5 capacités que nous avons mises en production, une méthode pour décider si votre projet en a besoin, et la liste de ce que nous refusons de faire.
Sur 6 réalisations
3
projets embarquent de l’intelligence artificielle en production. Les 3 autres n’en avaient pas besoin.
Un assistant qui répond dans le langage de votre domaine, à partir du contenu de votre plateforme.
Plutôt qu’un robot générique branché sur une page, l’assistant s’appuie sur vos propres contenus pour répondre. L’utilisateur pose sa question en langage naturel et obtient une réponse ancrée dans ce que votre plateforme sait réellement.
Chat intelligent qui conseille les lecteurs et les aide à découvrir des livres.
Trouver ce que l’utilisateur voulait dire, pas seulement ce qu’il a tapé.
La recherche par mots-clés et la recherche par sens sont combinées : les termes exacts restent prioritaires, et la compréhension du sens rattrape les formulations approximatives, les synonymes et les questions posées en toutes lettres.
Recherche hybride textuelle et sémantique sur l’ensemble du catalogue.
Proposer la suite pertinente, au lieu d’un classement figé pour tout le monde.
Les suggestions se construisent à partir de l’historique et des préférences de chaque utilisateur. La plateforme cesse d’être un catalogue que l’on parcourt pour devenir un service qui propose.
Recommandations de lecture personnalisées et gestion de bibliothèque.
Faire lire la masse par la machine, et ne remonter aux humains que ce qui compte.
Le traitement tourne sans intervention, croise plusieurs sources et hiérarchise le résultat. Au lieu d’un tableau de bord de plus à surveiller, l’équipe reçoit une liste courte, déjà triée, sur laquelle agir.
Analyse nocturne des dépendances de tous les projets GitLab, croisée avec OSV.dev, livrée le matin triée par gravité.
Produire un projet de développement complet et utilisable, au lieu d’un gabarit vide à remplir.
À partir de l’intention décrite par l’équipe, la plateforme génère l’ossature du projet — organisation, tableaux, éléments de travail — directement exploitable. Le point de départ n’est plus une grille vide, mais un projet déjà structuré qu’il reste à ajuster.
Génération de projets de développement directement utilisables, dans une grille interactive.
Quatre étapes, dans cet ordre. La première peut conclure que l’IA n’a pas sa place dans votre projet.
On part du problème, jamais de la technologie. Si l’IA n’est pas la bonne réponse, on le dit à cette étape — c’est le moment où ça coûte le moins cher.
Un prototype travaillant sur vos contenus réels, pas sur un jeu de démonstration. C’est là qu’on voit si la qualité des réponses tient.
L’intégration dans la plateforme : interface, performance, coûts d’appel aux modèles et comportement en cas d’échec du service.
Une fois en ligne, on observe les usages réels et on ajuste. Un système qui s’appuie sur des modèles n’est jamais figé à la livraison.
Le dire franchement vous évite de payer pour une déception, et nous évite de livrer un projet dont personne ne sera fier.
Brancher un agent conversationnel sur une page d’accueil pour pouvoir dire qu’on fait de l’IA.
Promettre un résultat chiffré avant d’avoir vu vos données.
Vous enfermer chez un fournisseur de modèles sans porte de sortie.
Les objections qu’on entend le plus souvent, et nos réponses.
C’est l’objet du cadrage, et la réponse est parfois non. Si le problème se règle par une meilleure interface ou une requête bien écrite, nous le disons — cela coûte moins cher et cela tient mieux dans le temps.
Le comportement en cas d’échec fait partie de l’intégration : la plateforme doit rester utilisable sans la couche intelligente. C’est une exigence de la mise en production, pas une option.
Le traitement de vos données et les conditions du fournisseur de modèles retenu sont établis au cadrage et documentés avant la mise en production.
Oui. Les cinq capacités s’intègrent à une plateforme existante, sans exiger sa reconstruction.
Au-delà du développement, une fonctionnalité d’IA consomme des appels aux modèles, facturés à l’usage. Ce coût est estimé au cadrage et suivi après la mise en ligne, car il varie avec le volume d’utilisation.
On le cadre avec vous, gratuitement. Vous repartez avec une réponse claire : l’IA sert votre projet, ou elle ne le sert pas.
