Implémentation IA
Une IA qui mérite sa place. Dans votre métier, pas en démo.
IA pratique déployée dans les systèmes que votre équipe utilise déjà. Scoring de leads sur vos données CRM. Prévision de demande sur votre stock. Extraction de documents depuis les factures fournisseurs. Triage du support client. Rédaction contre vos guides de marque. Construite sur vos données, déployée là où le travail se fait (Odoo, navigateur, e-mail), ROI mesurable en 90 jours.
C'est pour vous si
- Vous avez un problème métier précis, pas "on devrait utiliser l'IA quelque part".
- Vous avez des données contre lesquelles l'IA peut s'entraîner ou s'ancrer.
- Vous voulez la déployer dans vos outils existants, pas comme un autre SaaS où l'équipe doit se connecter à part.
Ce n'est pas pour vous si
- Vous voulez un chatbot public pour le site marketing. Autre périmètre, demandez à part.
- Vous voulez entraîner un modèle de fondation depuis zéro. Nous composons avec Anthropic, OpenAI, open-weights; nous ne pré-entraînons pas.
- Vous attendez que l'IA remplace des effectifs dès le jour un. Nous livrons une augmentation qui se rentabilise en mois; la décision sur les effectifs vous appartient ensuite.
Méthodologie
Comment se déroule vraiment une mission Implémentation IA.
5 phases. Chaque livrable écrit, chaque décision consignée, chaque passation documentée.
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01
Définition du cas d'usage
Un problème métier avec résultat mesurable. Scoring de leads avec cible d'uplift, extraction de factures avec cible de taux d'erreur, prévision avec cible de MAPE. Nous écartons les démos impressionnantes qui n'arrivent jamais en production.
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02
Évaluation des données
Audit des données dont le modèle a besoin: volume, qualité, étiquettes, fraîcheur. Analyse de gap honnête: construire maintenant, ou réparer les données d'abord. Nous nous sommes retirés à cette étape quand les données n'étaient pas prêtes.
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03
Preuve de concept
Modèle fonctionnel sur un échantillon isolé de vos données réelles. Reporté avec accuracy, precision, recall et matrice de confusion lisible. Vous voyez si ça marche avant qu'on construise l'intégration.
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04
Intégration
Déployer là où l'équipe travaille. Dans Odoo comme champ ou assistant, dans le navigateur en side-panel, dans l'e-mail comme générateur de brouillons, ou comme API derrière vos outils. L'utilisateur n'apprend pas un nouveau produit.
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05
Mesurer et itérer
Monitoring de production sur l'accuracy et le KPI métier ensemble. Cadence de réentraînement convenue d'avance. Rapport ROI tous les 30 jours le premier trimestre, pour que vous voyiez le système se rembourser.
Ce que vous recevez
Livrables.
Chaque livrable vous est remis. Code, configuration, documentation, supports de formation. À garder, à transmettre à tout successeur.
- Périmètre du cas d'usage et métrique de succès, signés avant le build
- Modèle POC avec validation isolée
- Déploiement en production dans le système que votre équipe utilise
- Monitoring sur accuracy, latence, coût et KPI métier
- Pipeline de réentraînement, planifié ou déclenché par dérive
- Runbook opérateur pour que votre équipe opère le modèle sans nous
- Rapport ROI à 30-60-90 jours
Questions fréquentes
Questions sur Implémentation IA.
Quels modèles utilisez-vous? Anthropic, OpenAI, open-weights? +
Celui qui colle au problème et à vos règles de résidence. Anthropic Claude pour raisonnement, compréhension de documents, génération. OpenAI similaire plus image. Open-weights (Llama, Qwen, Mistral) quand les données ne doivent jamais quitter votre infrastructure ou quand le fine-tuning s'impose. Nous choisissons après que le cas d'usage est défini.
Nos données entraînent-elles le prochain modèle de fondation du fournisseur? +
Non. Nous utilisons par défaut les paliers no-training d'Anthropic et OpenAI (leurs offres entreprise/API excluent l'entraînement sur les données client). Pour les open-weights nous faisons l'inférence sur l'infrastructure de votre choix; les données ne sortent pas. Nous documentons le flux de données avant tout déploiement.
Et les hallucinations? Peut-on faire confiance à la sortie? +
Chaque déploiement est ancré: retrieval-augmented contre vos données réelles, schémas de sortie structurée que le modèle doit respecter, et un seuil de confiance en dessous duquel la sortie passe en revue humaine au lieu d'être actionnée. Nous mesurons le taux d'hallucination explicitement et le rapportons mensuellement.
Pouvez-vous intégrer l'IA directement dans Odoo? +
Oui, c'est le pattern le plus courant. Champs personnalisés peuplés par l'IA à la création de lead, assistants d'extraction de factures dans le portail fournisseur, réponses suggérées dans le helpdesk, tout en UI Odoo native. L'utilisateur travaille dans Odoo et le modèle est invisible.
Comment gérez-vous les PII et le consentement? +
Les PII sont masquées ou tokenisées avant de quitter votre environnement, là où la réglementation l'exige. Les flags de consentement de la source sont respectés en aval. Nous signons un DPA, passons par votre AIPD, et documentons la lignée des données pour une piste d'audit complète.
À quoi ressemble le succès à 90 jours? +
Un périmètre signé atteignant sa cible d'accuracy, déployé en production, en usage quotidien, avec un mouvement mesurable de KPI métier et un calcul de ROI qui rembourse la mission dans la première année. Si nous ne voyons pas ce chemin à la définition du cas, nous le disons et ne démarrons pas.
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