Quand l'outil standard ne suffit plus : développement et intégration d'IA dans votre système d'information, avec la sécurité et la conformité traitées dès la conception.
Discuter de votre projetDécrivez votre besoin en deux lignes : nous revenons vers vous avec un premier cadrage, gratuit et sans engagement.
La plupart des besoins se couvrent avec des outils existants, et nous sommes les premiers à le dire. Le développement sur mesure devient le bon choix dans des cas précis : volumes importants, logique métier qu'aucun outil du commerce ne modélise, données trop sensibles pour sortir de votre infrastructure, ou besoin d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné sur vos propres données.
Dans ces cas, un développement dédié coûte plus cher au départ mais vous appartient : le code, les modèles et les données restent votre propriété, sans abonnement qui enferme.
Un outil d'IA qui vit à côté du système d'information ne sert à rien : la valeur naît quand il est branché dedans. L'intégration couvre les API et les échanges de données avec vos logiciels existants, la gestion des accès, et la sécurité du développement, pour laquelle la CNIL publie des fiches pratiques dédiées aux systèmes d'IA (qualification des acteurs, base légale, protection des données dès la conception) que nous appliquons comme cadre de travail.
Le résultat visé est un outil que vos équipes utilisent dans leurs écrans habituels, pas une application de plus avec un mot de passe de plus.
L'IA générative (des systèmes capables de créer du texte, des images ou d'autres contenus à partir d'une instruction, selon la définition de la CNIL) trouve sa place en entreprise sous deux formes principales : les assistants internes branchés sur vos documents, et la génération de contenu encadrée (courriers types, synthèses, premières rédactions soumises à relecture).
Deux montages sont possibles et ils ne servent pas à la même chose. La recherche documentaire branchée sur un modèle (montage dit RAG) est ce qui permet à l'assistant de connaître vos contenus : elle se met à jour en changeant un document. L'affinage, lui, n'apprend pas des faits au modèle : il lui apprend une manière de faire, un format de réponse, un vocabulaire métier, un comportement constant. Dans la quasi-totalité des projets d'assistant documentaire, la bonne réponse est le RAG ; l'affinage vient éventuellement par-dessus. Quand des données personnelles sont traitées, l'analyse d'impact prévue par l'article 35 du RGPD est menée au cadrage, avant que le moindre dossier réel n'entre dans le système. Le contrat de sous-traitance (article 28) est signé avant le pilote, parce que tester sur vos vrais dossiers, c'est déjà traiter vos données.
La démarche tient en quatre temps : spécification du besoin métier et des contraintes du SI, prototype minimal testable, recette (tests, sécurité, conformité), intégration en production. À chaque étape, vous voyez quelque chose qui fonctionne, et vous pouvez arrêter les frais si le prototype ne prouve pas sa valeur : c'est le principe du périmètre testé avant d'être étendu.
Ce que nous développons vous appartient : code source, documentation, et la connaissance de ce qui a été fait. Pas de dépendance construite à dessein.
Prévision de charge, détection d'anomalies, aide au chiffrage : le modèle apprend de votre historique et rend ses résultats dans vos outils existants.
Vos équipes interrogent le fonds documentaire en langage courant ; l'assistant répond en citant le document source, et signale quand il ne sait pas.
1
Le besoin métier, les contraintes du SI, la sensibilité des données : le cahier des charges se construit avec vos équipes techniques.
2
Une version minimale testable, vite : elle prouve (ou non) la valeur avant d'engager le budget du développement complet.
3
Tests fonctionnels, sécurité, conformité, vérification des sorties : le passage au vert se gagne, il ne se déclare pas.
4
Mise en production dans votre SI, transfert de connaissance à vos équipes, documentation remise avec le code.
Par le cadrage, et honnêtement : si un outil du commerce ou un montage no-code couvre le besoin, nous vous le disons et le chiffrons aussi. Le sur mesure se justifie par les volumes, une logique métier introuvable ailleurs, la sensibilité des données ou le besoin d'un modèle entraîné sur votre historique. C'est une décision d'investissement, elle mérite les deux scénarios chiffrés.
Non. Vos données restent dans le périmètre de votre projet, encadrées par contrat, et le mode de déploiement (infrastructure interne, nuage sous contrat, API maîtrisée) est choisi selon leur sensibilité. Quand des données personnelles sont traitées, l'analyse d'impact prévue par l'article 35 du RGPD est menée au cadrage, avant le pilote : elle fait partie du projet, pas des options.
Le code source et sa documentation, le prototype puis l'outil intégré à votre SI, les résultats de recette, et un transfert de connaissance à vos équipes. L'objectif est que vous puissiez faire vivre l'outil sans nous : la dépendance au prestataire n'est pas un modèle d'affaires acceptable.
Ce service est assuré dans toute la zone d'intervention, au départ de Paris. Retour à l'agence IA à Paris.
Ces articles détaillent ce qui s'automatise réellement sur ce type de processus, et ce qui doit rester manuel.
Deux autres portes d'entrée vers la même démarche : Chatbot IA et Agents IA.
Mis à jour le 2 juillet 2026