Services / Produits numériques

Intégration de l’intelligence artificielle

L’IA branchée sur vos flux réels, pas plaquée par-dessus : extraction documentaire, assistants internes, classement et prévisions — avec vos données qui restent chez vous.

Cas où l’IA paie vraiment

Des employés saisissent à la main des données de documents reçus.
Vos réponses aux clients répètent les mêmes vingt questions.
Vos archives contiennent des réponses que personne ne retrouve.
Le classement de demandes entrantes prend des heures par jour.
Vos prévisions reposent sur l’intuition de deux personnes.
4 à 10
semaines du prototype à la mise en production
−60 %
de temps de traitement documentaire, cas typique
100 %
des réponses traçables jusqu’à leur source

De l’IA utile, pas de l’IA décorative

La question n’est pas de savoir si l’intelligence artificielle fonctionne, mais où elle rapporte. Nous cherchons les tâches répétitives, à fort volume et à faible enjeu unitaire : classer des courriels entrants, extraire les données d’une facture, retrouver la bonne clause dans dix mille pages de contrats, résumer des rapports d’intervention.

Nous commençons toujours par un prototype mesuré sur vos données réelles, avec un seuil de précision décidé d’avance. S’il n’est pas atteint, nous le disons et le projet s’arrête là — c’est une dépense de quelques semaines, pas un engagement annuel. Et quand un modèle répond, il cite ses sources : personne ne devrait avoir à croire une machine sur parole.

Applications concrètes

MOD-01
Extraction documentaire

Factures, bons de commande et contrats lus automatiquement.

MOD-02
Assistant interne

Recherche en langage naturel dans vos procédures.

MOD-03
Classement automatique

Demandes entrantes triées et acheminées.

MOD-04
Résumés et rédaction

Comptes rendus et brouillons revus par un humain.

MOD-05
Prévisions

Demande, délais et risques de retard.

MOD-06
Contrôle qualité

Détection d’anomalies dans vos données et vos images.

Ce que comprend le mandat

Nous commençons toujours par une preuve de concept mesurée sur vos données réelles, sur quatre à six semaines, avant tout engagement.

Planifier un appel
01
Qualification du cas d’usage
Est-ce vraiment un problème d’IA ? Souvent, non.
02
Preuve de concept mesurée
Un taux de réussite chiffré sur vos données.
03
Garde-fous
Validation humaine, traçabilité et limites explicites.
04
Intégration au flux
L’IA dans vos outils existants, pas dans une interface à part.
05
Suivi de qualité
Dérive surveillée et corrections continues.

Démarche

Comment nous déployons l’IA

  1. 01
    Repérage des cas d’usage

    Nous cherchons le volume, la répétition et le coût — pas la nouveauté.

    1 semaine
  2. 02
    Prototype mesuré

    Sur vos données réelles, avec un seuil de précision fixé avant de commencer.

    2 à 3 semaines
  3. 03
    Décision franche

    Le seuil est atteint ou non. S’il ne l’est pas, nous vous le disons et nous arrêtons.

    1 journée
  4. 04
    Intégration au flux

    L’IA s’insère dans un outil déjà utilisé, avec validation humaine où le risque l’exige.

    3 à 6 semaines
  5. 05
    Encadrement

    Journalisation, coûts plafonnés, confidentialité et politique d’usage écrite.

    1 à 2 semaines
  6. 06
    Suivi de la qualité

    Mesure continue de la précision, avec alerte en cas de dérive.

    En continu

Livrables

Ce que vous avez en main à la fin

  • Rapport de faisabilité chiffré sur vos données réelles
  • Prototype fonctionnel avec précision mesurée
  • Intégration dans vos outils existants, avec validation humaine
  • Journalisation complète des requêtes et des réponses
  • Plafonds de coûts et alertes de dépassement
  • Politique d’usage et note de confidentialité pour vos équipes
  • Tableau de bord de suivi de la précision dans le temps

Outils

Ce que nous utilisons

Des technologies matures, documentées et faciles à recruter — pour que votre système reste maintenable même si nous n’y touchons plus.

Azure OpenAI Claude API OpenAI API Azure AI Search LangChain Ollama Python
Toute notre pile technologique

Projet lié

Classement documentaire assisté par IA pour un cabinet d’ingénierie

Génie-conseil · 130 employés · Saguenay

Extraction et classement automatiques des documents de chantier, avec citation de la source et validation humaine sur les cas à risque.

Lire le projet
−60 %
de temps de traitement documentaire

Questions fréquentes

Ce qu’on nous demande le plus

Une question qui n’est pas ici ? Écrivez-nous : nous répondons dans la journée ouvrable.

Poser votre question
Nos données servent-elles à entraîner des modèles publics ?

Non. Nous utilisons les modes entreprise des fournisseurs, où les données transmises ne servent pas à l’entraînement, et nous pouvons déployer des modèles ouverts sur une infrastructure canadienne lorsque la sensibilité l’exige. Le choix est documenté et validé avec vous au cadrage.

Et si le modèle se trompe ?

Il se trompera, et le système est conçu pour ça. Chaque réponse cite ses sources, chaque niveau de confiance est affiché, et tout ce qui dépasse un seuil de risque décidé avec vous passe par une validation humaine avant d’avoir un effet. L’IA propose; dans les cas sensibles, une personne dispose.

Combien coûte l’exploitation ?

Beaucoup moins que ce que les gens anticipent : la plupart de nos déploiements coûtent entre 50 $ et 500 $ par mois en appels de modèles. Nous plafonnons les coûts par un budget technique, et vous êtes alerté avant tout dépassement — jamais après.

Peut-on commencer petit ?

C’est exactement ce que nous recommandons. Un prototype sur un seul cas d’usage, deux à trois semaines, un seuil de précision mesuré. Vous investissez dans la suite seulement si les chiffres le justifient.

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