Processus spécifiques
Votre fonctionnement comporte des règles, étapes ou exceptions difficiles à couvrir avec un logiciel standard.
Ingénierie logicielle & IA
Construire des logiciels métier augmentés par l’IA.
Nous développons des applications dans lesquelles l’IA est une brique du système — utile lorsqu’elle apporte de la valeur, encadrée lorsqu’elle introduit de l’incertitude.
Software métier IA & automatisation Supervision & sécurité
Quand développer sur mesure ?
Quand le processus, les données ou les règles métier ne rentrent plus correctement dans un outil standard.
Le développement sur mesure devient pertinent lorsqu’il faut articuler plusieurs systèmes, automatiser un workflow spécifique ou intégrer l’IA au cœur d’un usage métier.
Volumes documentaires
Vous devez exploiter des documents, connaissances ou données non structurées à grande échelle.
Systèmes dispersés
Les utilisateurs passent d’un outil à l’autre et les données circulent mal entre applications.
Capacité différenciante
Le logiciel doit refléter un savoir-faire métier propre à l’organisation plutôt qu’un processus générique.
Ce que signifie “augmenté par l’IA”
Un bon logiciel IA reste d’abord un bon logiciel.
Interface, droits d’accès, base de données, règles métier, journalisation, API, tests, sécurité et maintenabilité restent les fondations. L’IA vient s’ajouter uniquement aux endroits où des règles déterministes ne suffisent pas.
Une fonctionnalité IA peut servir à extraire des informations d’un document, classer une demande, rapprocher des contenus similaires, résumer un dossier, rechercher dans une base documentaire ou proposer une action. Elle peut aussi orchestrer plusieurs outils lorsqu’un agent est réellement justifié. Mais toutes les étapes n’ont pas besoin d’un modèle génératif.
Nous cherchons donc à séparer les zones certaines des zones probabilistes. Les calculs, contrôles, règles d’éligibilité ou transitions de workflow restent souvent classiques. L’IA intervient sur les tâches d’interprétation. Les décisions importantes peuvent conserver une validation humaine explicite.
Cette architecture hybride améliore la fiabilité, facilite les tests et réduit les coûts. Elle permet également de changer de modèle ou de fournisseur sans reconstruire tout le logiciel, ce qui devient important dans un environnement technique qui évolue rapidement.
Ce que nous pouvons construire
Des applications métier complètes, pas seulement des démonstrateurs IA.
Applications métier
Portails internes, applications web, SaaS, workflow, dossiers, règles et interfaces dédiées.
Copilotes métier
Assistants contextualisés par vos données, vos règles et vos outils.
RAG & recherche documentaire
Recherche sémantique, récupération de sources, réponses contextualisées et citations.
Fonctions IA ciblées
Extraction, classification, rapprochement, synthèse, génération ou contrôle sur une étape précise.
Agents contrôlés
Séquences multi-étapes utilisant plusieurs outils, avec limites, validations et journalisation.
Intégration & automatisation
API, connecteurs, synchronisation de données et automatisation entre logiciels existants.
Cycle de développement
Du processus métier à la mise en production.
Comprendre
Processus, utilisateurs, décisions, données, irritants et contraintes.
Spécifier
Règles métier, flux, interfaces, permissions, architecture et critères de réussite.
Prototyper
Tester les fonctions incertaines et l’expérience utilisateur avant d’industrialiser.
Construire
Développer application, API, données, IA, intégrations et administration.
Tester
Évaluer logiciel et composants IA sur des cas réels, y compris les échecs attendus.
Déployer
Mettre en production, superviser, mesurer et préparer les évolutions.
Industrialiser l’IA
Le prototype qui “marche” n’est que le début.
Passer en production suppose de traiter des sujets que les démonstrateurs masquent souvent : authentification, droits, qualité des données, montée en charge, gestion des erreurs, journalisation, coûts d’inférence, disponibilité des modèles, sécurité, confidentialité, versionnement des prompts et jeux de tests.
Pour les composants génératifs, il faut également prévoir des mécanismes de fallback, des seuils de confiance lorsque cela est possible, des validations humaines pour certains cas et une supervision capable de détecter les dérives. La qualité ne se résume pas à une impression subjective sur quelques exemples.
Nous privilégions des architectures découplées : l’application métier ne doit pas dépendre inutilement d’un modèle unique. Cela permet de comparer plusieurs modèles, d’adapter la stratégie de coût et de remplacer une brique sans remettre en cause tout le produit.
- Application
- Interface, utilisateurs, permissions, règles métier, workflows, historique et administration.
- Données
- Sources, qualité, schémas, indexation, droits, conservation et traçabilité.
- IA
- Modèles, prompts, RAG, outils, orchestration, tests et mécanismes de contrôle.
- Exploitation
- Logs, métriques, coûts, latence, erreurs, incidents, mises à jour et supervision.
- Évolution
- Capacité à changer de modèle, ajouter des fonctionnalités et faire évoluer les règles métier.
Diagnostic interactif
Le dev logiciel augmenté par IA : où en êtes-vous ?
Évaluez si votre démarche est encore au stade de l’expérimentation, en construction produit ou déjà industrialisée.
7 questions · environ 3 minInformelStructuréPiloté
Les réponses restent dans votre navigateur. Aucune donnée n’est transmise.
Exemples possibles
Explorer les processus Quelques formes concrètes que peut prendre un logiciel augmenté.
Exemple possible
Analyse de données fournisseurs
Importer plusieurs formats de mercuriales, normaliser les données, rapprocher des références et produire une matrice comparative vérifiable.
Exemple possible
Recherche documentaire métier
Interroger des procédures, contrats ou bases de connaissances avec récupération des sources et contrôle des permissions.
Exemple possible
Assistant de maintenance
Retrouver rapidement procédures, historiques et informations techniques pertinentes pour aider un technicien sans masquer les sources.