La connaissance interne reste difficile à trouver
Les équipes cherchent dans des documents, outils et historiques dispersés.
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IA & machine learning · Intelligence appliquée
De l’IA reliée à vos données.Évaluée dans votre contexte.
Nous transformons un cas d’usage en système testable : données, modèle, intégration, critères d’évaluation et contrôle humain sont pensés ensemble.
Depuis 2021 · 20+ projets · Europe & Golfe
AZ / SERVICEIA & machine learning
SCOPEPRODUCT → PRODUCTION
FOOTPRINTEUROPE / GCC
Quand ce service devient utile
Quand l’IA doit dépasser la démonstration.
La question n’est pas seulement de savoir si un modèle répond, mais s’il répond de façon utile, contrôlable et intégrable.
Des documents mobilisent trop de travail manuel
Lecture, classement, extraction ou préparation suivent des règles répétitives.
Un prototype ne passe pas en production
Qualité, coût, confidentialité, latence ou intégration n’ont pas été mesurés.
Une décision peut bénéficier d’un signal prédictif
Les données existent, mais leur qualité et la valeur du cas d’usage restent à valider.
Notre lecture du problème
Commencer par la décision à améliorer.
Nous définissons ce que le système doit aider à faire avant de sélectionner un modèle.
01
Le problème
Une solution IA peut sembler convaincante en démonstration tout en restant imprécise, coûteuse ou impossible à intégrer.
02
Notre intervention
Nous cadrons les données, les risques et les critères d’évaluation, puis testons un flux complet avec ses contrôles.
03
Le résultat recherché
Un cas d’usage dont la valeur, les limites et les conditions d’exploitation peuvent être décidées sur des éléments observables.
Capacités
Du cas d’usage au système évalué.
La technologie est choisie après le problème, les données et le niveau de risque.
01
Faisabilité & données
Qualité des sources, contraintes, risques et référence de comparaison.
02
Agents, RAG & langage
Recherche augmentée, outils métier et traitement de texte ou de documents.
03
ML & vision
Prédiction, classification ou analyse d’image lorsque les données le permettent.
04
Évaluation & intégration
Jeux de tests, contrôles humains, API, suivi des coûts et comportement en exploitation.
Livrables possibles
Ce qui permet de décider et d’exploiter.
Les livrables rendent visibles la performance observée et les conditions d’usage.
- 01
Note de faisabilité et cartographie des données
- 02
Prototype ou pilote relié au flux métier
- 03
Jeu d’évaluation et critères d’acceptation
- 04
Pipeline RAG, agent, modèle ou service d’inférence convenu
- 05
Contrôles humains, journalisation et limites documentées
- 06
Plan d’intégration, de suivi et d’évolution
Exemples de périmètres
Des périmètres qui testent une hypothèse.
Chaque exemple commence par une question mesurable, pas par la promesse d’une IA universelle.
Assistant de connaissance interne
Rechercher dans un corpus défini, citer les sources et organiser le retour utilisateur.
RAGRechercheÉvaluation
Traitement documentaire assisté
Extraire ou classer des informations avec validation humaine et traçabilité.
DocumentsWorkflowContrôle humain
Pilote prédictif ou vision
Évaluer la qualité des données et comparer le modèle à une référence explicite.
MLVisionBenchmark
Garde-fous
Ce que nous refusons de masquer.
Un système probabiliste exige des critères et des responsabilités explicites.
- 01
Aucune précision, automatisation complète ou rentabilité n’est garantie avant évaluation.
- 02
Les usages sensibles prévoient le niveau de contrôle humain et les voies de recours adaptés.
- 03
Confidentialité, droits sur les données, fournisseurs de modèles et rétention sont définis dans le périmètre.
- 04
La qualité peut évoluer avec les données et les modèles ; le suivi nécessaire est décidé avant la production.
Déroulement
Réduire le risque avant d’industrialiser.
Le passage en production est une décision fondée sur les résultats observés.
01
Formuler
Définir la tâche, la référence actuelle et les utilisateurs concernés.
02
Évaluer les données
Vérifier accès, qualité, volume, droits et représentativité.
03
Tester
Construire un pilote et mesurer comportement, erreurs, coût et latence.
04
Intégrer
Brancher le système, ses contrôles et son suivi au flux réel si les résultats le justifient.
Questions fréquentes
Questions sur l’IA appliquée.
Les bonnes réponses commencent par les données et le niveau de risque.
01Faut-il beaucoup de données ?
Cela dépend du cas d’usage. Un système RAG peut s’appuyer sur un corpus documentaire défini ; un modèle prédictif exige des données représentatives et une référence fiable.
02Développez-vous vos propres modèles ?
Nous pouvons intégrer des modèles existants, des services managés ou entraîner des composants spécifiques lorsque les données et le besoin le justifient.
03Comment mesurez-vous la qualité ?
Avec un jeu d’évaluation, une référence de comparaison et des critères liés à la tâche réelle, complétés par une validation humaine lorsque nécessaire.
04Pouvez-vous garantir la précision ?
Non. Nous mesurons la performance observée, documentons les limites et aidons à décider si elle est suffisante pour le contexte.
05Comment protégez-vous les données ?
Le choix des fournisseurs, les accès, la rétention, les transferts et les responsabilités sont définis selon les données et les obligations du projet.
Parlons du besoin
Quel cas d’usage mérite vraiment l’IA ?
Partons de la tâche, des données disponibles et de la décision à améliorer.
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