Intelligence Artificielle & Automatisation

Nous connaissons votre chaîne de données

ERP, DWH, flux d’intégration, restitution : c’est notre métier de tous les jours. Un modèle ne vaut que par les flux qui l’alimentent — la partie que la plupart des projets IA sous-estiment.

Nous livrons dans vos outils

Nous ne livrons pas un notebook : la prédiction devient une table de faits intégrée à votre modèle de données, affichée dans le tableau de bord que vos équipes ouvrent déjà.

Nous exploitons dans la durée

Traçabilité des entraînements, évaluation continue, infrastructure durcie et supervisée. Un modèle qui n’est ni mesuré ni supervisé se dégrade en silence.

De la donnée source au tableau de bord : chaque étape produit un livrable vérifiable.

1. Préparation des données

Tables sources, séparation des populations, filtres d’exclusion métier, variables explicatives, valeurs manquantes, encodage.

Livrable : jeux d’entraînement et de test documentés.

2. Modélisation

Plusieurs cibles possibles pour un même besoin, entraînement comparatif de plusieurs familles d’algorithmes, mesure sur jeu de test, sélection argumentée.

Livrable : comparatif chiffré, modèle retenu et ses limites.

3. Prédictions

Application du modèle à la population non encore réalisée, génération d’une table de faits rattachée au modèle de données existant, rejeu périodique.

Livrable : table de prédictions intégrée au DWH.

4. Restitution

Tableau de bord confrontant l’indicateur réel et l’indicateur prédit sur le même axe de temps, avec filtres métier et seuils de tolérance paramétrables.

Livrable : dashboard opérationnel et écarts documentés.

Cette méthode est celle d’un projet prédictif ; elle s’inscrit dans l’approche DataReady qui cadre l’ensemble de la mission.

Chaque offre part d’un besoin métier concret, décrit ce que nous mettons en place et s’appuie sur une réalisation de nos équipes.

01. Prédiction des délais et du taux de service

Le besoin. Le taux de livraison à l’heure n’est connu qu’une fois le retard subi.

Notre offre. Modèle prédictif sur l’historique de commandes, restitué à côté de l’indicateur réel.

Notre preuve. Modèle prédictif mesuré sur 5,6 M de lignes. Lire le cas client

02. Prédiction des encaissements et du cash-flow

Le besoin. La trésorerie prévisionnelle repose sur des échéances théoriques que les clients ne respectent pas.

Notre offre. Prédiction de la date de règlement facture par facture, restituée dans le rapport des comptes clients.

Notre preuve. Modèle livré sur un poste clients consolidé de plusieurs ERP. Lire le cas client

03. Segmentation clients et fournisseurs

Le besoin. Clients et fournisseurs traités avec les mêmes règles alors que leurs comportements diffèrent.

Notre offre. Clustering RFM (récence, fréquence, montant) produisant un score exploitable comme variable de pilotage.

Notre preuve. Segmentation livrée et réinjectée dans un modèle prédictif de délais.

04. Assistant documentaire (RAG) sur vos référentiels

Le besoin. Normes, spécifications, procédures qualité : la recherche classique ne remonte pas la bonne information.

Notre offre. Pipeline RAG de production : embeddings, recherche hybride, reranking, réponse sourcée.

Notre preuve. Réponses sourcées, précision factuelle mesurée.

05. Extraction automatique de données documentaires

Le besoin. Des données utiles sont enfermées dans des PDF (rapports machine, documents fournisseurs) et ressaisies.

Notre offre. Lecture automatisée des documents, extraction structurée et alimentation directe des calculs métier.

Notre preuve. Ressaisie manuelle supprimée sur un processus de chiffrage industriel.

06. Contrôle automatisé de conformité des données

Le besoin. Les erreurs de conformité d’un fichier réglementaire sont découvertes après transmission.

Notre offre. Conversion vers le format cible et validation automatique contre les schémas officiels avant tout envoi.

