Agence de développement IA et d’automatisation
De nombreux projets d’IA s’enlisent après la démonstration. Le prototype répond bien en réunion, puis se trompe sur des données réelles, et personne ne lui fait assez confiance pour s’y fier. Nous développons des agents IA, des systèmes de recherche augmentée (RAG) et des automatisations de workflows connectés à vos outils et à vos données réels, avec des résultats validés, des tests et une supervision, pour que le système soit assez fiable pour qu’on lui confie un vrai travail.
Ce que cela vous apporte
- Des tâches précises et répétitives traitées automatiquement, avec des personnes qui examinent les exceptions
- Des résultats contrôlés par rapport à vos règles avant qu’ils n’atteignent un client ou un autre système
- Une IA qui fonctionne dans les outils que votre équipe utilise déjà
Quelques équipes avec lesquelles nous avons travaillé
Ce qui est inclus
Le travail dont nous prenons la responsabilité.
Agents et assistants IA
Des agents qui accomplissent des tâches en plusieurs étapes dans vos systèmes, comme le tri des demandes ou la préparation de documents, avec une personne qui valide les étapes où une erreur coûterait cher.
Automatisation de workflows
Des automatisations construites avec n8n, Make ou du code sur mesure, qui font circuler l’information entre les systèmes et prennent en charge les étapes de routine que votre équipe réalise aujourd’hui à la main.
RAG et chatbots
Des assistants qui répondent à partir de vos propres documents et données, et indiquent d’où vient chaque réponse pour que les équipes puissent la vérifier.
Intégration de LLM
Modèles OpenAI, Anthropic et AWS Bedrock connectés, avec des sorties structurées validées par rapport à un schéma, pour que les systèmes en aval reçoivent des données dans un format prévisible.
Tests et supervision
Jeux d’évaluation construits à partir de vos cas réels, garde-fous sur les entrées et les sorties, et supervision qui vous signale quand la qualité baisse.
L’IA pour les petites équipes
Pour les petites entreprises, nous commençons par une automatisation délimitée dont le bénéfice est clair, puis nous construisons à partir de là une fois qu’elle a fait ses preuves.
Livrables
Ce qui vous reste une fois le travail terminé.
- Plan des cas d’usage et analyse coûts-bénéfices
- Système d’IA fonctionnel
- Intégrations
- Garde-fous et évaluations
- Supervision et documentation
Notre façon de travailler
Cadrer et concevoir le système
Un ingénieur senior définit avec vous le modèle de données, les intégrations et le plan de développement. Ces décisions conditionnent toute la suite : c’est donc une personne qui les prend.
Développer, avec l’IA sur les tâches de routine
Les outils d’IA produisent une première version de l’ossature du projet, du code standard et des tests, pour que les heures d’ingénierie aillent aux parties propres à votre activité.
Relire et fiabiliser
Les ingénieurs relisent le code, vérifient la sécurité et répondent de la qualité de ce qui est livré. Rien de ce que l’IA a rédigé ne part sans relecture.
Mettre en ligne et continuer d’améliorer
Mise en production avec un monitoring en place, puis des cycles courts d’évolutions fondés sur l’usage réel.
FAQ
Questions fréquentes : Développement IA et automatisation
Que peut développer pour nous une agence de développement IA ?
Les projets types comprennent un assistant de support qui répond à partir de votre documentation, un agent qui extrait et vérifie les données de factures, la qualification de leads, et des automatisations qui relient vos outils. Le point commun est une tâche répétitive dont les critères d’un bon résultat sont clairs. Notre priorité est ce qu’il faut pour les faire tourner en production : des résultats validés, des tests et une supervision.
L’automatisation par l’IA vaut-elle la peine pour une petite entreprise ?
Souvent, si la tâche est précise. Les meilleurs retours viennent généralement de missions ciblées comme le tri de la boîte de réception, la saisie de données ou les rapports récurrents, plutôt que de grands projets de stratégie IA. Nous commençons par une automatisation délimitée et l’étendons une fois qu’elle a fait ses preuves.
Comment évitez-vous les hallucinations de l’IA ?
On ne peut pas supprimer entièrement le risque, mais on peut le maîtriser. Nous ancrons le modèle dans vos propres données, validons les résultats par rapport à un schéma et à vos règles métier, testons sur des exemples réels avant le lancement, et gardons une personne dans la boucle partout où une erreur serait coûteuse.
Quels modèles utilisez-vous ?
Celui qui convient à la tâche : OpenAI, Anthropic (Claude) ou des modèles sur AWS Bedrock, choisis selon la qualité, le coût et le temps de réponse. Nous gardons l’intégration indépendante du modèle, pour que vous puissiez changer de fournisseur à mesure que les prix et les capacités évoluent.
De quoi avez-vous besoin de notre part pour démarrer ?
Une description claire de la tâche, des exemples de ce qui est bien fait et mal fait, l’accès aux systèmes concernés, et du temps avec une personne qui effectue ce travail aujourd’hui. Sa connaissance des exceptions est généralement ce qui distingue une automatisation utile d’une automatisation qui demande des corrections constantes.
Services associés
Dites-nous ce que vous souhaitez construire ou corriger.
Donnez-nous quelques détails sur votre besoin. Nous visons une réponse sous un jour ouvré, avec nos questions ou une proposition de prochaine étape.