Cliquez. Regardez. Comprenez. . Démos interactives d'automatisation métier : comptabilité, support client et commercial.

Oui, toujours. On déploie soit chez vous (on-premise), soit sur vos propres comptes cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway). Les modèles IA peuvent tourner en local (Llama, Mistral) ou via des providers hébergés en UE. On ne stocke rien de votre côté, NDA signé avant tout échange sensible.

Ça dépend entièrement du périmètre : nombre de flows, complexité, outils à intégrer, niveau de supervision souhaité. L'audit initial est gratuit (30 min). On chiffre votre cas précisément à la fin, sans engagement. Le ROI est généralement atteint en 3 à 6 mois (le calculateur plus haut donne l'ordre de grandeur du gain).

Un premier flow en production sous 2 à 4 semaines. Cycle : cadrage (1 sem) → proto testable (1 sem) → itération + intégration (1-2 sem) → mise en prod. Les cas plus complexes (multi-outils, edge cases nombreux) peuvent aller jusqu'à 8 semaines, mais on livre par incréments. Vous voyez tourner la bête avant la fin.

Non, jamais par principe. L'IA est un outil parmi d'autres, pas une religion. Si votre cas se résout mieux avec des algorithmes déterministes, du logiciel sur-mesure (PHP, Python, JavaScript, Go…) ou de la logique métier classique, c'est ce qu'on livre, tout simplement. Beaucoup de nos projets mélangent les deux : un workflow déterministe pour le chemin principal, et l'IA uniquement sur les étapes où elle apporte vraiment quelque chose (lecture de documents, classification, génération de texte). Si vous ne faites pas confiance à l'IA ou que votre métier exige du 100 % prévisible, on fait tourner sans. Vous décidez jusqu'où elle entre, ou pas du tout.

Tous les flows critiques ont un humain dans la boucle. Chaque décision IA sort avec un score de confiance. Au-dessus d'un seuil (souvent 85-95 %), ça passe en auto. En dessous, ça part en review humaine avec la suggestion IA pré-remplie (l'agent valide en 1 clic ou corrige). On monitore les écarts en continu et on affine les modèles.

Deux options, au choix : (1) contrat mensuel de supervision. On monitore 24/7, on corrige les incidents et on améliore le flow quand les données évoluent ; (2) passage de flambeau. On livre code + doc + formation équipe, vous internalisez. La majorité des clients commencent en option 1, certains internalisent après 6-12 mois.

Si votre outil a une API, on se connecte. Les suspects habituels (Pennylane, Sage, HubSpot, Salesforce, Intercom, Zendesk, Shopify, Google Workspace, Microsoft 365, Notion, Slack, Teams…) sont du quotidien. Pour les outils plus niches ou legacy sans API, on trouve toujours une solution : scraping éthique, connecteur maison, RPA. Jamais on a dû dire « ça ne marche pas ».

Non. On automatise des tâches répétitives, pas des métiers. L'équipe garde son boulot, elle passe juste moins de temps à saisir des données et plus à faire de la vraie valeur ajoutée : vérifier les cas tordus, négocier, rassurer un client, fermer un deal. Les retours clients le plus fréquents : « l'équipe est plus motivée, on recrute moins en urgence ».

Oui, et c'est même quelque chose sur lequel on est en train de structurer une vraie offre. Concrètement : vous avez un logiciel métier, une base documentaire, un historique de tickets ou de contrats, et vous voulez une IA qui comprend VOS termes, VOS procédures, VOS cas particuliers (ex : une FAQ interne répondue par IA, un assistant qui lit votre catalogue produits, un modèle qui classifie vos emails selon vos propres règles). On fine-tune ou on fait du RAG (retrieval) sur vos données. Rien ne sort de votre infra. Cette brique est en déploiement progressif, parlez-nous de votre cas, on regarde ensemble.

Deux modèles au choix, selon vos contraintes. (1) Vente : le code est entièrement à vous, lisible et documenté, versionné sur VOS serveurs. Aucune dépendance à notre infra, un autre prestataire peut reprendre sans prise de tête. (2) Location : le code tourne sous forme obfusquée et s'arrête à la fin du contrat, vous payez l'usage + la supervision, sans investissement initial lourd. Dans les deux cas, aucune donnée ne sort de chez vous et tout est documenté fonctionnellement. On explique les deux en audit, vous choisissez.