Temps de traitement back office
–35 %
Charges administratives réduites grâce à l’automatisation et aux agents IA sur les tâches répétitives.
Nos services
IA souveraine & numérique
De l’audit aux déploiements d’IA, en passant par les workflows, le prompt engineering et la création de contenu. Notre mission : des gains concrets, en conformité RGPD.
Choisir l’approche IA adaptée
IA locale
Données sensibles, maîtrise maximale, latence faible, coûts d’usage prévisibles.
IA sur serveurs privés
La puissance du cloud avec la sécurité et la conformité d’un espace totalement privé en Europe.
IA “classique” managée
our données non sensibles
Nos services
Résultats obtenus
Cas clients et résultats obtenus
Des résultats concrets pour PME et collectivités
Nos accompagnements combinant audit, formation, déploiement IA, agents et workflows, prompt engineering et création de contenu produisent des gains mesurables, aussi bien en back office que dans la relation usagers ou clients.
Retour sur investissement moyen
×3
Processus optimisés et choix du bon mode IA (local, cloud privé ou public) en fonction des usages et des coûts.
Satisfaction usagers ou clients
+20 %
Services plus rapides, réponses mieux structurées et parcours plus fluides sur les canaux existants.
- Équipes mieux formées qui adoptent des pratiques concrètes, sécurisées et adaptées à l’IA souveraine.
- Production de contenus augmentée (articles, posts, visuels, vidéos, audio) avec une cohérence de marque renforcée.
- Respect des enjeux de conformité grâce à des choix d’outils et d’hébergement alignés avec le RGPD.
- Processus mieux structurés pour suivre les demandes, tracer les actions et piloter les résultats dans le temps.
Foire aux questions : Services IA & Numérique
IA locale, serveurs privés ou cloud classique : comment choisir ?
Nous objectivons le choix selon la sensibilité des données, les contraintes RGPD, votre budget et vos délais. L’audit sert de point d’entrée pour cadrer.
Pouvons-nous démarrer petit ?
Oui. On lance un POC limité et mesurable, puis on étend progressivement en fonction des résultats et des retours utilisateurs.
Les modèles utilisent-ils nos données pour s’entraîner ?
Par défaut, non. En IA locale et sur serveurs privés, vos données restent cloisonnées. En IA “classique” cloud, nous désactivons l’usage des données à des fins d’entraînement quand l’option existe.
Où sont hébergées les solutions ?
Selon le mode retenu : on-premise chez vous, serveurs privés dans l’Union européenne, ou cloud public (plutôt réservé aux données non sensibles). Nous privilégions l’hébergement UE.
Quelles données ne doivent pas sortir de l’UE ?
Celles jugées sensibles (RH, santé, juridique, R&D, données personnelles à risque). Nous appliquons la minimisation, le chiffrement et la journalisation, et évitons tout transfert hors UE sans base légale adéquate.
Quels sont les prérequis techniques pour démarrer ?
Un point d’accès à vos sources (ERP/CRM/Drive), un référent métier, et des comptes de service/lecture. Pour l’on-prem, un serveur ou VM conformes aux prérequis que nous fournissons.
Combien de temps pour un premier résultat concret ?
Généralement en quelques semaines via un POC (audit → prototype). Les délais exacts dépendent de la qualité des données, des intégrations et de la disponibilité des équipes.
Quelles intégrations proposez-vous ?
Connecteurs vers les outils courants (ERP/CRM, Microsoft 365, Google Workspace, Nextcloud, Slack/Teams, bases de données, CMS). Nous pouvons développer des connecteurs spécifiques.
Qui possède les prompts, gabarits et configurations ?
Vous. Les prompts, gabarits, workflows et documents livrés vous appartiennent. Nous documentons pour garantir la réversibilité.
Quelles sont les limites de l’IA “classique” managée ?
Dépendance au fournisseur, éventuels transferts hors UE et moindre contrôle fin. Nous la réservons aux usages non sensibles et cadrés (prompts, journaux, quotas).
Comment sécurisez-vous un RAG sur documents internes ?
Chiffrement, contrôle d’accès par documents/espaces, traçabilité des requêtes, mises à jour régulières de l’index, et tests de pertinence/privation.
Peut-on mixer IA locale et cloud ?
Oui : architecture hybride. Données sensibles traitées localement, tâches non sensibles externalisées pour accélérer et réduire les coûts.
Quel budget prévoir ?
Il dépend du périmètre (volume de données, intégrations, mode d’hébergement). L’audit fournit un chiffrage scénarisé (POC, déploiement, MCO) pour décider en connaissance de cause.
Parlons de vos objectifs
