Assistants IA d’entreprise
Donner aux équipes un accès encadré à des modèles choisis, avec des comptes, des données et des règles d’usage maîtrisés.
IA appliquée à vos métiers
L’IA est déjà là.Donnez-lui un cadre.
Vos équipes utilisent déjà des outils d’IA pour rédiger, rechercher, résumer ou analyser. Sans cadre commun, les données, les résultats et les pratiques échappent au contrôle de l’entreprise. Des solutions internes et maîtrisées existent.
Cadrer vos usages IAL’usage précède souvent la stratégie
Reprendre la maîtrise
Vos équipes n’ont pas attendu
votre feuille de route.
Des informations sont déjà confiées à des services externes, des réponses sont reprises sans toujours être vérifiées et les usages restent difficiles à voir. L’enjeu n’est plus d’autoriser ou d’interdire l’IA, mais de proposer une alternative utile, sécurisée et gouvernée.
- Données partagées sans contrôle
- Outils non validés
- Résultats non vérifiés
- Usages invisibles
Des réponses pour l’entreprise
Des outils utiles
dans un cadre maîtrisé.
Assistants internes
Aider à préparer, rechercher, résumer ou contrôler une tâche tout en conservant la décision humaine.
Recherche documentaire et RAG
Interroger un corpus maîtrisé, citer les sources et retrouver plus vite l’information utile.
Automatisations augmentées
Classer, extraire ou enrichir des informations au sein d’un processus identifié, observable et contrôlé.
Tester avant d’industrialiser
Mesurer la valeur,
encadrer le risque.
- 01
Qualifier
Vérifier le besoin, les données disponibles et la valeur attendue.
- 02
Évaluer
Tester le cas d’usage sur un jeu représentatif avec des critères explicites.
- 03
Intégrer
Insérer la capacité dans l’outil et le processus réellement utilisés.
Questions fréquentes
Évaluer avant
de généraliser.
Les points à clarifier pour prendre une décision adaptée à votre contexte.
01Comment savoir si un cas d’usage IA est pertinent ?
Il doit répondre à une tâche identifiable, disposer de données exploitables et produire un gain observable. Si une règle déterministe ou une meilleure intégration suffit, elle sera souvent plus simple, plus fiable et moins coûteuse.
02Qu’est-ce qu’un système RAG ?
Le RAG associe un modèle génératif à une recherche dans un corpus documentaire défini. Les passages retrouvés servent de contexte à la réponse et peuvent être cités, ce qui améliore la traçabilité sans garantir à lui seul l’exactitude.
03Peut-on protéger les données confidentielles ?
Oui, en choisissant l’architecture, le modèle et l’hébergement adaptés, en limitant les données transmises, en contrôlant les accès et en définissant les durées de conservation. Le risque doit être évalué service par service.
04Comment mesurer la qualité d’un assistant ?
Un jeu de questions représentatives et des critères métier servent à mesurer pertinence, fidélité aux sources, refus attendus, latence et coût. L’évaluation est répétée à chaque évolution significative du modèle ou du corpus.