Nous concevons une IA qui augmente la productivité de votre entreprise

• Opportunités et risques Identification, processus par processus, des gains possibles et des risques liés à l'IA.
• Où investir Un business case qui compare les options, les bénéfices attendus, les risques et les estimations du coût total de possession (TCO) pour appuyer la décision d'investissement.
• Roadmap évolutive Un plan par phases, révisé à mesure que le marché et la technologie évoluent.

Ce que vous obtenez

• Une vision claire et sourcée de la façon dont l'IA affecte l'économie et votre secteur, et de ce que cela signifie pour l'entreprise.
• Des initiatives classées selon leur valeur et leur faisabilité, en écartant celles qui ne justifient pas encore un investissement.
• Une roadmap documentée, avec les options de fournisseurs et les dépendances identifiées, que vous pouvez mettre en œuvre avec nous ou avec une autre équipe.

Notre méthode

1. Nous analysons l'économie et le secteur à partir de sources identifiées. Nous utilisons la Business Process Analysis (BPA), ou analyse des processus métier, pour cartographier avec les équipes le fonctionnement actuel (AS-IS) et repérer les inefficacités dans la chaîne de valeur.
2. Pour les initiatives prioritaires, nous préparons un business case avec options, bénéfices attendus, coûts, risques et hypothèses ; nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques.
3. Nous définissons la roadmap, avec un budget, des indicateurs de performance et des valeurs de référence, et concevons le processus futur (TO-BE) pour préparer la première preuve de concept.

Technologies

• BPMN
• PM4Py
• Inspect AI
• MLflow

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Traitement des commandes Extraction des commandes reçues par e-mail, PDF ou portail, saisie dans l'ERP et signalement des écarts, sur une étape du cycle order-to-cash.
• Factures fournisseurs Rapprochement des factures avec les commandes et les réceptions, puis préparation des écritures comptables, sur une étape du cycle procure-to-pay.
• Rapports récurrents Production de rapports hebdomadaires et mensuels à partir de vos systèmes, sans copier-coller.

Ce que vous obtenez

• Un processus à la fois, testé sur des cas réels et évalué avec des indicateurs clés de performance (KPI) avant et après son automatisation.
• Des agents qui n'accèdent qu'à ce dont ils ont besoin, et une validation humaine avant toute action irréversible.
• Un journal des actions de l'agent et, lorsque c'est possible, un moyen de les annuler.

Notre méthode

1. Nous analysons vos processus métier avec la Business Process Analysis (BPA) : tâches, responsables, volumes et exceptions, afin de choisir une première étape fréquente et vérifiable.
2. Nous menons une phase pilote sur des cas réels, avec validation humaine des actions irréversibles et journalisation de chaque appel à vos systèmes ; les contenus externes, comme les e-mails et les pièces jointes, sont traités comme des données non fiables.
3. Nous préparons la mise en production, avec les accès, la supervision et les procédures de reprise, puis étendons la solution à un autre processus.

Technologies

• Model Context Protocol (MCP)
• Agent2Agent (A2A)
• LangGraph
• Microsoft Agent Framework
• Temporal

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Usage responsable Reconnaître les erreurs, protéger les données et savoir quand vérifier une réponse ou demander une revue humaine.
• Pratique sur les processus métier Exercices avec des situations de travail et des données approuvées pour appliquer les acquis aux tâches de l’équipe.
• Autonomie après la formation Supports réutilisables, critères d’évaluation et plan d’application pour poursuivre l’apprentissage au travail.

Ce que vous obtenez

• Un programme adapté aux fonctions et à l’expérience de chaque groupe.
• Des supports, exercices et exemples réutilisables au travail, avec des règles d’usage responsable.
• Une évaluation des acquis et un plan pour appliquer les compétences aux processus de l’entreprise.

