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Chatbots intelligents, moteurs de recommandation, modèles prédictifs, NLP — nous intégrons l'IA directement dans vos processus pour automatiser, personnaliser et décider mieux.
Pas de démo générique, pas de modèle pré-packagé revendu. Chaque solution IA est conçue, entraînée et intégrée pour votre contexte précis.
Agents conversationnels basés sur GPT-4, Claude ou des modèles open-source — support client 24/7, qualification de leads, FAQ automatisée et prise de rendez-vous.
Personnalisation produits, contenus et offres en temps réel — filtrage collaboratif, content-based filtering et approches hybrides intégrées à votre plateforme.
Prévision de ventes, scoring de leads, détection de fraude, prédiction de churn — des modèles entraînés sur vos données pour des décisions plus rapides et plus précises.
Analyse de sentiment, extraction d'entités, classification de textes, résumé automatique et traduction — appliqués à vos emails, avis clients, documents et tickets de support.
Connexion à OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini ou modèles locaux (LLaMA, Mistral) directement dans vos applications web, outils internes ou workflows existants.
Agents IA capables de planifier et exécuter des tâches multi-étapes, augmentés de vos propres données via RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des réponses précises et contextualisées.
Des situations réelles, des solutions IA sur mesure. Si votre besoin ressemble à l'un de ces cas, on peut vous aider.
Une boutique en ligne reçoit 200+ tickets/jour sur le suivi commandes et les retours. Nous déployons un assistant IA formé sur leur catalogue et leurs politiques — capable de résoudre 70% des demandes sans intervention humaine.
Un marketplace souhaite personnaliser l'affichage pour chaque visiteur. Nous construisons un moteur de recommandation basé sur l'historique de navigation, les achats et les profils similaires — avec +35% de taux de conversion observé.
Un opérateur SaaS veut identifier les clients à risque avant qu'ils ne se désabonnent. Nous entraînons un modèle sur leurs données CRM et l'intégrons dans leur tableau de bord avec alertes automatiques pour l'équipe Customer Success.
Une enseigne retail collecte des milliers d'avis chaque mois mais n'a pas le temps de les analyser. Nous déployons un pipeline NLP qui classe, tague et résume automatiquement les retours par thème et sentiment.
Nous choisissons les modèles et frameworks selon votre besoin réel — pas selon les tendances. Maturité, performance et coût d'exploitation avant tout.
De l'exploration de la faisabilité à la mise en production — un processus itératif, transparent et ancré dans vos données réelles.
Nous cadrons votre problème métier, évaluons la qualité et la disponibilité de vos données, et vous donnons une recommandation honnête : IA ou pas IA, quel modèle, quel délai, quel coût d'exploitation.
2–3 joursNettoyage, normalisation, annotation et structuration de vos données. Nous construisons un pipeline de données robuste — la qualité des données conditionne 80% de la qualité du modèle.
1–2 semainesSélection et fine-tuning du modèle, expérimentations, évaluation des métriques (précision, rappel, F1, BLEU…) et itérations jusqu'à atteindre vos objectifs de performance.
1–4 semainesLe modèle est exposé via une API sécurisée et intégré dans votre application ou workflow. Tests de charge, de robustesse et validation avec vos équipes sur des cas réels avant mise en production.
1–2 semainesMise en production avec monitoring des performances du modèle dans le temps (data drift, dégradation). Nous vous livrons les dashboards de suivi et restons disponibles pour les ré-entraînements et évolutions.
1–3 joursDécrivez votre besoin en 3 minutes et recevez un chiffrage personnalisé sous 24h. Gratuit, sans engagement.
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