Intégration d'intelligence artificielle sur-mesure

Un bon cas d'usage IA réunit trois conditions : une tâche répétitive et coûteuse en temps, une tolérance à l'erreur non nulle ou une vérification humaine possible, et des données disponibles. À l'inverse, une décision juridique irréversible sans relecture n'est pas un bon terrain de départ.

Nous commençons par un atelier d'identification : nous listons les tâches candidates, estimons le volume mensuel, le temps unitaire et le coût d'une erreur. Cela permet de classer les cas par rentabilité et de démarrer par celui qui produira une preuve rapide.

La recherche augmentée par génération, ou RAG, permet à un modèle de répondre en s'appuyant sur vos propres contenus : procédures, contrats, catalogues, comptes rendus, base de connaissances support. Les documents sont découpés, vectorisés et indexés ; à chaque question, les passages pertinents sont retrouvés puis fournis au modèle.

L'intérêt principal est la traçabilité : chaque réponse cite ses sources, ce qui permet de vérifier et réduit fortement les réponses inventées. Nous mesurons la qualité sur un jeu de questions de référence avant toute mise en production.

Factures fournisseurs, bons de commande, devis, CV, contrats, relevés : l'extraction automatique de données structurées depuis des documents non structurés est aujourd'hui l'un des usages les plus rentables. Un PDF déposé ou reçu par email devient une ligne de base de données validée en quelques secondes.

Nous imposons systématiquement un schéma de sortie strict et une validation automatique : montants cohérents, dates plausibles, identifiants existants. Les cas incertains sont routés vers une file de vérification humaine plutôt qu'enregistrés silencieusement.

Un agent est un modèle autorisé à utiliser des outils : consulter une base, créer un enregistrement, envoyer un email, déclencher un workflow. Bien encadré, il traite de bout en bout des demandes simples — qualifier un lead entrant, préparer un devis, répondre à une question de premier niveau — et transmet le reste à un humain.

L'encadrement est essentiel : liste d'outils limitée, droits minimaux, actions sensibles soumises à confirmation, budget de jetons plafonné, journalisation complète de chaque décision.

Le coût d'un usage IA se pilote : choix d'un modèle adapté à la difficulté de la tâche, mise en cache des requêtes répétées, réduction des contextes envoyés, plafonds par utilisateur. Un assistant interne bien conçu coûte souvent quelques dizaines d'euros par mois, pas quelques milliers.

Nous concevons l'intégration de manière à ne pas vous enfermer chez un fournisseur : la couche applicative est indépendante du modèle, ce qui permet de basculer de GPT à Claude, Gemini ou Mistral selon les coûts, les performances ou vos exigences de localisation des données.

Une preuve de concept ciblée, livrée en deux semaines sur un cas d'usage unique et évaluée sur vos données, démarre à 4 500 € HT. Une intégration en production — interface, droits, supervision, évaluation continue — se situe généralement entre 12 000 et 35 000 € HT.

À cela s'ajoute la consommation des modèles, facturée à l'usage et refacturée au coût réel, ainsi qu'un suivi mensuel optionnel pour l'évaluation de la qualité et l'optimisation des coûts.