Un problème mesuré
On commence par chiffrer le temps perdu ou le manque à gagner. S’il n’y a rien à mesurer, il n’y a pas de projet.
Intelligence artificielle & data
L’IA quand elle sert à quelque chose
Nous ne vendons pas d’IA. Nous réglons des problèmes précis, et il arrive que la bonne réponse soit un modèle plutôt qu’un formulaire. Le reste du temps, nous le disons.
Ce que nous savons faire
Nos projets tournent autour de quatre usages : recommander, classer, automatiser, répondre. Chacun part d’une tâche que quelqu’un fait aujourd’hui à la main, et que la machine peut faire mieux ou plus vite.
Le point de départ n’est jamais la technologie. C’est le volume : combien de fois par semaine cette tâche est-elle faite, et combien de temps prend-elle. Sans ces deux chiffres, un projet d’IA est un pari.
- Moteurs de recommandation
- Classification et extraction de données
- Automatisation de processus
- Assistants documentaires
- Modèles de prévision
Le plus simple gagne
On ne sort un modèle que si des règles et un script ne suffisent pas.
Et on le dit quand c’est le cas.
Notre posture
Quatre principes qui évitent les projets décevants
Le plus simple d’abord
Beaucoup de besoins se règlent avec des règles, un script et une bonne base de données. On ne sort un modèle que si le simple ne suffit pas.
Vos données restent les vôtres
Nous précisons dès le cadrage ce qui sort de chez vous, vers quel service, et ce qui reste sur votre infrastructure.
Livrable utilisable
Un modèle dans un carnet de notes ne sert à personne. Nous livrons une interface, une intégration ou une automatisation que votre équipe utilise vraiment.
Un exemple
Eeven : recommander le bon événement
Une plateforme événementielle avec un grand catalogue a un problème simple : personne ne fait défiler trois cents propositions. Sans recommandation, l’offre est invisible.
Nous avons construit un moteur de recommandation en temps réel, alimenté par un pipeline qui récupère, nettoie et catégorise automatiquement les événements. La même base a ensuite servi à lancer une offre en abonnement.
- Recommandation en temps réel
- Récupération et nettoyage automatiques
- Catégorisation par traitement du langage
Un autre exemple
BP Express : quinze heures par semaine récupérées
Produire des rapports financiers à la main, tous les mois, pour chaque client, c’est du temps d’expert dépensé sur de la mise en forme.
Nous avons automatisé la chaîne complète : collecte des données, génération du document, envoi par courriel. L’équipe a récupéré une quinzaine d’heures par semaine et le format est devenu homogène.
- Collecte automatisée
- Génération de documents
- Envoi programmé
Réalisations
Six projets de données
Intelligence artificielle et data
IA
Eeven
Moteur de recommandation IA temps réel.
IA
Eeven Data
Scraping intelligent et classification NLP.
IA
Eeven SaaS
Architecture SaaS et gestion d’abonnements Stripe.
IA
Avalanche Ski
Yield Management prédictif sur données historiques.
IA
BP Express
Automatisation N8N de rapports financiers.
IA
Eeven Chatbot
Assistant RAG expert sur base documentaire PDF.
Chacun de ces projets est parti d’une tâche chronométrée, pas d’une intention.
Où nous intervenons
Des projets menés depuis Cassis
Un projet de données se cadre en salle et s’exécute à distance. Nous nous déplaçons pour comprendre votre métier, puis nous travaillons en visio avec des points réguliers.
Cadrage
Une demi-journée sur site pour voir comment le travail se fait réellement aujourd’hui. C’est là que se trouvent les vrais gisements.
Délais
Deux à quatre semaines pour une automatisation ciblée. Un moteur de recommandation ou un assistant documentaire demande davantage.
Confidentialité
Nous documentons au cadrage quelles données circulent et vers quels services, avant d’écrire la première ligne de code.
Questions fréquentes
Ce qu’on nous demande sur l’IA
Faut-il beaucoup de données pour commencer ?
Moins qu’on ne le croit pour de l’automatisation ou un assistant documentaire, davantage pour de la prévision. Et souvent les données existent déjà, éparpillées dans des tableurs et des exports. Le premier travail consiste à les rassembler.
Combien coûte un projet de ce type ?
Une automatisation ciblée se chiffre en semaines, pas en mois. Un moteur de recommandation ou un assistant sur base documentaire demande plus. Nous cadrons d’abord pour éviter de vous engager sur un périmètre flou.
Mes données partent-elles chez un fournisseur américain ?
Cela dépend de la solution retenue, et c’est une décision qui vous appartient. Nous présentons au cadrage ce qui sort de chez vous et vers où, avec les options qui restent sur votre infrastructure quand elles existent.
Est-ce que ça va remplacer mon équipe ?
Dans les projets que nous menons, non : ça enlève la partie répétitive. Chez BP Express, l’automatisation a supprimé de la mise en forme, pas de l’expertise comptable.
Peut-on tester avant de s’engager ?
Oui, et c’est ce que nous recommandons. Une preuve de concept sur un périmètre réduit dit en quelques semaines si l’idée tient, pour une fraction du budget complet.
Travaillez-vous avec des PME ou seulement des grands comptes ?
Les deux. Une PME a souvent des gains plus rapides à obtenir, parce que les tâches répétitives y sont moins outillées et que les décisions se prennent vite.
Un problème à nous soumettre ?
Décrivez-nous la tâche qui vous coûte le plus de temps. Nous vous dirons franchement si l’IA est la bonne réponse.