Nous vous aidons à intégrer l’Intelligence Artificielle dans vos processus.
De l’expression du cas d’usage au déploiement d'agents IA sur-mesure, nous transformons le risque de Shadow IA en opportunité sécurisée et performante.
Philosophie de l’approche :
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Il n’existe pas de solution d’IA globale qui réponde à l’ensemble des besoins.
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La rapidité d’évolution pousse à se laisser un maximum de flexibilité.
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La gestion des données source internes, l’utilisation qui va en découler et où elles peuvent se retrouver, est une question centrale.
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La notion de souveraineté de son IA et de ses données l’est tout autant.
Est-ce des questions que vous vous posez ?
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Est-ce la DSI qui doit proposer l’IA ou bien doit-on la laisser arriver par les Métiers ?
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La technologie évolue très rapidement, comment m’assurer de faire les bons choix ?
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Le Shadow IA existe au sein de ma structure, comment reprendre la maitrise du sujet ?
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Comment protéger ma structure de la fuite de données internes ?
Quels sont les points clés :
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La compréhension du projet, le contexte du cas d’usage ciblé et l’identification des données source.
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La gouvernance des données, leur sensibilité, la volonté de souveraineté.
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Nous accompagnons les utilisateurs dans la prise en main.
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Le MCO dans le temps, fait partie intégrante du projet.
Quelles sont les solutions ?
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LLM B2C Quick Start
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LLM B2B Entreprise
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Automatisation N8N
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IA Souveraine
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Agents IA
Concrètement :
L’approche est fonction de votre niveau de maturité, des besoins Métiers, des cas d’usages ciblés et de la technologie la plus adaptée.
C’est ainsi que nous orienterons votre projet vers un modèle d’IA cohérent.
Nous pensons qu'une adoption réussie de l'IA commence par une compréhension partagée de ses concepts et de son environnement.
Ces informations sont conçues pour vous donner les clés de lecture essentielles pour naviguer vers cette révolution technologique avec confiance.
On est votre partenaire dans cette transition.
Lexique et concepts clés autour de l’Intelligence Artificielle :
Pour vous, ça veut dire un outil capable de générer du texte, résumer des documents, traduire ou répondre à des questions sur des sujets généraux.
Il peut « halluciner » s'il n'est pas correctement encadré.
LLM
(Large Language Model)
C’est un moteur d'IA entraîné sur d'immenses volumes de texte. Il ne « comprend » pas, il se base sur la probabilité, la prédiction statistique.
Pour vous, ça veut dire une IA capable de résoudre des problèmes plus complexes et pas seulement de répondre à des questions factuelles.
LRM
(Large Reasoning Model)
L’automatisation intelligente comprend le contexte, traite des données non structurées (emails, PDF, …) et peut prendre des décisions pour gérer des exceptions.
Il faut la distinguer de l'automatisation historique (le scripting, le développement, l’automatisation par API,…) inflexible face aux imprévus et difficile à maintenir dans le temps.
Pour vous, ça veut dire que c'est l'un des risques majeurs dans l'IA générative non maîtrisée.
Une hallucination peut conduire à la diffusion d'informations erronées ou à des problèmes de conformité.
Hallucination
C’est le terme utilisé lorsqu'un modèle invente des informations fausses, incohérentes ou inexistantes.
Pour vous, ça veut dire que la taille de cette fenêtre détermine la capacité de l'IA à analyser de longs documents ou à se souvenir du début d'une longue conversation.
Au-delà de cette fenêtre, l’IA oublie une partie du contexte, ce qui peut mener à des hallucinations.
Fenêtre de contexte & Token
Pour traiter une information, l'IA la découpe en « jetons/token ».
La fenêtre de contexte est la quantité maximale de tokens que l'IA peut traiter en une seule fois.
C'est sa mémoire.
Pour vous, ça veut dire passer de
« Où se trouve la politique des congés ? »
à
« Pose une demi-journée de congé pour moi vendredi prochain et vérifie que cela n'entre pas en conflit avec mes réunions ».
Agent IA
Un Chatbot (LLM ou LRM) répond à des questions en se basant sur une base de connaissances.
Il est informatif.
Un Agent IA est un assistant proactif et autonome. Il comprend un objectif, planifie les actions nécessaires et utilise des outils pour l'accomplir.
Il est opérationnel.
Pour vous, ça veut dire donner la main à votre IA pour qu'elle puisse non seulement parler, mais aussi agir concrètement dans votre Système d'Information.
MCP
(Model Context Protocol)
C’est une couche de connexion qui permet à un modèle IA d’interagir avec des applications et des outils externes (ERP, CRM, SIRH, messagerie, calendrier, etc…).
C’est ce qui transforme un chatbot passif en agent IA actif et opérationnel.