Notre méthode

1. Identifier les participants, leurs compétences, les processus prioritaires et les règles d’accès aux outils et aux données.
2. Préparer des sessions par profil, combinant explications, démonstrations et pratique guidée sur des situations et données approuvées.
3. Évaluer les compétences par des exercices et définir les prochaines étapes pour appliquer les acquis et accompagner l’adoption.

Technologies

• Jupyter
• Python
• TypeScript
• Git
• Inspect AI
• OpenTelemetry

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Tri d'objets Essais de tri de pièces par type, taille ou défaut, avec la computer vision pour guider le bras.
• Faisabilité en simulation Simulation de la tâche et de son environnement pour en évaluer la faisabilité avant tout achat de matériel.
• Prototypes avec bras robotisés compacts Apprentissage d'une tâche par démonstration sur un bras abordable, puis évaluation des résultats.

Ce que vous obtenez

• Une étude de faisabilité, en simulation et avec un bras abordable, et un business case avant tout achat d'équipement industriel.
• Si l'étude est concluante, une preuve de concept sur une tâche, avec un bras disponible dans le commerce et un environnement contrôlé.
• Des résultats mesurés sur de nombreux essais et des limites de sécurité indépendantes de l'IA.

Notre méthode

1. Nous simulons la tâche et son environnement pour concevoir la politique de contrôle avant les essais sur matériel.
2. Nous recueillons des démonstrations par téléopération, puis entraînons une politique de contrôle par imitation sur un bras abordable.
3. Nous évaluons les résultats sur de nombreux essais et fixons des limites de sécurité indépendantes de l'IA ; l'évaluation formelle de la sécurité de la machine finale revient à des organismes spécialisés.

Technologies

• LeRobot
• Vision-language-action (VLA)
• Isaac Sim
• Isaac Lab
• MuJoCo
• ROS 2

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Des cycles de développement courts Des livraisons régulières, des démonstrations et des ajustements fondés sur les retours des utilisateurs.
• Résolution des blocages techniques Un diagnostic des problèmes de données, d’intégration ou de performance qui freinent l’adoption.
• Transfert à votre équipe Documentation, ateliers pratiques et handover pour exploiter le système et le faire évoluer.

Ce que vous obtenez

• Un logiciel développé dans votre environnement, avec des critères d’acceptation convenus dès le départ.
• Le code et la documentation remis dans le périmètre convenu, avec des droits définis par le contrat et les licences.
• Une équipe prête à exploiter le système, avec une supervision, des procédures de reprise et des responsabilités claires.

Notre méthode

1. Nous étudions le fonctionnement de votre activité avec votre équipe et définissons le besoin, les accès, le périmètre et les critères de réussite.
2. Nous développons par cycles courts dans vos systèmes, testons sur des données réelles et faisons le point avec les utilisateurs à chaque livraison.
3. Nous préparons la supervision, la reprise et le handover, puis passons en production lorsque les critères sont remplis ; l’hébergement peut être cloud ou on-premises.

Technologies

• Model Context Protocol (MCP)
• FastAPI
• Next.js
• PostgreSQL
• OpenTelemetry
• Langfuse

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Contrôle des assemblages et emballages Vérification du contenu des cartons et des kits pour signaler d'éventuels manques ou inversions de pièces.
• Mesure visuelle Dimensions, positions et usure mesurées à partir d'images, sans toucher la pièce.
• Inspection d'infrastructures Images de drones ou de caméras pour détecter fissures, corrosion ou dommages sur des toitures, des conduites et des équipements.

Ce que vous obtenez

• Une preuve de concept sur vos images pour évaluer la faisabilité avant d'investir dans des caméras ou dans l'intégration.
• Un critère de réussite défini avec vous et mesuré sur des images d'un autre jour ou d'une autre équipe de production.
• Des critères pour valider les résultats, soumettre les cas douteux à une personne et encadrer les décisions automatiques.

