Des assistants IA
utiles, sûrs, traçables.

Assistants métiers, pipelines RAG, agents outillés via MCP, pensés pour la production : sources tracées, garde-fous et évaluations qui mesurent ce qui marche vraiment.

Ce qu'on construit.

01

Assistants métiers

RH, support, commerce, opérations : un assistant ciblé, intégré à vos données et processus.

02

Pipelines RAG

Documents indexés, recherche pertinente, réponses sourcées. Cloud, local-first ou hybride.

03

Agents autonomes (MCP)

Outils, mémoire, garde-fous, journaux d'audit. Ce qui sépare un prototype d'un système.

04

Évaluations & guardrails

Jeux de tests métier, détecteurs de drift, supervision continue, plan de remédiation.

Le processus, étape par étape.

  1. 01

    Spec métier

    Cas d'usage, utilisateurs, critères de succès, garde-fous.

  2. 02

    Architecture

    Choix LLM, sources, vectorisation, outils, traces, coûts.

  3. 03

    Prototype

    Premier livrable mesurable, tests utilisateurs, ajustements.

  4. 04

    Mise en production

    Monitoring, doc, formation utilisateurs, transfert.

Ce que vous gardez.

Build

Assistant prêt à l'usage

Interface, intégrations, garde-fous, traçabilité.

Qualité

Jeu d'évaluations

Tests métier reproductibles pour mesurer la qualité.

Doc

Note d'architecture & runbook

Choix techniques, coûts attendus, plan de reprise.

Choisissez votre format.

POC structuré

3 à 5 semaines

Valider un cas d'usage avec données réelles.

  • Prototype
  • Évaluations
  • Recommandation Go/No-Go
Lancer un POC

Build complet

2 à 4 mois

Mise en production d'un assistant métier.

  • Architecture
  • Build & tests
  • Mise en prod & doc
Demander un devis

Audit & remédiation

2 à 4 semaines

Un assistant existant à fiabiliser ou réduire en coût.

  • Audit technique
  • Plan d'évaluations
  • Plan de remédiation
Demander un audit

Ce qu'on nous demande souvent.

Quelle différence entre un assistant et un agent ?

Un assistant répond. Un agent décide d'enchaîner plusieurs actions pour atteindre un objectif. Les deux peuvent coexister : un assistant simple en façade, un agent en arrière-plan pour les tâches structurées.

Mes données restent-elles privées ?

Selon le choix d'architecture : local-first (Ollama, vLLM) garantit que rien ne sort, cloud souverain (Mistral, Anthropic EU) garde la donnée en UE, cloud international si la performance prime sur la souveraineté.

Comment mesurez-vous la qualité ?

Jeu d'évaluations métier (LLM-as-judge calibré, métriques de retrieval, satisfaction utilisateurs). Mesure répétée à chaque changement de modèle, prompt ou source.

À combiner

Souvent, ça va ensemble

Ces services se combinent souvent : un audit débouche sur une formation, une automatisation sur de l'IA locale.

FormationsComprendre les modèles, choisir les outils et construire ses premiers automatismes sur vos cas.Automatisation n8nDes workflows connectés à vos outils, lisibles par l'équipe, monitorés et repris sur erreur. Auto-hébergés si vos données l'exigent.Roadmap IADiagnostic, cartographie, priorisation, gouvernance : une trajectoire d'adoption lisible et défendable.

Parlons de votre contexte.

Dites-nous où vous en êtes, on cadre ensemble ce qui aurait le plus d'impact.

Parlons de votre projet