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Next.js · Tauri · validation · exports ERP/CRM/FSM
Nous déployons l'IA générative là où elle produit un gain mesurable : assistants métier ancrés dans votre documentation, recherche vectorielle (RAG) avec réponses sourcées, et automatisation cognitive intégrée à vos workflows. Pas de chatbot gadget ni de hallucinations sur des données sensibles : des garde-fous, de la traçabilité et une évaluation avant le passage à l'échelle.
Premier pas : appel découverte de 30 minutes

Quatre leviers complémentaires, en preuve de valeur ciblée ou en déploiement progressif.
Réponses ancrées dans votre documentation, pas d'hallucinations sur des données sensibles, ton et périmètre maîtrisés.
Sur devis · preuve de valeur puis production
Indexation de wikis, tickets et bases documentaires, réponses sourcées avec citations vérifiables.
Sur devis · selon volume documentaire
Classification, extraction et enrichissement de données, intégrés dans vos workflows existants.
Sur devis · selon cas d'usage
Évaluation des risques, choix de modèles et politiques d'usage, avant le déploiement à l'échelle.
Sur devis · synthèse actionnable
L'IA suit le même cadre que nos autres chantiers : cadrage, construction auditée, passation, avec garde-fous à chaque étape.
Cas d'usage, données disponibles, risques et critères de succès. Évaluation de faisabilité avant tout développement.
Prototype sur vos données réelles, mesure de la qualité des réponses, garde-fous et tests d'adoption avec quelques utilisateurs.
Intégration dans vos outils, traçabilité, politique d'usage et formation. Option : amélioration continue en package mensuel.
Cas représentatifs, noms clients disponibles sous NDA

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API Qlik Talend · React · Supabase · Vercel
IA générative
Nous ancrons les réponses dans vos documents via RAG, avec citations des sources et limites de périmètre. Le modèle ne répond pas au-delà de ce qu'il peut sourcer, et chaque échange est traçable.
Cela dépend du choix de modèle. Nous évaluons options cloud et modèles auto-hébergés selon votre sensibilité, et cadrons la politique de données avant tout déploiement.
Non. Une preuve de valeur ciblée sur un corpus restreint suffit à mesurer le gain réel avant d'investir. Nous partons du cas d'usage, pas de la donnée pour la donnée.
Souvent non : l'IA complète une automatisation déterministe. Nous recommandons du code ou n8n quand une règle suffit, et l'IA quand le langage ou l'ambiguïté l'exigent.
Décrivez le besoin, les données disponibles et vos contraintes de confidentialité, nous répondons sous 48 h avec un périmètre et des garde-fous adaptés.
Un appel découverte pour parler de votre projet et de ce à quoi pourrait ressembler une collaboration, devis personnalisé sous 48 h ensuite.
