1 à 2 semaines
Atelier de cadrage IA
Nous identifions et priorisons les cas d'usage réellement rentables pour votre organisation.
- Cartographie des tâches à fort volume
- Évaluation faisabilité / valeur / risque
- Feuille de route chiffrée
Solution par besoin
Intégrer l'intelligence artificielle là où elle change vraiment le travail.
Pas de démonstration spectaculaire sans lendemain. Nous partons de vos processus, nous choisissons un cas d'usage rentable, et nous le livrons en production avec des garde-fous et des résultats mesurés.
Le point de départ
L'IA n'est utile que branchée sur un vrai irritant.
Nous rencontrons souvent les mêmes signaux avant un premier projet d'IA réussi. Si vous en reconnaissez deux ou plus, il y a de la valeur à aller chercher rapidement.
- 01
Vos équipes recopient les mêmes informations d'un système à l'autre.
- 02
L'information existe, mais personne ne la retrouve assez vite.
- 03
Des essais d'IA ont été faits, sans jamais atteindre la production.
- 04
La direction hésite : confidentialité, coûts et fiabilité restent flous.
Cas d'usage
Cinq familles d'usages, un même principe : livrer un résultat vérifiable.
Lire, extraire et classer vos documents
Factures, contrats, formulaires, rapports d'inspection : l'IA extrait les données utiles, les valide contre vos règles et les dépose directement dans vos systèmes.
- Extraction structurée avec niveau de confiance par champ
- Révision humaine uniquement sur les cas incertains
- Traçabilité complète document par document
Résultat attendu
Des heures de saisie manuelle ramenées à quelques minutes de validation.
Maturité
Où en êtes-vous aujourd'hui ?
Nous adaptons l'accompagnement à votre niveau réel. La majorité des organisations que nous rencontrons se situent entre le premier et le deuxième palier.
- 01
Exploration
Des outils grand public utilisés en ordre dispersé, sans cadre ni mesure.
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Premier pilote
Un cas d'usage ciblé, mesuré, avec un périmètre et un budget clairs.
- 03
Intégration
L'IA est branchée à vos systèmes et fait partie des processus quotidiens.
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Industrialisation
Plusieurs cas d'usage supervisés, gouvernés et améliorés en continu.
Formats d'accompagnement
Trois façons de démarrer, selon votre point de départ.
6 à 10 semainesLe plus choisi
Pilote mesurable
Un cas d'usage livré en production, utilisé par de vraies équipes, avec des indicateurs suivis.
- Intégration à vos données et à vos outils
- Formation des utilisateurs clés
- Mesure du gain avant / après
En continu
Industrialisation
Nous étendons l'IA à d'autres processus et nous en assurons la supervision et la gouvernance.
- Supervision des coûts et de la qualité
- Politiques d'usage et formation élargie
- Évolution des modèles et des prompts
IA responsable
La confiance se construit avant la première réponse générée.
Chaque projet d'IA que nous livrons répond aux mêmes exigences de confidentialité, de traçabilité et de contrôle humain - quelle que soit sa taille.
Vos données restent les vôtres
Hébergement maîtrisé, aucun entraînement de modèle public sur vos contenus, cloisonnement par client.
Transparence des réponses
Sources citées, niveaux de confiance affichés et journalisation des échanges sensibles.
Humain dans la boucle
Les décisions à impact restent validées par une personne responsable et identifiée.
Conformité québécoise
Prise en compte de la Loi 25, des exigences de confidentialité et des politiques internes.
Fondations techniques
Des briques matures, choisies selon le besoin - jamais l'inverse.
Modèles et orchestration
Azure OpenAIClaudeGeminiLLM open sourceOrchestration d'agents
Données et recherche
PostgreSQLpgvectorRAGOCRPipelines ETL
Intégration et supervision
API RESTPower PlatformSupabaseJournalisationSuivi des coûts
FAQ
Les questions qu'on nous pose avant de démarrer.
Non. La plupart des projets démarrent avec des données imparfaites. Nous choisissons un cas d'usage tolérant, nous nettoyons ce qui est nécessaire, et la qualité s'améliore au fil de l'usage.
Prochaine étape
Choisissons ensemble votre premier cas d'usage rentable.
Trente minutes suffisent pour identifier deux ou trois pistes concrètes et estimer le gain attendu.