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Notre méthode

De la première conversation à l'IA en production. Voici comment.

Nous adaptons l’approche au problème et pouvons intégrer votre équipe pour développer dans votre environnement. Le passage du diagnostic au pilote puis à la production dépend des résultats des tests et des critères convenus avec vous.

Engagement Path

From first contact to full operations

Engagement Models

Choose the shape that fits

01

Diagnostic

Nous comprenons le processus, les données et les contraintes, et fixons par écrit le critère de succès. Nous vous disons tôt si l'IA n'est pas la réponse ou si les données ne suffisent pas. Vous repartez avec un plan priorisé, que vous travailliez avec nous ou non.

Best for

Les organisations qui explorent l'IA pour la première fois ou qui doivent choisir entre plusieurs idées.

Output

Cas d'usage priorisés, critère de succès écrit, état des données et synthèse pour la direction.

02

Preuve de concept

Un prototype fonctionnel pour un cas d'usage, sur vos données réelles et mesuré avec un jeu de test construit avec vous. À la fin, une recommandation de poursuivre ou non, avec les résultats sous les yeux.

Best for

Valider une idée précise avec des données réelles avant de s'engager davantage.

Output

Prototype fonctionnel, jeu de test, résultats mesurés et recommandation go/no-go.

03

Pilote

Le système testé auprès d'un petit groupe, soit en mode d’observation, sans effet sur les opérations réelles, soit avec validation humaine pour les actions irréversibles, avec le coût par transaction mesuré.

Best for

Les organisations dont la preuve de concept est positive et qui veulent voir le système fonctionner au quotidien.

Output

Système pilote en usage, trace de chaque action, surveillance et coût mesuré.

04

Production

Nous consolidons ce que le pilote a démontré : versions de modèles figées, tests de non-régression à chaque changement, retour arrière, contrôle des accès et procédures d'exploitation. Quand les données ne peuvent pas quitter l'entreprise, nous utilisons des modèles locaux.

Best for

Les organisations prêtes à mettre une IA en production.

Output

Système en production, procédures d'exploitation, équipe interne formée et plan de retour arrière.

05

Accompagnement continu

Surveillance, revue des traces, nouveaux tests quand les éditeurs publient des versions, formation des équipes et conseil d'architecture, aussi longtemps que c'est utile.

Best for

Les organisations qui exploitent une IA en production et veulent un appui expert sans grande équipe interne.

Output

Rapports de performance, bilans opérationnels, tests de non-régression et sessions de conseil.

Travailler avec nous.

01

Progrès visible à chaque sprint

Vous voyez des progrès réels tout au long du travail, dans des démonstrations.

02

Honnêtes sur ce que l'IA ne peut pas faire

Nous vous dirons si l'IA n'est pas la bonne réponse avant de commencer. Nous énonçons les limites clairement avant tout engagement.

03

Une équipe, de bout en bout

Pas de transfert entre vente et livraison. Les personnes qui définissent votre projet sont celles qui le construisent.

04

Les résultats plutôt que les heures

Nous visons des résultats mesurables. Chaque projet commence par un critère de succès écrit et une base de comparaison, et nous évaluons sur vos propres données.

Questions et réponses.

Que signifie « forward deployed », et est-ce votre seule façon de travailler ?

Forward deployed signifie que nous nous intégrons à votre équipe et construisons l'IA dans votre entreprise avec une mise en production soumise aux critères d’acceptation convenus, plutôt que de remettre une présentation. C'est notre méthode principale, mais pas la seule. Nous développons aussi des agents IA, de nouveaux produits et outils de toutes pièces, et des processus repensés. Nous choisissons l'approche qu'exige votre problème.

Dans quel délai verrons-nous des résultats ?

Cela dépend du périmètre, des données et du nombre de systèmes concernés. Estimations indicatives de planification, confirmées après le diagnostic : diagnostic de 1 à 2 semaines, preuve de concept de 2 à 6, pilote de 4 à 8, et la production dépend de ce que montre le pilote. Nous montrons les progrès par des démonstrations réelles en cours de route.

Faut-il d'abord avoir de bonnes données ?

Pas nécessairement. Le diagnostic évalue l'état de vos données et nous vous disons tôt si elles ne suffisent pas pour la question. S'il y a des lacunes, la première phase consiste à préparer et organiser les données nécessaires. L'intelligence des données fait partie des exemples de prestations que nous proposons précisément pour cette raison.

Pouvez-vous travailler avec notre équipe informatique existante ?

Absolument. Nous nous intégrons aux flux de travail, aux outils et aux processus de votre équipe. Le transfert de connaissances est intégré à chaque mission.

Et la confidentialité des données et le RGPD ?

Nous concevons pour le RGPD. Nous identifions les obligations qui peuvent s'appliquer à chaque système et les confirmons avec vos conseillers juridiques. Quand les données ne peuvent pas quitter l'entreprise, nous utilisons des modèles locaux sur votre propre infrastructure. Avant d’envoyer des données personnelles à un prestataire externe, nous confirmons avec vos conseillers juridiques la base juridique, le contrat de traitement des données et les conditions de transfert applicables. Nous définissons les données nécessaires, les mesures de pseudonymisation adaptées et les lieux de traitement.

Nous sommes une petite entreprise. L'IA est-elle pertinente pour nous ?

Oui. Le travail s'adapte à la taille du problème, pas à la taille de l'entreprise. Un diagnostic initial évalue si l’IA est adaptée à votre situation, et nous commençons par un seul processus. Restaurants, agences d'architecture, ateliers et cliniques sont des exemples d'endroits où l'IA peut aider.

Quelles technologies utilisez-vous ?

Nous choisissons le modèle de chaque tâche après l'avoir testé sur vos données, et nous testons à nouveau quand les éditeurs publient de nouvelles versions. Nous pouvons utiliser des modèles d'éditeurs, des modèles ouverts sur une infrastructure locale, ou les deux, selon votre contexte et les règles qui s'appliquent à votre cas.

The best way to start is a conversation.

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