À ce volume, le cloud revient à environ 200 EUR/mois. Une infrastructure sur site coûterait 40 000 EUR d'investissement, plus la maintenance. Le calcul était vite fait.
Alternatives Considered
Le sur site se justifie au-delà de 50 000 documents/jour ou en cas de règles strictes de résidence des données. Ce client n'avait ni l'une ni l'autre de ces contraintes.
Traitement en temps réel ou par lots ?
Why
Le client n'a pas besoin d'une classification instantanée. Les e-mails sont triés à 8h et à 14h. Le traitement par lots coûte 70 % de moins que l'inférence en temps réel et nous laisse le temps de valider les résultats avant routage.
Alternatives Considered
Le temps réel est essentiel pour le chat client ou le routage de support en direct. Pour le traitement interne, le lot est presque toujours le meilleur choix.
Faut-il aussi automatiser les cas limites ?
Why
Le modèle traite 87 % des cas avec une confiance élevée. Les 13 % restants sont ambigus. Les automatiser exigerait 3x plus de données d'entraînement et resterait imparfait. Laisser un humain gérer ces exceptions est plus économique et plus fiable.
Alternatives Considered
Si les cas limites sont très nombreux (des milliers par jour), un modèle spécialisé peut être rentable. Pour ce client, cela représentait 26 cas par jour : une relecture humaine suffit largement.
Une surface IA opérationnelle, un dispositif d'évaluation et une équipe formée pour la faire évoluer.
Les projets d'IA échouent quand le modèle évolue sans que personne ne s'en aperçoive. Nous livrons un système que vous pouvez évaluer, et une équipe qui sait quand le réévaluer.
- Pipeline de recherche et de raisonnement branché sur vos sources de données
- Dispositif d'évaluation avec au moins 50 cas de test notés par surface
- Tableau de bord des coûts avec ventilation par modèle et par client
- Bascule automatique (petit modèle → grand modèle) au plafond de coût
- Registre de prompts avec versioning et rollback
- Sprint de formation de deux semaines pour votre équipe, sur l'itération des prompts et de la recherche
Importez un document et regardez l'IA en extraire les données
Déposez un exemple de facture ou de contrat. Regardez le modèle identifier les champs, en extraire les valeurs et attribuer un score de confiance. Aucune inscription requise.
Ce que l'IA apporte concrètement
Précision dès le premier déploiement
Gain de vitesse sur le traitement des données
Réduction de la classification manuelle
Délai moyen jusqu'au premier modèle en production
Trois formats pour un projet IA.
Un projet IA est itératif ; nous nous engageons par sprints de deux semaines, pas par contrats de 12 mois. La matrice fixe le plafond total par format.
Une surface IA, entièrement notée
Livré en 4 semaines
- Une seule surface IA (chatbot, recherche, classifieur, etc.)
- Pipeline de recherche et dispositif d'évaluation à 50 cas
- Tableau de bord des coûts et alerting
- Un niveau de bascule de modèle
- Déploiement multi-tenant
- Fine-tuning sur mesure
Intégration IA en production
Livré en 8 semaines
- Jusqu'à 3 surfaces IA coordonnées (chat + agent + classifieur)
- Dispositif d'évaluation de 150+ cas avec CI de régression
- Appel d'outils vers vos CRM / bases de données / API existants
- Bascule multi-modèles avec plafonds de coût par niveau
- Registre de prompts et versioning
- Forfait trimestriel pour l'évolution des prompts
Plateforme IA multi-produits
Projet à l'échelle d'un trimestre
- Surfaces et intégrations d'outils illimitées
- Fine-tuning et RLHF sur mesure là où ça apporte de la valeur
- Déploiement multi-tenant avec évaluation par client
- Ingénieur ML intégré à votre équipe (temps plein)
- Audit trimestriel de dérive et de biais
- Séquestre de code et clause de sortie
Hors consommation des API de modèles (OpenAI, Anthropic, Google). Nous passons par vos comptes pour garder un coût transparent. Cloud et base vectorielle refacturés au réel.
Ajoutez-en un à n'importe quel format.
Un projet IA se marie bien avec l'automatisation côté croissance. Ces quatre options s'y greffent sans friction.
Comment un cabinet comptable a automatisé 91 % du rapprochement de factures
3 000 factures rapprochées à la main chaque mois
Quatre collaborateurs passaient leurs semaines à rapprocher les factures entrantes des bons de commande ouverts. Chaque rapprochement imposait de vérifier le nom du fournisseur, le montant, les lignes et le numéro de commande dans deux systèmes. Les erreurs coûtaient au cabinet 8 000 EUR par mois en litiges, en moyenne.
Extraction OCR avec rapprochement par IA
Nous avons entraîné un modèle qui extrait les champs des factures (tout format, toute langue) et les rapproche des commandes ouvertes. Les scores de confiance dirigent les correspondances sûres vers l'approbation automatique et les cas incertains vers une file de relecture humaine, contexte complet à l'appui.
4 employés ne gèrent plus que les exceptions
91 % des factures sont rapprochées automatiquement. Les coûts de litiges ont chuté à quasi zéro. L'équipe se consacre désormais aux négociations fournisseurs et à la planification financière, au lieu de comparer des données à la main.
Factures auto-rapprochées (avant 0 %)
Calculateur du coût d'intégration IA
Coût de build plus coût d'exploitation mensuel : l'image complète.
Ouvrir le calculateur complet avec méthodologieVos paramètres
05 fieldsInflue sur le taux moyen : un ingénieur senior coûte 35 % de plus.
Réponses honnêtes
Ce que les gens demandent avant d'investir dans l'IA
Nous les entendons à chaque rendez-vous commercial. Si la vôtre n'y figure pas, réservez un échange.
Peut-être. Il faut au moins quelques centaines d'exemples étiquetés pour une tâche de classification. Pour la prédiction, 6 à 12 mois de données historiques constituent un bon point de départ. Si vous n'en avez pas assez, nous pouvons parfois partir de modèles pré-entraînés et les affiner avec votre jeu de données plus restreint. Nous évaluons tout cela dès les deux premières semaines, avant tout engagement de votre part.
Chaque modèle possède un seuil de confiance. En dessous de ce seuil, le cas est transmis à un humain. Pour les décisions métier critiques, un humain reste toujours dans la boucle. L'IA absorbe le volume ; votre équipe garde le jugement.
Nous testons les biais avant le déploiement et surveillons les dérives ensuite. Pour l'IA générative, nous cadrons les réponses sur vos données métier et les validons face à des réponses connues. Nous restons honnêtes sur ce que l'IA fait mal : certaines tâches ne devraient pas être automatisées.
Oui. Nous déployons l'IA sous forme d'API REST aux côtés de vos systèmes actuels. Votre ERP, CRM ou outil maison appelle l'API et reçoit un résultat. Aucun changement de plateforme.
Preuve de concept en 4 semaines sur des données réelles. Vous voyez les chiffres de précision et décidez de passer en production. Le déploiement prend ensuite 4 à 8 semaines, selon la complexité de l'intégration.
D'après notre expérience, non. L'IA absorbe le travail répétitif en volume, et les équipes qui s'en occupaient passent à des tâches qui demandent du jugement humain. Le service comptable qui a automatisé le rapprochement des factures consacre désormais son temps aux négociations fournisseurs et au traitement des exceptions.
Prêt à construire quelque chose d'extraordinaire ?
Transformons votre vision en réalité. Notre équipe est prête à vous aider à créer un logiciel qui fait la différence.