01
Une équipe sous pression
Les mêmes questions clients ou demandes internes consomment un temps qui ne passe pas à l'échelle.
Une IA pratique pour le travail réel.
J'aide les organisations à déterminer où l'IA apporte réellement de la valeur, à valider l'idée avec leurs données et à construire l'intégration lorsque le cas est solide. Le conseil reste indépendant de tout fournisseur et commence par la confidentialité, le coût et un résultat mesurable, pas par une démonstration.
À qui s'adresse ce service ?.
02
Une entreprise qui traite des documents
Factures, contrats, e-mails ou formulaires demandent encore une vérification manuelle répétitive.
03
Une société qui choisit ses outils IA
Vous voulez comparer objectivement Copilot, ChatGPT Enterprise et une solution sur mesure.
04
Un entrepreneur avec une idée IA
Vous cherchez un avis honnête sur la faisabilité avant un investissement important.
Ce qui est inclus.
Évaluation honnête
Nous séparons ce que l'IA sait faire de façon fiable de ce qui ne tient que dans une belle démonstration.
Conception attentive au RGPD
Flux de données, stockage, sous-traitants et hébergement européen sont étudiés dès le départ.
Prototypes fonctionnels
Le concept est testé sur des données représentatives avant de valider une mise en œuvre complète.
Indépendance vis-à-vis des fournisseurs
Code, instructions et flux restent portables lorsque le cas d'usage le permet.
Périmètre et tarifs.
Session stratégique
à partir de 125 €
Un échange ciblé pour évaluer une idée, ses contraintes et la prochaine étape raisonnable.
Validation, priorités ou second avis sur une autre offre.
Audit et feuille de route
à partir de 1 250 €
Analyse des processus, opportunités, fournisseurs, confidentialité et options de mise en œuvre.
Feuille de route avec budgets, risques et calendrier.
Intégration
à partir de 5 000 €
Une intégration IA en production reliée à vos documents, flux ou logiciels.
Documents, recherche interne, assistants ou flux soutenus par des agents.
Prototyper avant de parier gros.
La sortie d'une IA est probabiliste : une démonstration convaincante ne suffit pas. Un bon test utilise des données représentatives, définit la réponse correcte et mesure où une validation humaine reste nécessaire.
Un prototype court apporte souvent plus que des semaines de présentations. Si le résultat n'est pas assez fiable ou économique, vous le savez avant l'investissement principal.
Confidentialité et fournisseur sont des choix d'architecture.
Selon les données, la solution peut employer OpenAI, Anthropic, Google, Mistral ou un modèle hébergé dans un environnement contrôlé. Contrats, stockage, rétention et accès comptent tous.
Lorsque c'est possible, changer de modèle ne doit pas obliger à reconstruire tout le flux. Le niveau de portabilité pertinent est convenu avant le développement.
Notre façon de travailler.
01
Comprendre
Nous étudions le processus, les données, le risque et le résultat attendu.
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Valider
Une feuille de route ou un prototype teste les hypothèses importantes.
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Intégrer
Le flux approuvé est mis en place par étapes avec des contrôles mesurables.
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Exploiter
La solution est documentée, surveillée et réévaluée quand modèles et coûts évoluent.
Questions fréquentes.
Votre question n'y figure pas ? Écrivez-moi directement.
Combien coûte une intégration IA ? +
Une session stratégique démarre à 125 €, un audit avec feuille de route à 1 250 €, et une intégration ciblée autour de 5 000 €. Les systèmes plus importants peuvent dépasser 25 000 €. Périmètre, coûts d'usage et hypothèses sont annoncés à l'avance.
Avec quels fournisseurs travaillez-vous ? +
Je travaille avec OpenAI, Anthropic, Google et Mistral, ainsi qu'avec des modèles hébergés localement si nécessaire. Le choix dépend de la confidentialité, la qualité, la latence et le coût.
Que deviennent nos données ? +
Nous cartographions les données envoyées, leur lieu de traitement, leur rétention et les contrats nécessaires. Les usages sensibles peuvent exiger des régions cloud européennes ou un hébergement contrôlé.
Entraînez-vous de nouveaux modèles ? +
Généralement non. Un modèle existant, de bonnes instructions et une recherche dans vos documents sont plus rapides et moins chers. Le fine-tuning n'est envisagé qu'après avoir identifié un écart précis et répété.
Comment savoir si cela fonctionne avant d'investir trop ? +
Le projet commence par un prototype ou une évaluation limitée sur des données représentatives et avec des critères de réussite explicites. Vous voyez la qualité, les limites et le coût avant d'approuver la suite.
Serons-nous liés à un seul modèle ? +
Pas nécessairement. Les limites fournisseur peuvent être isolées pour faciliter un changement. Certaines fonctions avancées restent spécifiques ; ces compromis sont documentés avant le développement.
Réalisations pertinentes