IA & automatisation
Une IA utile à votre métier. Intégrée à vos opérations.
Automatiser une tâche, exploiter vos documents, anticiper une demande ou analyser des images : nous partons du besoin métier pour concevoir une solution mesurable et préparer son utilisation en production.
Profils et enjeux
Où l’IA peut-elle apporter une valeur concrète ?
Nous identifions les usages où l’automatisation ou l’IA peut améliorer un processus, en tenant compte des données disponibles, des contraintes et de l’intervention humaine nécessaire.
Équipes avec des tâches répétitives
Fluidifier le traitement des demandes, des documents et des informations entre plusieurs outils.
Entreprises disposant de données métier
Étudier des usages de prévision ou de détection à partir d’historiques dont la qualité et la pertinence sont à évaluer.
Porteurs d’un projet ou d’un prototype IA
Vérifier la faisabilité, mesurer la qualité et préparer l’intégration d’une solution dans les opérations quotidiennes.
Cas d’usage
Quatre façons de mettre l’IA et l’automatisation au travail.
Chaque projet commence par un usage précis, les données nécessaires et un résultat à mesurer. Les exemples ci-dessous sont adaptés au contexte de votre entreprise.
Workflows et automatisation
Relier vos outils, orienter les demandes et préparer des actions à partir de documents ou de messages. L’IA intervient lorsque l’analyse du contenu le justifie ; les validations humaines sont conservées aux étapes utiles.
IA générative
Concevoir un assistant interne, rechercher dans une base documentaire avec des références ou préparer des contenus à relire. Les accès aux sources et la qualité des réponses sont évalués avant déploiement.
Prédictif et détection d’anomalies
Estimer une demande, anticiper une charge ou repérer des écarts dans des données métier. Les résultats sont comparés à une méthode de référence sur des données adaptées à l’usage visé.
Vision par ordinateur
Analyser des images pour assister un contrôle qualité, repérer un défaut ou compter des éléments. La faisabilité est évaluée sur des images représentatives et selon les conditions réelles de prise de vue.
Usages et périmètre
Préparer la production dès les premiers essais.
Un prototype concluant est une étape. Pour une utilisation opérationnelle, nous précisons les critères de qualité, les limites, les contrôles et les conditions de fonctionnement dans la durée.
- Mesurer la qualité sur des exemples représentatifs et définir les critères d’acceptation
- Prévoir les validations humaines, les cas d’erreur et une solution de repli
- Maîtriser les accès aux données et les échanges avec les services utilisés
- Évaluer les coûts, les temps de réponse et les contraintes d’hébergement
- Organiser la supervision, les alertes et les réévaluations après mise en service
Notre démarche
De la découverte au lancement.
Nous avançons du cas d’usage à une évaluation sur vos données, puis à une intégration progressive. La décision de mise en production repose sur des résultats mesurés et des conditions d’exploitation explicites.
- 01
Cadrer l’usage
Définir la tâche, les utilisateurs, le résultat attendu et les étapes qui demandent une validation humaine.
- 02
Évaluer les données
Vérifier les sources, les droits d’accès, la qualité et la représentativité des données nécessaires.
- 03
Expérimenter et mesurer
Tester une approche sur un périmètre limité et comparer ses résultats aux critères définis ensemble.
- 04
Intégrer
Connecter la solution aux outils métier et prévoir les contrôles, les erreurs et les solutions de repli.
- 05
Exploiter et suivre
Déployer selon le périmètre validé, superviser les résultats et organiser la maintenance ainsi que les réévaluations.
Livrables
Ce que vous recevez.
- Cas d’usage, périmètre et critères de réussite partagés
- Prototype évalué et bilan de faisabilité sur des données représentatives
- Solution intégrée si les résultats et le périmètre validés le permettent
- Documentation des limites, contrôles et procédures de fonctionnement
- Dispositif de supervision et modalités de maintenance convenus
Modalités
Comment nous travaillons ensemble.
- Un référent métier et les responsables des données associés aux décisions
- Des résultats et des limites partagés à chaque étape
- Une décision explicite avant la mise en production et un suivi défini
Les livrables exacts, les responsabilités et les conditions de livraison sont définis dans la proposition correspondant au projet.
Budget et calendrier
Quel budget, pour quel calendrier ?
Le coût dépend du cas d’usage, des données disponibles et du niveau de qualité attendu. Le cadrage distingue l’expérimentation, l’intégration et les coûts récurrents d’exploitation.
Principaux facteurs à analyser
- Disponibilité, préparation et annotation éventuelle des données
- Complexité de la tâche et niveau de qualité attendu
- Connexions, droits d’accès et contrôles à intégrer
- Volume d’utilisation, hébergement et services externes
- Évaluation continue, supervision et maintenance
Questions fréquentes
Les points à clarifier avant de démarrer.
Faut-il nécessairement de l’IA pour automatiser un workflow ?
Certaines tâches peuvent être automatisées avec des règles et des intégrations classiques. L’IA est étudiée lorsque l’analyse de textes, d’images ou de données apporte une valeur utile au processus.
Faut-il déjà disposer de données ?
Cela dépend de l’usage. Un assistant documentaire a besoin de sources fiables et accessibles ; un projet prédictif demande un historique adapté ; la vision nécessite des images représentatives. Le cadrage vérifie ces prérequis et les éventuels travaux de préparation.
Comment évaluer la qualité d’une solution IA ?
Nous définissons des critères métier et un ensemble d’exemples représentatifs. Les résultats, les erreurs, les temps de réponse et les coûts sont examinés avant de décider d’un déploiement. Des réévaluations sont prévues selon les conditions de la mission.
Comment sont traitées nos données confidentielles ?
Les sources accessibles, les services utilisés et les conditions d’hébergement sont définis pendant le cadrage. Les accès et les flux de données sont examinés avant de retenir une solution adaptée à vos contraintes.
Pouvez-vous accompagner le passage en production ?
Oui, selon la faisabilité validée et le périmètre convenu. L’accompagnement peut couvrir l’intégration, le déploiement, la supervision, la documentation et la maintenance. Les responsabilités et les modalités de suivi sont précisées dans la proposition.