Intégration de l’IA

Brancher l’IA à vos données et à vos outils métier

Nous utilisons l’IA sur une tâche délimitée — lire, classer, extraire ou préparer — puis nous la raccordons au processus qui existait déjà.

Ce que vous obtenezUne IA utile dans le flux de travail, pas un assistant isolé dans un nouvel onglet.

Cette mission est utile si…

Le contenu à lire varie, mais les informations recherchées sont toujours les mêmes.
Un brouillon peut faire gagner du temps à condition d’être relié au bon dossier.
Les réponses doivent citer une source interne plutôt que s’appuyer sur le web.
L’équipe a besoin d’un contrôle humain clair avant toute action engageante.

La mission ne se résume pas à une configuration technique. Les règles, les choix et la reprise restent lisibles après notre intervention.

Entrées acceptées, résultat attendu, seuil de confiance et cas de refus sont définis en langage métier.

Le modèle est choisi selon la donnée, le coût, le temps de réponse et les contraintes d’hébergement, pas selon une préférence de marque.

Le résultat rejoint le CRM, l’ERP, la GED ou la boîte mail avec son contexte et ses sources.

Des exemples réels et des cas limites servent à vérifier les réponses avant l’ouverture à l’équipe.

Chaque passage produit un élément que votre équipe peut relire et contester.

Systèmes concernés

Utilisez-vous toujours le même modèle d’IA ?

Non. Le choix dépend du format, de la sensibilité, du coût, du délai attendu et des systèmes déjà en place.

Nos données servent-elles à entraîner un modèle public ?

Ce point dépend du fournisseur et du contrat retenus. Il est vérifié avant la connexion et documenté dans l’architecture choisie.

Comment vérifier la qualité des réponses ?

Un jeu de tests métier, des sources visibles et le suivi des corrections permettent de mesurer la qualité sur votre tâche réelle.

Un e-mail, un dossier ou une capture du passage actuel suffit pour préparer un premier échange utile.