Intelligence artificielle
Faire entrer l’IA dans le métier : cas d’usage réel, données, sécurité, coût d’inférence. Hébergement là où vous le décidez.
Un projet d’IA n’est pas un modèle. C’est un produit qui doit tourner, rester dans le budget, et respecter le RGPD.
Nous intervenons auprès de DSI et d’ETI qui ont déjà testé un copilote… et qui n’ont rien mis en production.
Quand l’outil doit entrer dans le quotidien des équipes, on le pose souvent avec un FDE : un ingénieur à disposition, pas un livrable envoyé par mail.
Ce que nous prenons en charge
- Le cas d’usage, étroit, mesurable (support, finance, ops, connaissance interne)
- Le pipeline de données et le RAG branché sur vos outils, pas à côté
- Les choix techniques : modèle, hébergement, coût d’inférence
- La sécurité : accès, traces, fuite de données, prompts
- La conduite de projet jusqu’au run
Pour qui
Directions métier et DSI, où qu’ils soient, qui veulent un usage quotidien, pas une démonstration.
Ce que nous ne faisons pas
Nous ne promettons pas « une IA qui fait tout ». Un assistant qui réduit le temps de traitement d’un dossier, oui. Un oracle, non.