Une IA d'entreprise ancrée dans vos données.
Assistants, agents et solutions RAG qui exploitent vos connaissances et vos applications, dans le respect des droits d'accès et de vos exigences de souveraineté.
Ce que nous faisons
La plupart des pilotes IA échouent pour une raison simple. Le modèle n'a pas accès aux vraies données de l'entreprise, ou il accède à des informations que l'utilisateur ne devrait pas voir.
Nous construisons la couche qui manque : connecteurs vers vos sources de contenu, lecture des documents scannés ou non structurés, recherche qui respecte les permissions existantes et agents intégrés à vos processus métier.
Pour aller au-delà des documents (ERP, facturation, ticketing), nous exposons vos systèmes comme des outils gouvernés via des serveurs MCP. L'intégration devient réutilisable et auditable.
Si vos données ne doivent pas quitter votre infrastructure, nous déployons toute la chaîne en local : modèles ouverts sur vos GPU, orchestration RAG, base vectorielle et API dans votre périmètre réseau.
Technologies utilisées
Modèles & plateformes
Intégration
Données & recherche
Développement & infrastructure
Quatre briques pour passer du pilote à la production
La plupart des missions en combinent deux ou trois.
RAG d'entreprise
Recherche sur vos documents réels : découpage adapté à chaque type de contenu, recherche hybride, re-classement et citation des sources. Chaque réponse respecte les droits d'accès existants.
Agents IA
Des agents qui appellent vos systèmes métier, exécutent des actions validées et passent la main à un humain en cas de doute. Construits avec Copilot Studio ou une orchestration sur mesure.
MCP & intégration d'outils
Vos applications, bases de données et API exposées comme outils gouvernés. Un agent interroge l'ERP, la facturation ou la GED via une interface unique et auditable.
Intelligence documentaire
OCR, classification automatique et extraction de champs pour transformer contrats scannés et fichiers non structurés en données exploitables.
IA cloud, souveraine ou hybride
L'architecture reste la même. Vous choisissez où s'exécutent les modèles et où résident les données, et nous avons livré chacun de ces scénarios.
IA cloud
Azure OpenAI et Microsoft 365 Copilot, avec des données gouvernées dans votre tenant Microsoft.
Souverain sur site
Modèles ouverts (DeepSeek, Llama, Mistral) servis sur vos GPU, sous Kubernetes ou OpenShift.
Hybride
Corpus sensibles traités par des modèles locaux, le reste par le cloud, avec une couche commune de recherche et de routage.
Notre équipe travaille aussi avec l'IA
Nos consultants utilisent l'IA au quotidien pour le code, les tests, les scripts de migration, l'analyse de données et la documentation.
Résultat : plus de temps consacré à l'architecture, à la logique métier et aux décisions qui demandent un jugement humain. Les architectures d'agents et de recherche que nous proposons sont celles que nous utilisons nous-mêmes.
Où nous l'appliquons en interne
- Code .NET, Angular, Power Platform et PowerShell : génération, refactorisation et revue
- Tests automatisés et analyse de couverture
- Scripts de migration et de provisionnement
- Documentation produite pendant la construction
- Analyse des exigences et réponses aux appels d'offres
- Diagnostic par analyse des logs et de la télémétrie
Comment se déroule la mission
- 01Cadrer
La décision ou la tâche que l'IA doit améliorer
- 02Ancrer
Connexion et préparation des documents
- 03Construire
Recherche, agents, outils et contrôles
- 04Évaluer
Précision, sources et tests de permissions
- 05Exploiter
Supervision, retours et ajustements continus
Où cela s'applique
Assistant de connaissance interne
Des réponses en langage naturel, ancrées dans vos politiques, procédures et contrats, limitées aux droits de chaque utilisateur et avec sources citées.
Revue de contrats et de documents
Détection des clauses à risque, des incohérences et des écarts entre versions. Extraction des obligations et des échéances avant validation.
Agents opérationnels
Ils interrogent vos systèmes via MCP, rédigent des réponses, préparent les validations et escaladent vers un humain en cas de doute.
Le contrôle, intégré dès la conception
Une IA non auditable ne tient pas dans une entreprise régulée. Ces principes font partie de chaque projet.
Humain dans la boucle
Aucune décision engageante n'est automatique. L'IA accélère, le professionnel décide et reste responsable.
Traçabilité complète
Requêtes, sources consultées, réponses et actions sont journalisées et consultables.
Explicabilité
Chaque réponse cite les extraits et références qui la justifient, pour être vérifiée.
Contrôle d'accès granulaire
Rôles distincts pour utilisateurs, valideurs, administrateurs et auditeurs. La recherche ne renvoie jamais un contenu que l'utilisateur ne peut pas ouvrir.
IA et règles métier
Les contrôles critiques s'appuient sur des règles déterministes en complément du modèle, pour limiter les hallucinations.
Qualité des données
Modèles de documents, corpus et référentiels sources sont gouvernés, car une recherche ne vaut que par ce qu'elle interroge.
Une plateforme IA souveraine pour la gestion des contrats
Pour un opérateur télécom national, nous avons conçu une plateforme IA de gestion contractuelle qui fonctionne entièrement sur la ferme GPU du client : LLM sur site, orchestration RAG et base vectorielle connectée au référentiel documentaire existant, sans aucun service cloud public.
Si votre secteur impose que données et inférences restent chez vous, cette architecture est déjà conçue et éprouvée.
Ou consultez toutes les références de ce domaine.
Demander un audit
Une session de travail cadrée avec un architecte pour évaluer vos cas d'usage, vos données et l'infrastructure nécessaire.
Demander un auditAvant de nous solliciter
Oui. Nos solutions se connectent à Microsoft 365 et à vos autres sources en respectant votre architecture et vos droits d'accès. Rien n'est à reconstruire pour démarrer.
Model Context Protocol est un standard ouvert qui expose vos systèmes et données aux modèles d'IA sous forme d'outils structurés. Un agent s'intègre une seule fois à votre ERP ou à votre facturation, via une interface gouvernée, versionnable et auditable, au lieu d'une intégration sur mesure par cas d'usage.
Oui, nous l'avons déjà fait. Des modèles ouverts comme DeepSeek, Llama ou Mistral tournent sur vos serveurs GPU, sous Kubernetes ou OpenShift, avec base vectorielle, couche RAG et API dans votre réseau. Contenus et inférences restent dans votre périmètre.
Cela dépend de la taille du modèle, du nombre d'utilisateurs simultanés et du volume documentaire. Les configurations vont de GPU RTX 6000 Ada en cluster pour de petites charges à des serveurs A100 ou H100 pour des corpus importants. Le dimensionnement fait partie de l'audit.
Pas forcément. Copilot est une option, une couche de recherche dédiée sur Azure OpenAI en est une autre, un déploiement local une troisième. Le choix dépend de vos documents, de vos licences, de vos exigences de souveraineté et du cas d'usage. Nous pouvons aussi vous conseiller et fournir les licences.