Pas une couche IA sur un mauvais processus
La première question n’est pas le modèle. C’est la tâche qui vous coûte du temps, l’endroit où sont les données et qui valide le résultat. Si l’IA n’aide pas, on vous le dit.
De l’ingénierie IA qui construit vraiment.
Pas de présentation théorique sur l’IA. On part de vos tâches répétitives, de vos documents et de vos outils. Puis on construit ce qui en vaut la peine.
Ce que vous obtenez
- Audit des cas d’usage IA et automatisation dans votre activité
- Prototype concret avant tout engagement lourd
- Intégration dans vos outils existants
- Formation de l’équipe quand l’outil doit être adopté
Un audit qui sait aussi dire non
Certaines idées IA séduisent mais sont fragiles, coûteuses ou juridiquement risquées. On relie chaque cas d’usage à une tâche, une donnée et un risque. Vous évitez les détours qui mangent le budget.
Des usages simples à vérifier
Extraction d’informations depuis des PDF, génération de rapports, qualification de demandes, recherche documentaire, automatisation de réponses internes. On choisit des cas où le gain se voit.
On forme vos équipes, sans théâtre
Une fois l’outil en place, on rend l’équipe autonome : consignes à donner à l’IA (prompts), vérification, confidentialité. Le but est l’adoption réelle, pas la démonstration.
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Questions fréquentes
Par où commence un projet IA chez vous ?
Par un diagnostic court. On liste vos tâches répétitives et vos documents, puis on garde les cas où l’IA change vraiment quelque chose. Vous repartez avec une courte liste de priorités, pas une présentation.
Combien coûte le diagnostic ?
2 500 € HTVA, pour 1 à 2 semaines. Si vous lancez le développement avec nous dans les 3 mois, les 2 500 € du diagnostic sont déduits de son prix.
Mes données partent-elles chez OpenAI ou ailleurs ?
Pas par défaut. Le modèle et l’hébergement suivent la sensibilité de vos données : API avec engagement de non-réutilisation, modèle européen ou vos propres accès. On en parle avant de construire.
L’IA va-t-elle remplacer mon équipe ?
Non, ce n’est pas le but. On enlève les tâches répétitives à faible valeur. L’IA assiste, vos équipes valident.
Et si l’IA se trompe ?
On ne déploie que là où l’erreur est vérifiable et rattrapable : contrôle humain sur ce qui compte, garde-fous sur le reste. Si c’est trop risqué, on ne le fait pas.
Faut-il un gros budget data ou des outils spéciaux ?
Rarement. On part de vos documents et de vos outils actuels. La plupart des gains viennent de cas simples bien faits, pas d’une infrastructure lourde.
On cadre ça en 20 minutes.
Un échange suffit pour savoir si le sujet vaut un vrai chantier.
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