Processus stable et vérifiable
Règles et automatisation
Le meilleur choix lorsque les décisions sont déterministes, les exceptions définies et qu’aucune ambiguïté ne doit être interprétée.
Intelligence Artificielle et Machine Learning
L’IA pour résoudre de vrais problèmes. Pas pour ajouter un outil de plus.
Nous concevons et développons des solutions d’Intelligence Artificielle générative et de Machine Learning adaptées aux processus, aux données et aux objectifs concrets de nos clients.
GenAILangage, connaissances et contenu appliqués aux processus.
MLPrévision, classification et détection de tendances.
VoixInteractions automatisées reliées aux opérations.
HumainContrôle, validation et traçabilité là où ils comptent.
Intelligence appliquée
La technologie commence par comprendre le problème qui mérite d’être résolu.
Nous ne partons ni d’un modèle ni d’une tendance. Nous analysons le travail réel, les données disponibles, les décisions et les exceptions. Nous choisissons ensuite la bonne combinaison d’IA générative, de Machine Learning, d’automatisation et de développement logiciel pour créer une solution utile, intégrée et mesurable.
Architecture et exploitation de l’IA
Une solution d’IA utile est conçue pour être évaluée, maîtrisée et exploitée.
Le modèle n’est qu’un composant. La valeur apparaît lorsque données, contexte, instructions, outils, autorisations, contrôles et personnes forment un système capable d’accomplir une tâche de bout en bout.
Choisir la bonne technologie
Tous les problèmes ne nécessitent pas d’IA générative et tous les processus ne doivent pas devenir des agents.
Tendances dans les données historiques
Machine Learning
Prévision, classification, scoring, recommandation ou détection lorsque des données représentatives et une cible mesurable existent.
Langage et connaissances
IA générative et RAG
Compréhension, extraction, synthèse ou génération ancrées dans le contexte de l’entreprise, avec sources, limites et évaluation dédiée.
Processus en plusieurs étapes
Agents dotés d’outils
Pour interpréter, décider et agir dans les systèmes. Chaque outil exige des privilèges minimaux, des limites, une traçabilité et un relais humain.
Du cas d’usage à la production
- 01
Objectif
Utilisateur, tâche, résultat acceptable, impact et indicateur métier.
- 02
Données et contexte
Sources, qualité, autorisations, connaissances, conservation et données sensibles.
- 03
Architecture
Modèle, recherche, outils, intégrations, état et expérience.
- 04
Évaluation
Cas réels, résultats attendus, exceptions, attaques et seuils d’acceptation.
- 05
Contrôles
Authentification, autorisation, garde-fous, validation, limites et supervision humaine.
- 06
Intégration
Application, API, observabilité, versions, tests et déploiement progressif.
- 07
Exploitation
Qualité, latence, coût, erreurs, dérive, retours, incidents et amélioration.
La qualité se définit avant les tests
Nous transformons « cela fonctionne bien » en critères observables et reproductibles.
- 01Réussite de la tâche
- 02Exactitude et ancrage dans les sources
- 03Respect des instructions
- 04Sécurité et usage autorisé
- 05Latence et disponibilité
- 06Coût par résultat accepté
- 07Relais humain approprié
- 08Régressions entre versions
Une autonomie proportionnelle au risque
La capacité d’action ne s’élargit que lorsque les preuves et les contrôles le permettent.
- Lire
Consulte les sources autorisées et restitue des informations traçables.
- Recommander
Propose une décision qu’une personne ou un système déterministe valide.
- Préparer
Produit des brouillons, classifications ou actions soumis à approbation.
- Agir
Exécute des actions réversibles, limitées et journalisées dans le cadre de ses autorisations.
- Relayer
S’arrête et transmet lorsqu’une incertitude, un risque, une exception ou un impact élevé apparaît.
Ce que nous mesurons en production
Qualité
Réussite, erreurs, réponses non étayées, acceptation et contrôle humain.
Système
Latence, disponibilité, limites, défaillances des outils et dépendances.
Activité
Temps gagné, capacité créée, conversion, risque évité ou coût par résultat.
Évolution
Retours, nouveaux cas limites, changements de modèle, régressions et décisions d’amélioration.
Ce que nous pouvons résoudre
Des processus chronophages, une information difficile à exploiter et des décisions à améliorer.
L’IA crée de la valeur lorsqu’elle s’intègre à un processus précis et que son résultat peut être évalué clairement.
Travail manuel répétitif
Lire, classer, vérifier ou répondre mobilise du temps et limite la capacité de développement.
