Partir du besoin métier
Nous priorisons un problème mesurable avant de sélectionner un modèle ou une technologie.
CS Studio · AI
Des produits IA utiles, intégrés et prêts pour la production.
Nous identifions les usages à fort impact, construisons les modèles et interfaces nécessaires, puis intégrons la solution à vos données et outils métier.
IA générativeComputer VisionSystèmes prédictifsData Engineering
ai-product.pipelineLIVE
DataContexte métier
AIModèle & règles
ProductAction utile
Évalué · supervisé · intégré
Notre approche
L’IA comme composant d’un produit.
Une démonstration technique ne suffit pas. La valeur apparaît lorsque le modèle s’insère dans un parcours clair, s’appuie sur des données fiables et peut être exploité dans la durée.
Concevoir le produit complet
Interface, règles métier, données, sécurité et intégrations sont cadrées avec le modèle IA.
Préparer l’exploitation
Qualité, coûts, supervision et amélioration continue sont pris en compte avant le lancement.
Nos interventions
De l’opportunité au produit IA déployé.
Audit Data & IA
Cartographier les processus, qualifier les données et prioriser les cas d’usage selon leur valeur, leur risque et leur faisabilité.
- Ateliers métier
- Audit des données
- Matrice valeur / faisabilité
- Roadmap IA
Applications d’IA générative
Construire des assistants et outils fondés sur les LLM, reliés à vos connaissances, documents et workflows.
- RAG et recherche augmentée
- Assistants métier
- Génération documentaire
- Agents et automatisations
Vision & systèmes prédictifs
Exploiter images, vidéos et historiques pour classifier, détecter, prévoir ou soutenir une décision opérationnelle.
- Computer Vision
- OCR et extraction
- Scoring
- Prévision et détection
Data Engineering & MLOps
Mettre en place les flux et environnements nécessaires pour alimenter, déployer et superviser les systèmes IA.
- Pipelines de données
- APIs et intégrations
- Évaluation des modèles
- Monitoring et maîtrise des coûts
Méthode
Tester vite, puis industrialiser avec méthode.
Cadrage
Objectifs, utilisateurs, données disponibles, risques et critères de réussite.
Prototype
Une première version testable sur un périmètre réduit et des données représentatives.
Produit
Interface, architecture, intégrations, sécurité et expérience utilisateur complètes.
Exploitation
Déploiement, mesure de la qualité, supervision, coûts et amélioration continue.
Cas d’usage types
Des usages reliés à des opérations concrètes.
Assistant métier sécurisé
Interroger une base documentaire interne avec des réponses sourcées et des droits d’accès maîtrisés.
Traitement de documents
Extraire, contrôler et structurer les informations issues de contrats, factures ou dossiers.
Enrichissement de catalogue
Produire et normaliser des attributs, descriptions et classifications à partir des données produit.
Analyse d’images
Détecter des objets, anomalies ou informations utiles dans des images et vidéos.
Prévision & scoring
Anticiper une demande, une charge ou un risque à partir de données historiques et contextuelles.
Automatisation opérationnelle
Enchaîner analyse, décision assistée et action dans les outils déjà utilisés par les équipes.
Qui sommes-nous
Passionnés par les challenges techniques complexes.
Nous visons un haut niveau d’exécution avec une méthode pragmatique et une communication transparente avec vos équipes, du cadrage au lancement.
Nous sommes à l’aise lorsque les enjeux techniques et commerciaux se rencontrent. Nous adaptons notre manière de travailler à la maturité, aux contraintes et au rythme de chaque organisation.
- Décisions pragmatiques
- Collaboration transparente
- Lecture business et technique
Écosystème technique
Des modèles et infrastructures choisis selon le besoin.
Nous comparons les options selon la qualité attendue, la confidentialité, la latence, le coût et la capacité d’intégration. Les technologies ci-dessous sont mobilisées lorsque le contexte le justifie.
OpenAIAnthropicMistral AIGoogle GeminiPythonPyTorchOpenCVPostgreSQLSupabaseAWSCloudflare
Questions fréquentes
Avant de lancer un projet IA
Faut-il déjà disposer de données parfaitement structurées ?+
Non. Le diagnostic sert justement à évaluer les données disponibles, leur qualité et le travail nécessaire avant ou pendant le projet.
Pouvez-vous intégrer l’IA à nos outils existants ?+
Oui. Le produit peut être connecté à un CRM, un back-office, une base documentaire, un e-commerce ou une API métier.
Commencez-vous systématiquement par un prototype ?+
Lorsque l’incertitude est forte, un prototype permet de tester la valeur et la qualité avant d’investir dans l’industrialisation.
Comment maîtriser les risques et les coûts ?+
Nous définissons des évaluations, des garde-fous, des seuils de qualité et un suivi de consommation adaptés à l’usage.
Un projet à construire
Un site à refondre, une plateforme à lancer ou un process à automatiser ?
Décrivez-nous votre projet. Nous vous répondons avec une première lecture du besoin, les options techniques possibles et un ordre de grandeur budgétaire.
Parler d’un projet