Notre méthode

1. Nous définissons avec vous les défauts ou les objets à détecter et les critères de réussite, puis les consignons par écrit.
2. Nous collectons et annotons des images des objets et des équipements à analyser, définissons le cadrage des caméras pour éviter de filmer des personnes et mesurons le résultat sur un jeu de test distinct.
3. Nous commençons en mode d'observation : le système propose et une personne décide, avec une vérification des licences des composants avant la livraison.

Technologies

• Object detection and segmentation
• Vision-language models (VLM)
• Docling
• PaddleOCR
• NVIDIA DeepStream
• TensorRT

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Qualification et orientation Le motif de l'appel est identifié et l'appelant orienté vers la bonne personne ou le bon service, ou sa demande de rappel recueillie quand personne n'est disponible.
• Confirmations et suivi Rappels de rendez-vous et confirmations de livraison effectués par téléphone auprès des clients qui en ont fait la demande.
• Suivi dans le CRM Enregistrement des résumés des demandes et des prochaines étapes dans le CRM, avec les seules informations nécessaires au suivi.

Ce que vous obtenez

• Un cas d'usage à la fois, avec un agent qui précise dès le début de l'appel qu'il s'agit d'une IA.
• Des règles pour passer la main à une personne, avec une demande de rappel quand l'équipe n'est pas disponible.
• Des tests sur des appels simulés et, avec autorisation, sur des appels réels, incluant bruit, interruptions, nombres, noms propres et accents régionaux.

Notre méthode

1. Nous choisissons un cas d'usage, comme la prise de rendez-vous ou les réponses aux questions fréquentes, et définissons avec votre équipe quand l'agent passe l'appel à une personne.
2. Nous évaluons les solutions vocales en portugais européen sur des appels simulés et, avec autorisation, sur des enregistrements d'appels réels couvrant différents accents régionaux.
3. Nous intégrons la solution à votre téléphonie et définissons les informations à conserver. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques, notamment pour l'enregistrement des appels, leur utilisation dans les tests et la conservation des données.

Technologies

• LiveKit Agents
• Pipecat
• Speech-to-speech
• Streaming ASR / TTS
• WebRTC
• SIP

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Interroger vos données Des réponses aux questions sur les ventes, les clients ou la production, formulées en langage courant et accompagnées de la requête utilisée.
• Détection d'anomalies Alertes en cas d'écart inhabituel dans les consommations, les paiements, les retours ou les arrêts de machines.
• Suivi client et recouvrement Indicateurs pour repérer les clients dont l'activité diminue et suivre les retards de paiement.

Ce que vous obtenez

• Un diagnostic clair dès le départ : vos données permettent-elles de répondre à la question et, sinon, que manque-t-il ?
• Une base de comparaison simple, que tout modèle doit dépasser avant d'être utilisé.
• Des prévisions et des alertes dans l'ERP, le CRM ou le dashboard que votre équipe utilise déjà, exprimées dans les unités utiles à vos décisions.

Notre méthode

1. Nous auditons les sources, la qualité et les accès, et limitons les données au strict nécessaire. Avant de recourir à une API externe, nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques, notamment pour le traitement et le transfert des données.
2. Nous testons la solution sur une tâche définie, avec des données séparées pour l'évaluation et des critères adaptés au cas d'usage.
3. Nous intégrons le résultat dans le système que l'équipe utilise, suivons la dérive des données et expliquons les prévisions en unités métier.

Technologies

• DuckDB
• Polars
• dbt
• MLForecast
• NeuralForecast
• LightGBM

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Accès et données Définition des droits d'accès aux systèmes et aux données, et des lieux de stockage.
• Gestion des incidents Une procédure claire en cas d'erreur d'un agent : détecter, arrêter, corriger et en tirer les leçons.
• Politiques et conduite du changement Règles internes d'utilisation de l'IA, communication et formation des équipes, avec un suivi de l'adoption et des difficultés rencontrées au quotidien.

