Des solutions IA qui donnent des résultats.
Des chatbots et agents IA à la recherche RAG (IA + vos données), voice AI et automatisations — nous livrons une IA en production, stable, mesurable et sécurisée.
Idéal pour le support client, la qualification de leads, la recherche interne de connaissance, l’e-commerce et l’automatisation des opérations.
Un toolbox IA complet — sans vendor‑lock‑in
Nous choisissons l’approche selon l’objectif : MVP rapide, intégration enterprise ou produit AI‑first. Focus : qualité des réponses, performance, sécurité et contrôle des coûts en production.
Les services IA les plus demandés
Chaque livraison est pensée pour le réel : meilleur support, plus de leads, processus plus rapides, analytics plus précis — avec des métriques claires.
Là où l’IA fait la plus grande différence
Le meilleur ROI arrive quand l’IA a du contexte (données, règles, CRM/Helpdesk) et qu’elle est livrée avec guardrails, évaluation et monitoring.
Centre support IA
Réponses 24/7, moins de tickets, onboarding plus rapide des agents et qualité de réponse constante.
Base de connaissances interne
Recherche dans docs et process avec citations — moins de “pings”, plus d’autonomie.
Voice + ventes
Campagnes outbound, qualification, prise de rendez‑vous et routing intelligent.
IA pour e‑commerce
Recommandations, upsell, fiches produit, Q&A et recherche catalogue.
Le stack IA que nous utilisons
Modulaire : LLM + RAG + base vectorielle + observability + guardrails + intégrations. Pas de “boîte noire”.
Orchestration LLM
Prompts, tool-calls, routing, évaluations.
RAG & base vectorielle
Embeddings, retriever, rerank, citations.
Guardrails
Policy, protection injection, data boundaries.
Observability
Tracing, logs, métriques qualité + coût.
Versioning
Prompt/version, datasets, discipline de release.
Intégrations
CRM, Helpdesk, ERP, APIs custom.
De l’idée à la production — sans magie, juste de la discipline
On définit l’objectif, le dataset, les métriques qualité et les risques — puis on construit. L’IA reste prévisible, sûre et mesurable.
Discovery + objectifs
On définit ce qu’est une “bonne réponse”, où l’IA aide, et les limites, risques et compliance.
Données + blueprint RAG
Préparation des sources, permissions, chunking, retriever, citations et stratégies de fallback.
Build + évaluation
Métriques qualité, test sets, red teaming, monitoring et contrôle du coût par session.
Launch + optimisation
Rollout segmenté, A/B tests, itérations et stabilisation en production.
Questions fréquentes sur les solutions IA
Clair et direct — scope, coût, données et mesure du succès.
