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Conseil en IA · Stratégie, réalisation et adoption

Une IA qui fait un travail. Pas une slide qui en parle.

La plupart des entreprises n'ont pas besoin d'une stratégie IA de quatre-vingts pages. Elles ont besoin de savoir quelles sont les trois tâches qui valent la peine d'être automatisées, ce que coûte l'exploitation, où vont leurs données et qui vérifie le résultat. A4IT répond à ces questions, puis intègre la réponse dans les systèmes que vous utilisez déjà.

Planifier un premier entretien IA → Ce que nous livrons Déroulement d'une mission

Ce que vous recevez, ce qui reste à vous, où cela s'arrête

Dit avant la première réunion
Vous recevez
  • Une liste classée de cas d'usage avec l'effort, le coût d'exploitation et le risque par cas
  • Un pilote fonctionnel sur vos propres données, pas une démo sur les nôtres
  • L'intégration dans votre application, votre intranet, votre boîte mail ou votre workflow
  • La documentation, une séance de transfert et une formation pour les personnes qui l'utilisent
Reste à vous
  • Vos données, vos prompts, vos jeux d'évaluation et votre code source
  • Les comptes auprès des fournisseurs de modèles : ouverts à votre nom, facturés à vous
  • Le choix du modèle, qui peut changer sans reconstruire la solution
  • La décision de ce qu'une personne doit approuver avant tout envoi ou toute écriture
Limites
  • Pas de taux de précision promis avant d'avoir mesuré sur vos documents
  • Pas d'avis juridique : nous cartographions les obligations, votre conseiller juridique les valide
  • Pas d'entraînement de modèles de fondation ; nous utilisons et adaptons des modèles existants
  • Pas d'automatisation de décisions concernant des personnes sans contrôle humain

Ce que nous livrons

Six briques · prenez-en une ou toutes
01 · Commencez ici

Diagnostic de maturité et sélection des cas d'usage

Deux à trois séances de travail avec les personnes qui font le travail, suivies d'un court rapport écrit. Le résultat est une décision, pas une vision.

Parcours des processus
Où part le temps ? Nous suivons des dossiers réels à travers la boîte mail, l'ERP, les tableurs et le papier, et nous notons chaque étape qui consiste à lire, recopier, chercher ou résumer.
Inventaire des données
Quelles informations existent, où elles se trouvent, qui peut les voir et dans quel état elles sont. Les données personnelles et confidentielles sont identifiées dès le départ.
Évaluation
Chaque candidat est noté sur la valeur, la faisabilité, le coût d'exploitation et le risque. Vous voyez pourquoi un cas est premier de la liste et pourquoi un autre est écarté.
Construire, acheter ou attendre
Parfois, une fonction d'un logiciel que vous payez déjà suffit. Parfois, le bon conseil est d'attendre six mois. Nous le disons.
02 · Construire

Intégration de LLM dans votre propre logiciel

Les modèles de langage comme composant d'une application, avec les mêmes exigences d'ingénierie que le reste du code : versionné, testé, journalisé et remplaçable.

Du texte en entrée, une structure en sortie
Classer le courrier entrant, extraire des champs de documents, résumer des dossiers, rédiger des projets de réponse et traduire, avec une sortie dans un schéma fixe que votre système peut contrôler.
Conception indépendante du fournisseur
Une seule interface interne devant le modèle, pour qu'un modèle hébergé puisse être remplacé par un autre, ou par un modèle local, sans toucher à l'application.
Évaluation avant mise en service
Un jeu de tests construit à partir de vos propres cas. Chaque changement de prompt ou de modèle est mesuré par rapport à ce jeu, pour que la qualité soit un chiffre et non une impression.
Maîtrise des coûts et des débits
Des budgets de tokens, de la mise en cache, du traitement par lots là où il convient, et un tableau de bord qui montre ce que chaque fonction coûte par mois.
03 · Construire

Des réponses tirées de vos propres connaissances

Génération augmentée par la recherche : le modèle répond à partir de vos manuels, contrats, tickets et procédures, et montre le passage qu'il a utilisé.

Alimentation
Les documents issus de partages de fichiers, de SharePoint, de wikis, de bases de données et d'archives mail sont convertis, découpés et indexés, selon un planning qui tient l'index à jour.
Droits d'accès respectés
Un utilisateur ne reçoit que des réponses issues des sources qu'il peut ouvrir. Les droits sont vérifiés au moment de la requête, pas copiés une fois puis oubliés.
Des sources avec chaque réponse
Chaque réponse renvoie au document et au paragraphe sur lesquels elle repose. Pas de source, pas de réponse : l'assistant dit qu'il ne sait pas.
Là où les gens travaillent déjà
Sous forme de champ de recherche sur l'intranet, de panneau dans votre application ou de chat dans les outils que votre équipe a déjà ouverts.
04 · Construire

Agents et automatisation des workflows

Un modèle capable d'utiliser des outils : rechercher une information, remplir un formulaire, créer un ticket, préparer une commande. Utile, et sûr uniquement avec des limites claires.

Des outils délimités
Un agent reçoit exactement les actions dont la tâche a besoin, chacune avec sa propre autorisation. La lecture est séparée de l'écriture.
Points d'approbation humaine
Tout ce qui envoie, paie, supprime ou engage attend une personne. L'écran d'approbation montre ce qui va se passer et pourquoi.
Piste d'audit
Chaque étape d'un agent est journalisée avec son entrée, sa sortie et l'outil appelé, pour qu'un incident puisse être reconstitué.
Protocoles ouverts
Les outils sont exposés via des interfaces standard telles que REST et le Model Context Protocol, pour fonctionner avec plus d'un assistant.
05 · Exploiter

Modèles locaux et auto-hébergés

Pour des données qui ne peuvent pas quitter le bâtiment, ou des volumes pour lesquels un compteur par token devient coûteux.

