Nous automatisons et transformons votre entreprise avec l'IA.

Nous intervenons sur l'ensemble du cycle Data & IA : agents IA, IA générative, automatisation, Data Engineering, modèles prédictifs, Computer Vision, BI, MLOps, audit et formation. Chaque solution est conçue selon vos usages métier et intégrée à votre environnement existant.

Nous commençons par identifier les processus coûteux, répétitifs, complexes ou fortement dépendants de la donnée. Chaque opportunité peut ensuite être évaluée selon sa valeur métier, sa faisabilité, son coût, ses risques et son retour sur investissement potentiel.

Non. La pertinence d'un projet dépend davantage du cas d'usage, des volumes, des processus et de la valeur potentielle que de la taille de l'entreprise. Nous adaptons l'architecture et le périmètre au contexte de chaque organisation.

Pas nécessairement. Certains projets nécessitent un historique de données important, tandis que les solutions basées sur des LLM, des modèles pré-entraînés ou des agents peuvent démarrer avec beaucoup moins. Nous évaluons les prérequis dès le cadrage.

Oui. Nous pouvons intégrer les solutions à vos CRM, ERP, logiciels métiers, bases de données, APIs et applications existantes afin que l'IA s'inscrive directement dans vos processus plutôt que de fonctionner comme un outil isolé.

Oui. Lorsqu'une incertitude technique ou économique existe, un POC ou un prototype permet de tester le cas d'usage sur des données représentatives, de mesurer les performances obtenues et de décider objectivement de poursuivre ou non l'industrialisation.

Cela dépend du périmètre, des données, des intégrations nécessaires et du niveau d'industrialisation attendu. Un projet peut aller d'un prototype ciblé à une plateforme complète déployée dans plusieurs processus métier ; le calendrier est donc défini après cadrage.

Le budget dépend principalement de la complexité du cas d'usage, des intégrations, des données disponibles, du niveau de sécurité et du volume d'utilisateurs ou de traitements. Nous construisons une estimation adaptée au périmètre réel plutôt qu'une offre standardisée.

La sécurité est intégrée dès l'architecture : droits d'accès, isolation des environnements, journalisation, chiffrement, contrôle des données transmises aux modèles et choix de l'hébergement. Des architectures privées ou utilisant des modèles open source peuvent également être étudiées lorsque cela est nécessaire.

Nous privilégions des indicateurs observables : temps économisé, volume traité, réduction des erreurs, précision d'un modèle, baisse des coûts, augmentation de productivité ou impact commercial. L'objectif est de pouvoir comparer les résultats obtenus aux objectifs définis au départ.