Une IA qui résout un vrai problème — pas une démo

Des cas d’usage qui fonctionnent aujourd’hui

• Assistants sur votre propre contenu — répondre aux questions des clients ou des employés à partir de votre documentation, en affichant les sources
• Traitement de documents — extraire les données de factures, formulaires, contrats ou e-mails en enregistrements structurés
• Classification et routage — trier automatiquement les tickets de support, les prospects ou les messages
• Une recherche qui comprend le sens dans vos produits ou votre base de connaissances
• Modèles de prédiction — demande, attrition ou score de risque à partir de vos données historiques
• Aide à la rédaction — brouillons et résumés relus par un humain avant publication

Comment nous rendons l’IA fiable

1. Définir la tâche et ce qu’est un « bon » résultat, avec un jeu de test d’exemples réels.
2. Choisir l’approche la plus simple qui atteint l’objectif — parfois des règles ou un ML classique font mieux qu’un grand modèle.
3. Mesurer la précision, la latence et le coût avant le lancement, et continuer à surveiller ensuite.
4. Ajouter des garde-fous : récupération depuis des sources fiables, contrôles des entrées et sorties et validation humaine pour les décisions importantes.

La protection des données d’abord

Nous limitons ce qui est envoyé aux modèles externes, privilégions les fournisseurs proposant un traitement des données dans l’UE et des conditions d’usage claires, et documentons le flux de données pour votre registre RGPD. Si nécessaire, les modèles peuvent tourner sur une infrastructure que vous contrôlez.