Pour vous, ça veut dire la garantie d'obtenir des réponses fiables, factuelles, sourcées et adaptées à votre contexte, tout en assurant la confidentialité de vos données.
C'est la base d'une IA d'entreprise.
RAG
(Retrieval Augmented Generation)
C’est la technologie qui connecte un LLM/LRM à vos données internes.
Il permet à l’IA de générer des réponses pertinentes et contextualisées, basées sur vos informations réelles plutôt que sur son apprentissage générique.
Le RAG fait le lien entre vos savoirs métiers et l’intelligence du modèle.
Pour vous, ça veut dire automatiser des processus plus complexes et à plus forte valeur ajoutée, qui nécessitaient jusqu'ici une intervention humaine.
Automatisation
L’automatisation intelligente comprend le contexte, traite des données non structurées (emails, PDF, …) et peut prendre des décisions pour gérer des exceptions.
Il faut la distinguer de l'automatisation historique (le scripting, le développement, l’automatisation par API,…) inflexible face aux imprévus et difficile à maintenir dans le temps.
Pour vous, ça veut dire des cas d'usage beaucoup plus riches.
Analyser un rapport financier qui mêle chiffres et graphiques, résumer une réunion vidéo, ou générer une campagne marketing complète
(texte & visuels).
IA Multimodale
C’est une IA qui ne se limite pas au texte.
Elle peut comprendre et traiter simultanément plusieurs types de données : texte, images, son, vidéo, graphiques...
Un peu comme les 5 sens humains.
Pour vous, ça veut dire qu’un risque majeur de fuite de données confidentielles, de non-conformité (RGPD) et de perte de contrôle.
Shadow IA
C’est l'utilisation d'outils d'IA accessibles en B2C par les collaborateurs, sans contrôle ni supervision de l'entreprise.
C'est l'équivalent du « Shadow IT ».
Pour vous, ça veut dire une
vision à long terme.
Aujourd'hui, toutes les IA sont spécialisées sur des tâches précises, chaque modèle à ses qualités et ses limites.
AGI
(Intelligence Artificielle Générale)
C’est une IA, aujourd’hui hypothétique, qui posséderait des capacités équivalentes ou supérieures à celles d'un collaborateur, dans tous les domaines.
Notre vision pour une Intelligence Artificielle réaliste :
Notre objectif est de vous accompagner pour identifier les gains rapides et concrets, des quick wins, tout en construisant une stratégie durable qui transformera en profondeur vos processus sur le long terme.
Nous sommes le partenaire sur qui vous appuyer dans ce challenge de l’IA.
La loi d’Amara :
Gérer les attentes
Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme.
La vague de « hype » actuelle peut créer des attentes irréalistes et mener à des déceptions.
Néanmoins le processus d’adoption est enclenché.
Notre conviction est que le succès ne se mesure pas au nombre d'IA déployées, mais à son impact mesurable.
Nous co-construisons avec vous, selon vos cas d'usage ciblés, avec des indicateurs de performance (KPIs) clairs et un calcul de retour sur investissement (ROI) rigoureux, pour que chaque projet IA soit une source de valeur prouvée pour votre structure.
Bulle de l’IA :
Au-delà de la Hype
La crainte d'une bulle de l'IA est légitime, dans un contexte d’investissements colossaux et les modèles économiques encore incertains.
C'est pourquoi il faut anticiper et limiter les dépendances aux Acteurs Technologiques et à leurs outils.
Notre mission est de vous accompagner dans la gouvernance et à préparer/connecter vos données pour que l'IA devienne performante au sein de votre structure.
Artificial Intelligence :
Une question de données
Intelligence au sens anglophone est un renseignement ou une information. On devrait donc plutôt parler « d’aide à partir d’outils statistiques ».
L'IA n'a de valeur que si elle est alimentée par des données qualitatives et pertinentes : les vôtres.
Elle portera aussi leurs biais.
Notre philosophie c’est de vous abstraire à cette dépendance.
Nous ne vous lions pas à un modèle, mais à une architecture. Nous urbanisons et nous concevons des solutions agnostiques, capables de basculer d'un moteur d'IA à l'autre.
Cela vous permet de toujours bénéficier du meilleur rapport performance/coût du marché, sans jamais devoir à tout reconstruire. Votre investissement est ainsi pérennisé, dans une logique de stratégie durable.
Le meilleur Modèle : Celui d'aujourd'hui n'est pas celui de demain
Le Marché de l'IA est dans une phase d'hyper-compétition. Les modèles de référence se succèdent et se dépassent à un rythme effréné.
S'engager sur une seule technologie aujourd'hui, c'est risquer d'être lié à un modèle qui sera peut-être moins performant ou plus coûteux que ses concurrents dans quelques mois.