Connecter votre système d'information à l'IA
Brancher une IA sur vos données, c'est facile. Le faire sans fuite et sans facture qui explose, beaucoup moins.
Vos outils métier contiennent ce qu'un modèle aurait besoin de savoir pour être utile : vos contrats, vos stocks, vos tickets, vos clients. Les y connecter prend une journée. Ce qui prend plus longtemps, c'est de s'assurer que personne ne lira ce qu'il ne devrait pas voir, que la facture reste tenable, et que les réponses soient exactes.
Pour qui ?
Vous avez un ERP, un CRM ou un outil métier qui contient l'information dont vos équipes ont besoin, et elles passent leur temps à la chercher.
Vous avez testé un assistant sur vos documents, ça marchait en démo et plus du tout à l'échelle.
Votre DSI vous demande où partiraient les données avant de valider quoi que ce soit.
Vous avez reçu une facture d'API qui ne ressemblait pas à l'estimation.
Ce qui coince
Le modèle hérite de droits que personne n'a définis
Une question posée par un stagiaire et une question posée par le directeur financier ne devraient pas donner la même réponse. Dans la plupart des intégrations rapides, elles la donnent. Le cloisonnement des accès ne s'improvise pas au moment du branchement, il se conçoit avant.
La facture est proportionnelle à ce que vous envoyez
Une recherche mal calibrée expédie quarante pages de contexte pour répondre à une question de deux lignes. Multiplié par le nombre de collaborateurs et par le nombre de jours, l'écart entre une intégration réfléchie et une intégration naïve se compte en milliers d'euros par mois.
La discipline porte un nom, le FinOps appliqué à l'IA, et elle tient en trois gestes : mesurer le coût par requête, plafonner la consommation, choisir le bon modèle pour chaque tâche plutôt que le plus puissant pour tout.
Vos données ne sont pas prêtes, et ça ne se voit pas tout de suite
C'est ce qu'on appelle la maturité IA, ou AI readiness. La plupart des projets qui échouent ne butent pas sur la technologie : ils butent sur des données inaccessibles, incohérentes ou mal structurées. Un modèle branché sur un SI mal structuré produit des réponses plausibles et fausses. C'est le pire des cas : personne ne remarque le problème avant qu'une décision ait été prise dessus.
L'écriture change tout
Lire vos données, c'est un sujet technique. Écrire dedans, déclencher un envoi, modifier un statut, c'est un sujet de gouvernance. Qui valide, qui trace, comment on revient en arrière.
Notre intervention
Nous commençons par l'état réel de votre système d'information : où sont les données, comment elles sont structurées, ce qui est exploitable en l'état et ce qui ne l'est pas. Cette étape détermine tout le reste et se passe rarement comme prévu.
Vient ensuite l'architecture d'accès : quels outils exposer, à qui, avec quelles permissions, en lecture ou en écriture. Nous utilisons MCP quand c'est pertinent, un standard qui permet d'exposer vos outils une seule fois plutôt que de recoder un connecteur pour chaque modèle.
Puis les garde-fous. Cloisonnement par profil, journalisation des accès, plafonds de consommation, point de validation humaine avant toute action qui modifie quelque chose.
Enfin la mise en exploitation. Surveillance des coûts, suivi de la qualité des réponses, correctifs. C'est notre métier depuis vingt ans, la partie IA ne change pas la nature du travail.
Ce que vous aurez en main
Une cartographie de ce qui est exploitable dans votre SI et de ce qui ne l'est pas. Une architecture d'accès documentée, avec les permissions par profil. Un plafond de consommation et de quoi le surveiller. Et un périmètre de départ volontairement étroit, qui marche, plutôt qu'un chantier de six mois qui impressionne.
Quand ce n'est pas le moment
Si vos données vivent dans des fichiers que plus personne ne maintient, le sujet n'est pas l'IA. C'est votre système d'information, et nous vous le dirons. Brancher un modèle sur un existant en désordre revient à payer pour amplifier ce désordre.
Ce que nous avons fait avant de vous le proposer
Nous avons branché nos propres outils métier sur des modèles avant d'en faire une offre : gestion de projet, suivi financier, base documentaire interne. Nous savons donc où ça coince, parce que nous nous sommes pris les problèmes nous-mêmes.