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 ?
Vos métiers réclament un assistant branché sur leurs outils (ERP, un CRM ou un outil métier…), et c'est à vous d'en garantir la sécurité.
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.
Une équipe a déjà relié un modèle à vos données, sans cadre, et personne ne sait ce qu'il voit.
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.
→ Maintenir la cohérence entre vos contenus et vos supports
La gouvernance IA commence quand le modèle écrit
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.
Le Tour d'horizon est gratuit, une à deux heures, sans accès à fournir.
Ce que ça donne concrètement
Un assistant IA branché sur vos dossiers
Vos équipes interrogent leurs dossiers en langage courant et reprennent un historique en une synthèse. Vos clients suivent le leur sans avoir à appeler.
Automatiser le traitement des mails et documents
Courriels à trier, documents à ressaisir, réponses à rédiger. Les messages qui comptent remontent, les pièces se contrôlent au dépôt, les réponses arrivent en brouillon.
Exploiter vos données métier
Des années de données et une expertise qui tient dans une seule tête. Nous écrivons la règle avec l'expert, puis la mettons en production : recherche intelligente, scoring, recommandation.
Maintenir la cohérence entre vos contenus et vos supports
Site, plaquette, contrats, base d'un assistant : la détection signale où vos supports se contredisent, et un humain tranche. Le préalable à tout assistant branché sur vos documents.
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.
RAG ou serveur MCP : deux façons de donner vos données au modèle
Le RAG va chercher les passages utiles dans vos documents et les donne au modèle avant qu'il réponde. Il convient aux contrats, aux procédures, aux bases de connaissances. Un serveur MCP expose vos outils eux-mêmes : le modèle interroge votre CRM ou votre ERP en direct, avec les droits de l'utilisateur et obtient une donnée à jour plutôt qu'un document. Les deux cohabitent souvent. Dans un cas comme dans l'autre, la facture et la qualité des réponses dépendent du calibrage : quantité de contexte envoyée, étendue des droits, choix du 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.
Par où ça commence
Tour d'horizon — gratuit. Une à deux heures d'échange pour savoir si le sujet est mûr et de quoi on parle.
Étude Écouter & Cadrer — comptez en moyenne entre 1 000 et 5 000 € HT, déduits du projet s'il démarre dans les trois mois.L'état réel de vos données, l'architecture d'accès, deux ou trois scénarios chiffrés. C'est l'étape qui transforme une intention en projet finançable.
Puis la réalisation, sur un périmètre restreint d'abord.
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.
