Service — IA & automatisation
Des systèmes d'IA qui font un vrai travail.
Agents sur mesure, assistants et automatisation de flux appliqués à de vrais processus métier. Nous prenons en charge le travail répétitif pour que votre équipe fasse le reste.
01Approach
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Automatisation de flux avec n8n
Nous construisons et exploitons des automatisations sur n8n, en reliant les outils que vous utilisez déjà — CRM, messagerie, tableurs, API internes — en processus qui tournent seuls.
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Agents IA sur mesure
Au-delà du simple chatbot : des agents qui lisent vos documents, interrogent vos données et exécutent des tâches en plusieurs étapes, avec des limites claires et une journalisation.
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Intégration de LLM
Nous intégrons les modèles d'OpenAI, Anthropic et Google dans vos outils internes et vos produits clients, avec les prompts, l'évaluation et la maîtrise des coûts traités correctement.
02Questions
Les questions qui précèdent un contrat.
- Qu'est-ce qui mérite vraiment d'être automatisé avec l'IA ?
- Le travail répétitif, riche en texte ou en documents, et dont le résultat peut être vérifié par quelqu'un : réception et classement, extraction de documents vers des champs structurés, rédaction de réponses, routage de tickets, recherche dans vos documents internes. Si personne ne peut dire si le résultat est juste, ce n'est pas un bon premier cas.
- Comment gérez-vous les erreurs des modèles ?
- Nous cadrons les tâches pour que la sortie soit vérifiable, nous gardons une validation humaine partout où une erreur coûte cher, et nous mesurons la qualité sur un échantillon annoté de vos cas réels avant toute mise en production. Chaque appel au modèle est journalisé avec son entrée et sa sortie, pour qu'un mauvais résultat s'explique au lieu de se deviner.
- Où partent nos données ?
- Où vous le décidez. Nous pouvons passer par une API commerciale avec engagement de non-entraînement et une région choisie, ou par des modèles ouverts sur votre propre infrastructure quand les données ne peuvent pas sortir. Dans les deux cas nous limitons ce qui est envoyé, gardons les secrets hors des prompts, et documentons précisément quels champs vont où.
- Combien cela coûte-t-il à l'usage, et sommes-nous liés à un seul modèle ?
- Nous mesurons le coût par exécution sur des données réelles avant le déploiement, donc vous voyez le montant mensuel avant de vous y engager, et nous ajustons prompts, cache et taille de modèle en fonction. Les appels passent par une seule interface interne : changer de fournisseur ou de modèle plus tard est un changement de configuration et une nouvelle passe d'évaluation, pas une reconstruction.
- Faut-il recruter des ingénieurs ML pour maintenir tout cela ?
- Non. Ce que nous livrons est du logiciel ordinaire : prompts et configuration dans votre dépôt, un jeu d'évaluation qui signale une baisse de qualité, des tableaux de bord de coût et d'échecs, et un manuel d'exploitation. Vos développeurs actuels l'entretiennent comme n'importe quel autre service.
- Comment ces projets démarrent-ils ?
- Par un processus étroit et une mesure de départ, pas par une plateforme. Nous fixons ce que l'automatisation doit battre — temps de traitement, taux d'erreur, arriéré — nous la construisons pour ce seul processus, nous la comparons à la mesure de départ, et seulement ensuite nous choisissons le deuxième.