Information non structurée
Documents, conversations et connaissances internes existent, mais restent difficiles à consulter ou à traiter.
Tendances difficiles à anticiper
Les historiques contiennent des signaux utiles pour prévoir, prioriser ou détecter des situations pertinentes.
Expérimentations isolées
Des prototypes ou outils d’IA existent, mais ne sont pas reliés aux données, aux systèmes et aux équipes responsables.
Ce que nous développons
Des solutions complètes, du modèle à son intégration dans le travail quotidien.
Nous choisissons la technologie et l’architecture selon le cas d’usage, le risque, les données et le volume, jamais selon une plateforme imposée.
IA générative
Langage et connaissances au cœur de processus réels.
- Assistants et copilotes spécialisés
- Recherche dans la documentation et les connaissances
- Extraction, synthèse et génération de contenu
- Intégration de modèles et d’API
Machine Learning
Des modèles qui apprennent à partir des données et des tendances.
- Prévision et anticipation
- Classification et priorisation
- Scoring et recommandation
- Détection d’anomalies
Voix et conversation
Des interactions automatisées reliées aux opérations.
- Appels et agents vocaux
- Transcription et compréhension
- Vérification et collecte de données
- Relais vers les équipes humaines
Produit et intégration
Nous transformons le modèle en capacité réellement utilisable.
- Applications, interfaces et back-office
- API et intégration aux systèmes
- Autorisations, sécurité et traçabilité
- Supervision et évolution
Notre méthode
Du problème à une solution intégrée, évaluée et capable d’évoluer.
- 01
Définir le problème
Nous précisons les utilisateurs, le processus, le résultat attendu, les limites et la mesure de la valeur.
- 02
Préparer les données et l’architecture
Nous examinons les sources, la qualité, les autorisations, les risques et l’intégration aux systèmes existants.
- 03
Tester et évaluer
Nous construisons une première solution délimitée et vérifions précision, utilité et exceptions sur des cas réels.
- 04
Intégrer et exploiter
Nous déployons, supervisons, documentons et améliorons la solution à partir de son usage réel.
Cas d’usage
L’intelligence appliquée à des processus réels.
Deux solutions développées pour répondre à des besoins opérationnels et de relation client précis. Nous compléterons ces cas avec leurs données et leurs résultats.
Gestion des garanties
Solution destinée au système de gestion des garanties.
Automatisation vocale
FUTURENER
Système d’appels automatisés pour vérifier les données et gérer l’activation des contrats de fourniture d’électricité.
Pourquoi Sitelicon
L’IA exige du développement, de l’intégration et une connaissance approfondie des processus.
Depuis 21 ans, nous développons des technologies et connectons des systèmes. Cette expérience nous permet de transformer des modèles d’IA en solutions adaptées aux applications, aux données, aux équipes et aux opérations existantes.
- IA générative et Machine Learning guidés par le cas d’usage
- Développement logiciel et intégration de systèmes
- Validation humaine, sécurité et traçabilité
- Déploiement, supervision et amélioration continue
Questions fréquentes
Une Intelligence Artificielle au service d’un cas d’usage clair.
01Quelle différence entre IA générative et Machine Learning ?+
L’IA générative est particulièrement utile pour le langage, les documents, les connaissances et les conversations. Le Machine Learning apprend des tendances afin de prévoir, classer, prioriser ou détecter. Un projet peut utiliser l’une, l’autre ou les deux approches.
02Pouvez-vous intégrer la solution à nos systèmes ?+
Oui. Nous concevons des applications, API et automatisations pour relier l’intelligence à un ERP, un CRM, un ecommerce, des bases de données, la téléphonie ou d’autres plateformes.
03Faut-il disposer de beaucoup de données ?+
Cela dépend du cas d’usage. Certains modèles prédictifs exigent un historique suffisant et fiable ; certaines solutions génératives peuvent s’appuyer sur la documentation et les services existants. Nous le vérifions avant de choisir l’approche.
04Comment contrôlez-vous les résultats de l’IA ?+
Nous définissons des critères d’évaluation, la traçabilité, les autorisations, les limites et la supervision humaine en fonction de l’impact et du risque du processus.
05Peut-on commencer par un périmètre limité ?+
Oui. Nous recommandons de délimiter le processus, les sources et les indicateurs afin de valider l’utilité et la viabilité avant d’étendre la solution.
Intelligence Artificielle appliquée
Quel problème réel souhaitez-vous résoudre avec l’IA ?
Présentez-nous le processus, les personnes concernées, les données disponibles et le résultat à améliorer. Nous définirons un premier périmètre vérifiable.
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