L'IA utile, pas l'IA à la mode.
Une bonne fonctionnalité IA, c'est la qualité des données, les garde-fous, le coût par requête, la latence — et savoir quand ne pas faire confiance au modèle.
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Ce que nous développons
Ajouter « IA » à un produit ne se résume pas à brancher un chatbot sur une page. Bien faite, une fonctionnalité IA est un travail de développement logiciel à part entière — données, contexte, garde-fous, coûts, latence, expérience utilisateur. C'est le nôtre.
Copilotes métier
Des assistants intégrés à votre application qui comprennent votre contexte et vos données.
RAG sur vos documents
Interroger en langage naturel vos contrats, documentation et bases de connaissances.
Extraction de données
Transformer documents, PDF et emails hétérogènes en données propres et structurées.
Génération assistée
Descriptions produits, réponses types, rapports — toujours avec validation humaine.
Classification & routage
Trier, prioriser et escalader automatiquement selon vos règles métier.
Intégration de LLM
API OpenAI, Anthropic, Mistral — ou modèles ouverts auto-hébergés pour la confidentialité.
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Un exemple concret
Un éditeur de logiciel voulait permettre à ses clients de retrouver une clause précise dans des contrats de plusieurs centaines de pages. Nous avons construit un moteur de recherche augmenté : les questions en langage naturel renvoient la clause exacte, son contexte et sa référence.
- de précision sur leurs jeux de tests
- 95 %
- de précision sur leurs jeux de tests
- de temps de réponse par requête
- < 2 s
- de temps de réponse par requête
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Notre ingénierie IA
Cinq règles que nous appliquons sur chaque projet — elles font la différence entre une fonctionnalité IA utile et une démo qui tombe en production.
Le cas d'usage d'abord
Quelle tâche, quel volume, quelle qualité attendue, quel budget par traitement. La techno vient après — jamais avant.
Évaluations systématiques
Chaque fonctionnalité IA est mesurée sur un jeu de tests représentatif, avant et après chaque changement. Sans chiffres, pas de confiance.
Garde-fous par conception
Validations humaines sur les sorties sensibles, fallbacks déterministes quand le modèle doute. L'erreur est prévue, pas subie.
Coûts maîtrisés
Choix des modèles par tâche, cache, limitation de contexte : la facture API est un indicateur qu'on suit comme les autres.
Souveraineté possible
Modèles ouverts auto-hébergés pour les données les plus sensibles : rien ne quitte votre périmètre.
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Quand l'IA a du sens — et quand elle n'en a pas
Nous sommes honnêtes sur ce point : toutes les fonctionnalités n'ont pas besoin d'IA. Une recherche classique bien indexée bat un LLM sur certains cas ; une règle métier explicite bat un modèle probabiliste quand la logique est déterministe. Notre travail est aussi de vous dire quand l'IA n'est pas la bonne réponse — c'est ce qui fait la différence entre un projet IA utile et un projet IA à la mode.
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Technologies
APIs de LLM
OpenAI, Anthropic, Mistral, Google — et modèles ouverts (Llama, Mistral open…) auto-hébergés.
RAG & bases vectorielles
pgvector, embeddings, chunking et reranking adaptés à vos documents.
Python & TypeScript
L'IA dans votre stack, pas à côté.
Observabilité
Suivi des coûts, latences et taux d'erreur de chaque traitement IA.
Questions fréquentes
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