L'IA appliquée
à vos enjeux métier.

Problème

Vos équipes support traitent des centaines de demandes récurrentes. Les clients attendent, les agents s'épuisent sur des questions déjà documentées.

Solution

Un chatbot conversationnel connecté à vos bases de connaissances (FAQ, CRM, documentation produit) qui répond en langage naturel, escalade vers un humain quand nécessaire, et apprend en continu.

Impact

Réduction de 40-60% du volume de tickets L1. Disponibilité 24/7. Temps de réponse moyen sous 5 secondes.

Problème

Vos collaborateurs perdent du temps à chercher l'information dans des documents éparpillés : SharePoint, Confluence, drives, wikis internes.

Solution

Un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui indexe toute votre documentation interne, respecte les permissions existantes, et répond avec citation des sources. Déployable dans Teams, Slack ou en interface dédiée.

Impact

Réduction de 45% du temps de recherche d'information. Adoption massive car intégré dans les outils existants.

Problème

Des processus métier répétitifs mobilisent vos équipes sur des tâches à faible valeur ajoutée : saisie, vérification, extraction, classification.

Solution

Des agents IA autonomes qui exécutent des tâches métier complètes : extraction de données depuis des documents, vérification de conformité, génération de rapports, orchestration de workflows multi-étapes.

Impact

Automatisation de 70-80% des tâches répétitives. Les équipes se concentrent sur l'analyse et la décision.

Problème

Vous avez testé des POC avec GPT ou Claude, mais le passage en production bloque : sécurité des données, intégration SI, coûts, fiabilité.

Solution

Architecture production-grade pour l'IA générative : choix du modèle adapté (Claude, Mistral, GPT, open-source), guardrails, monitoring des coûts et de la qualité, intégration dans votre SI existant. Hébergement souverain si nécessaire.

Impact

Passage du POC à la production en 8-12 semaines. Coûts d'inférence optimisés. Monitoring continu de la qualité.

Problème

Vos données sont fragmentées, mal structurées ou hébergées chez des providers non-européens. Impossible de nourrir des modèles IA fiables dans ces conditions.

Solution

Conception et déploiement de pipelines de données souverains : ingestion multi-sources, transformation, stockage sur infrastructure française (Scaleway, OVHcloud), qualité des données automatisée. La fondation indispensable pour tout projet IA.

Impact

Données prêtes pour l'IA en quelques heures au lieu de semaines. Conformité RGPD native. Coûts cloud maîtrisés.

Problème

Le contrôle qualité manuel est lent, coûteux et sujet aux erreurs humaines. Les défauts passent à travers les mailles du filet, surtout en cadence élevée.

Solution

Système de computer vision entraîné sur vos données de production : détection de défauts en temps réel, classification automatique, alertes et traçabilité complète. Déployable sur edge ou dans le cloud.

Impact

Détection de 95%+ des défauts. Réduction de 60% du temps de contrôle. ROI en moins de 6 mois.

Problème

Vos décisions reposent sur l'intuition ou des tableaux Excel. Les prévisions de demande, de churn ou de maintenance sont approximatives.

Solution

Modèles prédictifs entraînés sur vos données historiques : prévision de la demande, scoring de risque, maintenance prédictive, détection d'anomalies. Intégrés dans vos outils de BI existants.

Impact

Amélioration de 20-35% de la précision des prévisions. Décisions data-driven en temps réel.