Notre preuve. Erreurs détectées avant l’envoi ; produit industrialisé et déployé.

07. Prévision de consommation matière

Prévision par référence et par site, à partir des mouvements de stock et des ordres de fabrication. À cadrer avec vous : une approche proposée, non une réalisation.

08. Agents IA d’automatisation

Agent conversationnel orchestrant des actions dans vos applications métier. Assistant en service en entreprise.

09. Fiabilisation des modèles

Traçage des exécutions, boucles d’évaluation, sorties structurées, repli entre modèles. En place sur nos agents de production.

10. Maîtrise des coûts d’inférence

Architecture mutualisée, mise en cache, répartition de charge, arbitrage entre modèles. Coûts d’inférence réduits de façon mesurée par mutualisation et mise en cache.

Vous n’avez pas à vous engager sur un programme complet pour commencer : chaque étape se décide au vu de la précédente. Durées indicatives, à ajuster au périmètre réel.

Étape 1 · Cadrage de cas d’usage — 2 à 3 semaines

Qualification de la valeur métier attendue, inventaire et audit des données disponibles, définition de l’indicateur cible et des règles d’exclusion, estimation de faisabilité et critère de succès chiffré.

Sortie : note de cadrage et décision motivée de lancer — ou non — un POC.

Étape 2 · Preuve de concept — 6 à 10 semaines, au forfait

Préparation des données, entraînement comparatif de plusieurs modèles, génération des prédictions sur la population cible, tableau de bord de restitution et présentation des résultats mesurés au sponsor métier.

Sortie : modèle mesuré, dashboard opérationnel, chiffrage de l’industrialisation. Cette étape fait l’objet d’une offre packagée : Preuve de concept IA en 8 semaines.

Étape 3 · Industrialisation et run — forfait puis centre de services

Intégration des flux de réentraînement et de prédiction dans l’ordonnancement, mise en production du modèle et du dashboard, supervision de la qualité, transfert de compétences aux équipes internes.

Sortie : modèle en service, supervisé, documenté et maintenu.

Le Cadrage de cas d’usage est aussi le volet IA du Diagnostic Data & IA ; il peut être mobilisé seul.

L’acculturation et la formation de vos équipes à l’IA générative font l’objet d’une offre dédiée : Former vos équipes à l’IA générative.

Un pilotage en France assurant la gouvernance, les arbitrages et la relation client ; un centre de services nearshore à Casablanca pour la réalisation, avec un taux journalier ajusté et une continuité de service. Point opérationnel hebdomadaire et comité de pilotage mensuel.

• Au forfait, à périmètre et durée définis dès le cadrage.
• En lots livrables, facturés à la livraison et à l’acceptation, pour un paiement progressif.
• En centre de services pour les phases de run et d’accompagnement récurrent.

Un projet IA manipule des données sensibles : carnet de commandes, coûts, données de production, documentation technique. Nos environnements de traitement sont durcis selon les standards ISO 27001 :

• Authentification par clés uniquement et prévention automatique des intrusions.
• Chiffrement de toutes les communications inter-serveurs par VPN maillé, segmentation réseau.
• Surface d’exposition externe réduite et validée par tests d’intrusion.
• Supervision continue 24/7 et application automatisée des correctifs de sécurité.
• Traçabilité complète via une pile d’observabilité centralisée.
• Données sensibles résidant exclusivement dans un environnement contrôlé et audité, conformément au RGPD.
• Préparation aux obligations de l’AI Act selon le niveau de risque du cas d’usage.

• Machine learning : Python, XGBoost, LightGBM, Random Forest, arbres de décision, clustering / RFM, PyTorch, Hugging Face, LoRA.
• IA générative et agents : LLM multi-fournisseurs, RAG, embeddings, OpenSearch, recherche hybride et reranking, LangChain / LangGraph, function calling, knowledge graphs.
• Industrialisation et exploitation : LangSmith, Langfuse, FastAPI, microservices, DevSecOps, supervision 24/7, observabilité centralisée.