Développement logiciel IA
Nous concevons et construisons des logiciels IA de bout en bout — intégrés à vos systèmes, ancrés dans vos données, évalués en précision et monitorés en production pour une qualité stable.
Une IA qui se comporte comme un logiciel
La différence entre une démo et un produit, c’est l’ingénierie : évaluation, guardrails, monitoring et intégrations. Nous construisons des systèmes IA prévisibles, sûrs et scalables — pour livrer en confiance.
Nous construisons des produits IA complets — pas des prototypes. UX, APIs, pipelines data, orchestration des modèles et déploiement production.
Assistants ancrés et recherche sur docs, tickets, wikis et bases — avec confiance des sources et permissions.
Agents outillés qui exécutent des tâches en sécurité : triage de tickets, mises à jour CRM, rapports et ops.
Services IA scalables avec auth, rate‑limits, caching, télémétrie et contrôle des coûts — prêts pour le trafic réel.
Jeux de tests, checks de régression, gestion de prompts/versions et monitoring pour stabiliser la qualité.
Contrôle d’accès, redaction, filtres de policy, audit logs et accès sécurisé aux outils pour workflows enterprise.
Nous nous concentrons sur des workflows mesurables : moins de tickets, résolution plus rapide, conversion plus élevée, moins de travail manuel et meilleure recherche — puis nous suivons l’impact dans le temps.
- • Moins de travail manuel
- • Qualité et cohérence des réponses plus élevées
- • Meilleure trouvabilité (recherche & connaissance)
- • Performance et coût prévisibles
Nous réduisons les hallucinations via un retrieval ancré et un quality loop : evals, tests de régression et monitoring en production — pour des sorties stables malgré l’évolution des données.
- • Retrieval depuis des sources fiables (RAG)
- • Filtres de policy et redaction
- • Evals offline + checks de régression
- • Télémétrie en ligne : latence, coût, qualité
Cas d’usage logiciel IA à fort impact
Nous construisons des systèmes où le langage et les décisions sont le goulot — et où les améliorations deviennent de la valeur business réelle.
- • Assistant RAG ancré dans la base de connaissance
- • Triage de tickets, routing et suggestions de réponses
- • Analytics de deflection et amélioration du CSAT
- • Handoff humain, conformité et audit logs
- • Réponses instantanées depuis documents internes
- • Rédaction d’offres/emails dans le ton de la marque
- • Qualification et enrichissement de leads
- • Notes CRM, résumés et follow‑ups
- • Extraction depuis PDFs, factures, contrats et formulaires
- • Normalisation en données structurées
- • UI de review + scoring de confiance
- • Automatisation des workflows entre systèmes
- • Recherche hybride (mots‑clés + sémantique) + re‑ranking
- • Réécriture de requêtes et compréhension d’intention
- • Recommandations et personnalisation
- • Analytics de recherche + insights de content gaps
Comment nous livrons le logiciel IA
La discipline rend l’IA fiable. Nous définissons le succès, concevons le bon système, validons avec des evals, puis déployons avec monitoring.
Alignement sur utilisateurs, contraintes et objectifs mesurables : précision, latence, coût, deflection, conversion et temps gagné.
RAG vs fine‑tuning vs hybride, tool calling, mémoire, sécurité, accès data et architecture.
Livraison rapide d’un MVP avec jeux de tests, scoring et boucles de revue humaine — puis itération jusqu’à stabilité.
Rollout production avec logs, guardrails, rate limiting, monitoring et contrôle des coûts pour une qualité constante.
Nous intégrons l’IA là où elle crée le plus de levier — helpdesk, CRM, systèmes internes, analytics et expériences produit — pour que l’équipe voie la valeur sans tout changer.
- • Zendesk / Intercom / Freshdesk
- • HubSpot / Salesforce / Pipedrive
- • Slack / Teams + APIs internes
- • Data warehouses et dashboards
Nous optimisons tout le stack IA : routing, caching, retrieval, batching et choix de modèles. Vous obtenez une latence stable et des coûts prévisibles à mesure que l’usage augmente.
- • Caching + optimisation des tokens
- • Re‑ranking + réécriture de requêtes
- • Streaming + tuning de latence
- • Prévision des dépenses et budgets
Partagez vos objectifs et votre contexte data. Nous proposerons l’approche la plus pragmatique (RAG, hybride ou fine‑tuning quand c’est utile), avec plan d’évaluation et stratégie de rollout.
Questions fréquentes
Réponses rapides aux décisions courantes sur le logiciel IA.
Tout ce qu’il faut pour la production : UX frontend, APIs backend, pipelines data, orchestration des modèles, évaluation, monitoring et sécurité. Nous construisons des systèmes fiables, mesurables et maintenables.
La plupart des cas production commencent par du RAG, car c’est rapide, contrôlable et ancré dans vos données. Le fine‑tuning aide pour un comportement ou un ton cohérent. Le choix dépend de la précision, du risque et du coût.
Nous optimisons prompts, retrieval, caching, routing et choix de modèles. Nous ajoutons monitoring, budgets et alertes pour une dépense prévisible à mesure que l’usage augmente.
Oui. Intégrations avec CRM, helpdesk, bases, APIs internes, Slack/Teams et analytics. Les sorties sont structurées pour que vos systèmes agissent.
Un MVP ciblé peut sortir en quelques semaines. Les gains les plus rapides viennent souvent de l’automatisation du support, d’assistants internes de connaissance et de workflows documentaires — où le ROI est immédiatement mesurable.
