02 — Réalisation

POC, agents et fondations techniques.

Nous concevons, développons, testons et améliorons en continu les agents et les socles techniques qui permettent à toute l’organisation d’utiliser l’IA dans un cadre maîtrisé.

01

POC

Conception et mise en œuvre, tests et amélioration de la qualité ; revue de solutions, évaluation technique et benchmark.

02

Déploiement d’agents

Revue des objectifs, tâches, outils et confidentialité ; conception, développement, tests, mise en production et amélioration continue.

03

Fondations techniques IA

Mise en œuvre des composants partagés : orchestrateur d’agents, portail d’accès aux LLM, gestion des sources ouvertes et référencées.

Nos principes de réalisation

  • Transparence des sources et traçabilité des réponses : une IA qui montre son travail.
  • Souveraineté : hébergement et données sous contrôle du client.
  • Paramétrage simple et large : règles de filtrage et de priorisation à la main des métiers.
  • Mesure et boucle de retour : taux de lecture, feedback, amélioration continue.

Nos réalisations, en trois exemples.

Toutes les références

Mutuelle indépendante — Réalisations

Un agent souverain qui élabore rapports et études ad hoc à partir des données brutes unitaires.

Contexte et besoins : Forte perte de temps liée à la consolidation des données, limitant les études ad hoc à forte valeur ajoutée : ajustement tarifaire, identification des contrats déficitaires, anticipation des tendances, conformité. Données personnelles et forts enjeux de conformité réglementaire.

  • Souverain
  • Agent

Grand groupe de design — Réalisations

Intégrer l’IA au processus créatif, afin d’augmenter le potentiel créatif de chaque designer et de faciliter la création en équipe.

Contexte et besoins : Un processus de création individualisé, au niveau des sources d’inspiration comme des représentations. Des données propriétaires fortement différenciantes, hébergées sur une plateforme privée.

  • Souverain
  • Créativité

ETI agroalimentaire — Réalisations

Un agent qui lit, compare et repère les anomalies de façon transverse dans la documentation technique des produits.

Contexte et besoins : Une documentation technique des produits en perpétuelle évolution, un processus de mise à jour lourd et coûteux à mettre en qualité. Des données sources hébergées au sein du SI de l’entreprise (PLM, ERP, QMS), mais aussi partagées avec des tiers.

  • Qualité
  • Productivité

Où en est votre organisation sur l’IA ?

Un diagnostic de maturité en 5 critères et 9 sous-critères, mené par entretiens guidés. Vous repartez avec une vision claire des axes de progrès.

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