Dimensionnement
Quel modèle convient à quelle tâche, et quel matériel cela demande. Souvent, un petit modèle sur un serveur modeste suffit pour la classification et l'extraction.
Déploiement
Des modèles à poids ouverts sur votre propre serveur ou dans un cloud européen, derrière votre pare-feu, surveillés comme n'importe quel autre service.
Routage hybride
Les requêtes sensibles restent en local, le reste peut aller vers un modèle hébergé. La règle relève de la configuration, visible et auditable.
Comparaison honnête
Nous mesurons le modèle local face à un modèle hébergé sur votre jeu de tests et nous montrons la différence en qualité, en vitesse et en coût.
06 · Encadrer et adopter

Gouvernance, EU AI Act et formation

La partie qui décide si un pilote devient une pratique quotidienne.

Politique IA pour le personnel
Une politique de deux pages que les gens lisent vraiment : quels outils sont autorisés, ce qu'on peut y coller et à qui s'adresser.
Registre et cartographie des risques
Un registre des systèmes d'IA utilisés, chacun rattaché aux catégories de risque de l'EU AI Act et aux obligations du RGPD, comme base de travail pour votre conseiller juridique.
Formation par rôle
Des séances pratiques avec vos propres cas : pour la direction, pour le personnel administratif et pour les développeurs. Une demi-journée chacune, pas un cours magistral.
Rythme de révision
Un contrôle trimestriel de la qualité, du coût et de l'utilisation, et une décision par fonction : garder, améliorer ou arrêter.

Déroulement d'une mission

Petites étapes · une décision après chacune
  1. Premier entretien
    Un appel de trente minutes : votre question, vos systèmes, vos contraintes.
    30 minutes
  2. Diagnostic de maturité
    Des séances avec l'équipe et une liste restreinte écrite de cas d'usage.
    Rapport + décision
  3. Pilote
    Un cas d'usage, des données réelles, un jeu de tests et des résultats mesurés.
    Logiciel fonctionnel
  4. Intégration
    Dans votre application et vos processus, avec points d'approbation et journalisation.
    En production
  5. Adoption
    Formation, politique, monitoring et une révision chaque trimestre.
    Utilisé au quotidien

Technologie

Choisie au cas par cas · rien n'est imposé
ModèlesGrands modèles de langage hébergés des principaux fournisseurs, et modèles à poids ouverts exécutés en local
TechniquesExtraction structurée, classification, génération augmentée par la recherche, utilisation d'outils, machine learning et NLP
ApplicationJava et Spring Boot, .NET, JavaScript, API REST, microservices
DonnéesPostgreSQL, SQL Server, recherche vectorielle, ETL depuis les systèmes existants
ProtocolesREST, OpenAPI, Model Context Protocol pour les outils d'agents
HébergementVos propres serveurs, Jelastic PaaS, Azure ou un cloud européen de votre choix

Quand cela convient, et quand cela ne convient pas

Une réunion d'économisée pour vous comme pour nous
Cela convient si
  • Des personnes passent des heures à lire, recopier, chercher ou résumer
  • Vous avez des documents et des données, mais pas le temps d'en tirer des réponses
  • Vous voulez le conseil et la réalisation sans passage de relais
  • La localisation des données et le coût mensuel comptent pour vous
Cela ne convient pas si
  • L'objectif est un chatbot parce que les concurrents en ont un
  • Personne dans l'entreprise ne peut être responsable du processus à automatiser
  • Vous avez besoin de recherche sur de nouvelles architectures de modèles
  • Aucun humain ne pourra plus jamais regarder le résultat

Questions sur le conseil en IA

Toutes les questions →
01Nos données se retrouvent-elles dans le modèle de quelqu'un d'autre ?

Uniquement si vous le décidez. Nous ouvrons les comptes fournisseurs à votre nom, avec les paramètres qui excluent vos données de l'entraînement, et pour les contenus sensibles nous exécutons les modèles en local. Quelles données vont où est mis par écrit avant le début du pilote.

02Quelle sera la précision ?

Nous ne le savons pas avant de mesurer, et personne d'autre non plus. Un pilote commence par un jeu de tests tiré de vos propres cas ; le résultat sur ce jeu est le chiffre sur lequel vous décidez.

03Que coûte l'exploitation ?

Le coût d'exploitation fait partie de la note du cas d'usage. Pour les modèles hébergés, il dépend du volume et du choix du modèle ; pour les modèles locaux, du matériel. Vous recevez une estimation par fonction et par mois, et un tableau de bord qui montre ensuite le chiffre réel.

04Nous n'avons pas de développeurs. Pouvons-nous quand même l'utiliser ?

Oui. A4IT construit, héberge et maintient la solution si vous le souhaitez, et forme votre personnel à son utilisation. Voir développement logiciel et cloud & PaaS.

05Êtes-vous liés à un seul fournisseur d'IA ?

Non. Nous gardons le modèle derrière une interface pour qu'il puisse être remplacé, et nous n'avons aucun contrat de revente qui rendrait un fournisseur plus intéressant pour nous qu'un autre.

06Et l'EU AI Act ?

Nous dressons la liste de vos systèmes d'IA, nous rattachons chacun aux catégories de risque du règlement et nous notons les obligations qui semblent s'appliquer. C'est une préparation pour votre conseiller juridique, pas un remplacement.

Apportez un processus qui dévore du temps. Nous vous dirons si l'IA peut aider.

Réponse dans les trois jours ouvrables.Planifier un premier entretien IA →Notre méthode