Ce que vous obtenez

• Un inventaire de l'IA utilisée et de ses risques. Une matrice RACI précisant qui exécute, qui porte la responsabilité finale, qui est consulté et qui est informé.
• Des dispositifs de supervision, de test et de gestion des incidents mis en place dans vos équipes.
• Des journaux d'activité qui facilitent les audits. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques.

Notre méthode

1. Nous recensons les systèmes d'IA et les flux de données, puis évaluons les risques associés.
2. Nous définissons les responsables, les tests d'acceptation, la supervision et le processus de gestion des incidents, puis évaluons chaque fournisseur : localisation des données, durée de conservation et sous-traitants.
3. Nous suivons l'exploitation avec des versions de modèle fixes, effectuons des tests de non-régression à chaque changement et examinons régulièrement les journaux d'activité.

Technologies

• OpenTelemetry
• Langfuse
• Inspect AI
• NeMo Guardrails
• Open Policy Agent (OPA)

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Agents sur mesure Des agents conçus pour les règles et les exceptions de votre activité, quand les solutions génériques ne suffisent pas.
• Modernisation des outils existants Remplacement des processus fondés sur des tableurs, du papier ou des systèmes anciens par des outils adaptés aux besoins actuels.
• Minimum Viable Product (MVP) Une première version fonctionnelle pour valider l'idée avec de vrais utilisateurs avant d'investir davantage.

Ce que vous obtenez

• Un diagnostic concis pour déterminer si l'IA est pertinente pour votre besoin ; si elle ne l'est pas, nous vous le disons.
• Une proposition au périmètre défini, avec des livraisons par étapes et des critères de décision (go/no-go) pour poursuivre, ajuster ou arrêter le projet.
• Un code documenté et une vérification des licences des composants open source avant la livraison.

Notre méthode

1. Nous analysons le besoin avec les personnes concernées et rédigeons une proposition au périmètre défini.
2. Nous testons une preuve de concept sur vos données et décidons avec vous si les conditions sont réunies pour un projet pilote avec des utilisateurs réels.
3. Nous préparons la mise en production lorsque les critères convenus sont remplis, avec la documentation et la vérification des licences des composants.

Technologies

• Model Context Protocol (MCP)
• FastAPI
• Next.js
• PostgreSQL
• pgvector

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.

• Règles et responsables Définition des validations, des droits de chaque agent et des règles de traçabilité de ses actions.
• Conduite du changement Formation des équipes et accompagnement de l'adoption, pour que l'IA soit utilisée au quotidien et pas seulement testée.
• Autonomie de l'équipe Documentation, formation et transfert de compétences pour que l'équipe puisse exploiter les agents et comprendre comment les faire évoluer.

Ce que vous obtenez

• Une organisation du travail qui précise comment les équipes, les agents et les systèmes collaborent, avec des responsabilités, des règles de décision et un suivi clairs.
• Pour chaque agent, un responsable, des droits définis et un journal d'activité, avec validation humaine avant toute action irréversible.
• Des lieux de traitement des données définis et documentés. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques.

Notre méthode

1. Nous évaluons vos processus, vos systèmes, les responsabilités de décision et les usages de l'IA déjà présents dans l'entreprise.
2. Nous commençons à petite échelle : un processus, un agent et des critères clairs pour décider de poursuivre ou d'arrêter. Nous testons sur des exemples de l'entreprise avant le lancement, puis à nouveau chaque fois que le modèle change.
3. Nous élargissons à d'autres processus et relions les agents aux connaissances et aux outils de l'entreprise. Nous formons les équipes, leur remettons la documentation et leur transférons les compétences nécessaires pour exploiter les agents et les faire évoluer. Nous définissons et documentons les lieux de traitement des données. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques.

Technologies

• Model Context Protocol (MCP)
• Agent2Agent (A2A)
• OpenTelemetry
• OpenFGA
• Qdrant
• Langfuse

Quelques exemples : les outils sont choisis selon les besoins du projet et réévalués à chaque nouvelle version.