Conseil & accompagnement IA
Mettre l'IA au service de vos équipes, pas l'inverse.
L'IA peut automatiser des tâches répétitives, accélérer la lecture de documents ou assister vos équipes au quotidien. Notre rôle : vous expliquer clairement ce qui est possible, rentable et réaliste pour vous.
Par où commencer ?
Avant de choisir un outil ou une technologie, nous partons de votre métier et de vos processus existants :
- Quels documents manipulez-vous ? (factures, devis, contrats, mails…)
- Quelles tâches sont redondantes, consommatrices de temps et peu valorisantes ?
- Quelles décisions dépendent d'informations dispersées dans vos fichiers ?
À partir de ces éléments, nous identifions les cas d'usage IA les plus simples, sécurisés et rentables à mettre en place.
Training vs inférence : deux moments clés de l'IA
Les termes utilisés autour de l'IA sont souvent flous. Voici une vision simple, sans jargon.
Entraînement (training)
L'entraînement consiste à faire apprendre un modèle d'IA à partir d'un grand volume de données. C'est une phase lourde :
- Elle demande beaucoup de puissance de calcul (GPU, clusters…)
- Elle est généralement réalisée par des acteurs spécialisés
- Elle n'est pas nécessaire pour la majorité des PME
Inférence
L'inférence correspond au moment où l'on utilise le modèle entraîné pour répondre à une question ou exécuter une tâche. C'est ce que vous faites lorsque vous :
- Posez une question à un assistant IA
- Demandez un résumé de document
- Demandez d'extraire des informations d'une facture
Dans la plupart des projets, nous utilisons des modèles déjà entraînés (open source ou services cloud) et nous nous concentrons sur la partie inférence et intégration métier.
RAG : connecter l'IA à vos documents
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une approche qui permet à un modèle d'IA de s'appuyer sur vos propres documents pour répondre à une question.
Concrètement, un système RAG :
- Indexe vos fichiers (PDF, Word, mails, base de connaissances…)
- Retrouve les passages pertinents en fonction d'une question
- Les transmet au modèle d'IA, qui génère une réponse en s'appuyant dessus
Résultat : une IA qui ne répond pas "au hasard", mais en citant vos propres contenus, avec un historique clair.
IA vs OCR classique : quelle différence ?
Un OCR sans IA (reconnaissance optique de caractères) se contente de transformer une image en texte brut. C'est utile, mais limité.
Une IA associée à un OCR va plus loin :
- Compréhension du contexte du document
- Extraction ciblée de champs (montant TTC, date de facture, numéro de contrat…)
- Vérification de cohérence (totaux, TVA, références…)
- Classement automatique des documents par type ou par client
En résumé, l'OCR voit les lettres, l'IA comprend ce que cela signifie pour votre métier.
Envie de tester un premier cas d'usage IA ?
Nous pouvons démarrer par un prototype ciblé (ex : traitement de factures, recherche dans vos documents, assistant interne) pour valider rapidement la valeur ajoutée, avant d'aller plus loin.