Industrialiser l'IA dans vos opérations
J'intègre des modèles de langage dans vos processus quotidiens, là où une étape demande de comprendre du texte : qualifier un message, analyser un compte rendu, extraire des données d'un document. Toujours avec des garde-fous et une validation humaine quand l'enjeu le justifie.
Pour qui ?
- ·PME dont les équipes passent du temps à lire, trier et reformuler de l'information
- ·Dirigeants qui ont testé ChatGPT et veulent passer de l'essai individuel au processus d'équipe
- ·Responsables ops qui veulent des résultats contrôlables, pas une boîte noire
Quel problème est traité ?
L'IA générative fonctionne en démo mais pas dans vos processus : les résultats varient, personne ne les contrôle, et rien n'est journalisé. L'écart entre un prompt qui marche une fois et un système fiable en production est important. C'est cet écart que je traite.
Qu'est-ce qu'un agent IA métier ?
Un agent IA métier est un programme qui utilise un modèle de langage pour exécuter une tâche précise de votre activité, dans un cadre contrôlé : règles explicites, formats de sortie vérifiés, validation humaine sur les cas sensibles, journalisation de chaque exécution. Ce n'est pas un chatbot généraliste.
Ce qui est livré
- ✦Agent intégré à vos outils existants (messagerie, Notion, base de données)
- ✦Garde-fous : règles déterministes là où l'erreur n'est pas acceptable
- ✦Interface ou étape de validation humaine quand l'enjeu le justifie
- ✦Journal des exécutions pour contrôler ce que l'agent a fait
Comment se déroule la mission ?
- 01Diagnostic
Identification des tâches où un modèle de langage apporte de la valeur, et de celles où il n'en apporte pas.
- 02Prototype
Test sur vos données réelles avec des critères d'acceptation mesurables, définis ensemble avant de commencer.
- 03Industrialisation
Gestion des cas limites, garde-fous, journalisation, intégration dans le processus de l'équipe.
- 04Livraison
Recette sur des cas réels, documentation, passation. Les seuils de validation restent réglables par vos équipes.
Ce que le projet ne couvre pas
- ×Pas de promesse de fiabilité à 100 % : un modèle de langage se contrôle, il ne se garantit pas
- ×Pas de remplacement d'équipe : l'agent traite le répétitif, l'humain garde les décisions
- ×Pas de modèle imposé : le choix (Claude, GPT, Mistral ou autre) se fait selon le cas d'usage et vos contraintes
Missions typiques
Un agent lit les messages reçus, pose les questions de qualification et oriente vers la bonne ressource, avec reprise humaine à tout moment. Voir le cas Myodefi.
Chaque compte rendu d'appel est analysé, scoré et structuré dans votre base de connaissances, avec contrôle de doublon.
Factures, bons de commande, formulaires : extraction structurée avec vérification humaine des cas ambigus.
Outils selon le cas d'usage
Preuves disponibles
À lire sur le journal
Questions fréquentes
Quel modèle d'IA utilisez-vous ?
Celui qui convient au cas d'usage : coût, qualité, confidentialité, hébergement. Le choix est documenté et réversible. Je ne vends pas un modèle, je livre un système qui fonctionne avec le modèle adapté.
Comment contrôler ce que fait l'agent ?
Chaque exécution est journalisée. Les étapes critiques passent par des règles déterministes ou une validation humaine. Vous voyez ce que l'agent a fait, sur quelles données, avec quel résultat.
Et si l'agent se trompe ?
C'est prévu dès la conception : les cas ambigus sont routés vers un humain, les formats de sortie sont vérifiés, et les erreurs détectées alimentent l'amélioration du système. Un agent sans garde-fous n'est pas livrable.
Nos données sont-elles envoyées à l'extérieur ?
Cela dépend du modèle et de l'hébergement choisis. C'est un critère de choix explicite au cadrage : on documente où passent les données et vous validez avant la mise en production.
La prochaine étape
Un échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte et vous dire honnêtement si cette offre s'y prête. Sans engagement.
Réserver 30 min