Développement IA sur mesure à Paris : intégration et IA générative

Vous avez épuisé ce que les outils du commerce savent faire. Nous développons votre solution et nous l’intégrons à votre système d’information, avec votre sécurité et votre conformité traitées dès la conception.

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  • BESOIN MÉTIER
  • DÉVELOPPEMENT SUR MESURE
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  • Périmètre écrit avant devis

    Votre devis part d’un périmètre écrit : ce que votre flux doit faire, ce qu’il ne doit pas faire, et les critères qui diront s’il fonctionne.

  • Recette avant production

    Rien ne passe en production sans avoir tourné sur vos dossiers réels. C’est vous qui prononcez la recette.

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    Votre premier échange de cadrage est gratuit et sans engagement, que la suite se fasse avec nous ou non.

Développement IA sur mesure : quand le no-code ne suffit plus

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.

Intégration IA dans votre SI

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.

IA générative en entreprise

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.

Démarche et propriété du code

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.

Ce qui se développe sur mesure

Un modèle entraîné sur vos données, dans vos écrans

Prévision de charge, détection d’anomalies, aide au chiffrage : le modèle apprend de votre historique et rend ses résultats dans vos outils existants.

Un assistant génératif qui cite ses sources

Vos équipes interrogent le fonds documentaire en langage courant ; l’assistant répond en citant le document source, et signale quand il ne sait pas.

Démarche

1

Spécification

Le besoin métier, les contraintes du SI, la sensibilité des données : le cahier des charges se construit avec vos équipes techniques.

Livrable : cahier des charges validé

2

Prototype

Une version minimale testable, vite : elle prouve (ou non) la valeur avant d’engager le budget du développement complet.

Livrable : prototype testable

3

Recette

Tests fonctionnels, sécurité, conformité, vérification des sorties : le passage au vert se gagne, il ne se déclare pas.

Livrable : procès-verbal de recette

4

Intégration

Mise en production dans votre SI, transfert de connaissance à vos équipes, documentation remise avec le code.

Livrable : code source et documentation remis
Développement d’une intégration IA sur mesure

Vos questions sur le développement sur mesure

Développement sur mesure ou outil existant : comment trancher ?

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.

Nos données servent-elles à entraîner des modèles pour d’autres ?

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.

Que livre-t-on à la fin du projet ?

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.

Pour aller plus loin sur votre sujet

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.

Un cadrage écrit avant tout chiffrage : dites-nous ce que vous voulez obtenir, nous vous dirons ce qui est faisable chez vous et à quelles conditions.

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Mis à jour le 2 juillet 2026