Intelligence artificielle et automatisation

Transformer un processus métier en solution utile, intégrée et maîtrisée. Nous partons du processus et de ses irritants, pas d'une technologie à placer.

Les problèmes rencontrés

Les signaux qui justifient d'y regarder de plus près

  • Des informations sont ressaisies plusieurs fois d'un outil à l'autre.
  • Des tâches à faible valeur mobilisent des compétences rares.
  • Les délais de traitement dépendent de la disponibilité d'une seule personne.
  • Des essais avec des outils d'IA ont été menés sans suite ni cadre.
  • L'information existe mais reste difficile à retrouver.
  • Les outils ne communiquent pas et créent des ruptures dans le processus.

Notre approche

Une opportunité se démontre avant de se construire

1

Partir du processus

Nous commençons par le processus métier et ses irritants, jamais par le choix d'un outil.

2

Évaluer l'opportunité

Fréquence, volume, coût actuel, tolérance à l'erreur : tout cas d'usage ne justifie pas un projet.

3

Construire petit, puis étendre

Une première version sur un périmètre restreint, mise entre les mains des utilisateurs rapidement.

4

Garder la main

Les points de décision sensibles restent validés par une personne, et cette limite est écrite.

Types de solutions

Le bon niveau de complexité pour le besoin réel

Assistants

Aider une personne à produire, rechercher ou reformuler, à sa demande et sous son contrôle.

Agents métier

Enchaîner plusieurs étapes vers un objectif, dans un périmètre d'actions défini explicitement.

Automatisations

Exécuter de façon fiable une suite d'étapes connues, sans intervention manuelle.

Intégrations

Relier les outils déjà en place pour supprimer les ressaisies et les ruptures.

Orchestration

Coordonner ces briques entre elles, avec une trace de ce qui a été exécuté.

Suivi des résultats

Mesurer ce que le dispositif produit réellement, et corriger sur cette base.

Une automatisation simple répond souvent mieux qu'un agent au besoin exprimé. Nous privilégions la solution la plus simple qui règle le problème. Comprendre la différence.

Risques et sécurité

Ces questions sont traitées pendant le cadrage, avant la construction de la solution.

Données

Nous identifions les données réellement nécessaires, où elles transitent et qui peut y accéder. Le principe est de limiter, pas d'ouvrir par défaut.

Qualité des réponses

Un modèle peut produire une réponse fausse avec assurance. Les usages sensibles s'appuient sur des sources citées et une relecture humaine.

Traçabilité

Les actions exécutées sont journalisées : il doit être possible de savoir ce qui s'est passé, et quand.

Réversibilité

L'architecture cherche à limiter la dépendance à un fournisseur unique et à permettre un retour en arrière.

Des technologies choisies selon le contexte

Nous travaillons avec des plateformes d'automatisation, des modèles de langage de différents fournisseurs, les interfaces de vos outils métier et, lorsque c'est justifié, du développement spécifique. Le choix dépend de vos contraintes de données, de votre existant et des compétences de vos équipes — pas d'une préférence de notre part.

Nous cherchons à limiter la dépendance à un outil unique, pour que le dispositif reste transposable si le contexte évolue.

Un processus à faire évoluer ?

Décrivez-le simplement. Nous vous dirons ce qui nous paraît réalisable, et à quelles conditions.