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Genius At Work

IA & automatisation

De l’IA qui travaille dans vos processus, pas dans une démo.

Nous concevons des produits numériques intelligents : des modèles d’IA reliés à vos données et à vos outils, mis en production et supervisés comme le reste de votre logiciel.

01Ce que nous construisons

Cinq façons de mettre l’IA au travail.

Chaque brique s’appuie sur notre métier de base : concevoir, développer et maintenir du logiciel.

  1. 01

    Intégration de modèles

    Brancher les bons modèles sur vos applications existantes, derrière une API que vous maîtrisez.

    • OpenAI
    • Anthropic (Claude)
    • Google Gemini
    • Modèles open source
    • Passerelle IA (AI Gateway)
    • Texte, image et documents
  2. 02

    Agents et automatisation

    Des agents qui exécutent des tâches métier avec vos outils, dans un cadre défini et contrôlé.

    • Agents avec outils
    • Assistants métier
    • Orchestration de workflows
    • n8n, webhooks et API
  3. 03

    RAG et connaissance

    Des assistants qui répondent à partir de vos documents et de vos bases, en citant leurs sources.

    • Bases documentaires
    • Recherche sémantique
    • Embeddings
    • Bases vectorielles
    • Assistants internes
  4. 04

    Applications IA

    Des applications où l’IA fait partie du produit dès la conception.

    • Copilotes
    • Analyse de documents
    • Extraction de données
    • Classification
    • Recommandations
    • Recherche intelligente
  5. 05

    Automatisation des processus

    Supprimer les tâches répétitives entre vos e-mails, votre CRM et vos outils internes.

    • Traitement des e-mails
    • Génération de documents
    • Qualification des prospects
    • Reporting
    • Support client

02Cas d’usage

Ce que l’IA peut faire pour votre entreprise.

Des usages concrets, qui partent d’un problème métier et pas d’une technologie.

  • 01

    Support client

    Un assistant qui répond à partir de votre documentation et transmet à un humain quand il le faut.

  • 02

    Analyse de documents

    Extraire et contrôler automatiquement les données de vos PDF, factures et contrats.

  • 03

    Ventes

    Qualifier les demandes entrantes et préparer des réponses personnalisées.

  • 04

    Connaissance interne

    Retrouver en quelques secondes une information dans les documents de l’équipe.

  • 05

    Automatisation des flux

    Relier CRM, e-mails, ERP et outils internes sans ressaisie.

  • 06

    Contenus

    Générer, résumer, transformer et classer des contenus à grande échelle.

03La chaîne complète

Du besoin métier à la supervision en production.

Un prompt n’est qu’un maillon. Un système IA utile demande toute la chaîne.

  1. 01

    Stratégie

    Choisir les cas d’usage qui rapportent, et ceux à écarter.

  2. 02

    Données

    Rassembler, nettoyer et sécuriser les données utiles.

  3. 03

    Modèles

    Choisir le modèle adapté à la tâche, au coût et à la confidentialité.

  4. 04

    Ingénierie IA

    Sorties structurées, appels d’outils, RAG, évaluation.

  5. 05

    Intégration

    Relier l’IA à vos applications, API et outils existants.

  6. 06

    Automatisation

    Faire tourner les tâches sans intervention, avec des garde-fous.

  7. 07

    Déploiement

    Mettre en production avec la même rigueur que tout logiciel.

  8. 08

    Supervision

    Mesurer la qualité, les coûts et les erreurs, puis améliorer.

04Notre approche

L’IA fait partie du logiciel, pas d’une vitrine.

  • Vendre des prompts
  • Poser un chatbot sur un site
  • Ajouter ChatGPT pour suivre la mode
  • Générer du contenu sans contrôle

Nous associons ingénierie IA, développement logiciel et automatisation métier : l’IA est un composant de vos systèmes, testé, sécurisé et maintenu comme les autres.

05Technologies

Les outils, au service du résultat.

Nous choisissons la technologie selon le besoin, pas l’inverse.

Modèles

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Gemini
  • Open-source LLMs

Ingénierie IA

  • Python
  • TypeScript
  • APIs
  • Structured outputs
  • Function calling / Tool use
  • Embeddings
  • RAG
  • Vector search

Automatisation

  • n8n
  • Webhooks
  • APIs
  • Event-driven workflows

Infrastructure

  • Docker
  • Cloud
  • Redis
  • PostgreSQL / MySQL
  • Vector databases

06Méthode

Un projet IA se mène comme un projet logiciel.

Mêmes étapes, mêmes exigences : cadrage, conception, développement, mise en production et suivi.

  1. Empathie

    Nous écoutons vos idées et partageons notre expérience pour cadrer le vrai besoin.

  2. Expertise

    Nos talents analysent vos besoins : usages, contraintes, intégrations.

  3. Solution

    Nous concevons la stratégie et l’architecture, avec inventivité.

  4. Développement

    Le modèle Scrum rythme le cycle : itérations courtes, démonstrations, ajustements.

Votre projet

Un processus à automatiser, des documents à exploiter ?

Décrivez-nous le problème. Nous vous dirons si l’IA est la bonne réponse, et comment la mettre en production.