L'intelligence artificielle au service de vos équipes et de vos clients

Oui. Nous utilisons des offres entreprise sans réutilisation des données pour l'entraînement, un hébergement européen ou des modèles auto-hébergés lorsque la sensibilité l'exige.

Celui qui correspond le mieux à votre cas d'usage, à votre budget et à vos contraintes : Claude, GPT, Mistral ou des modèles open source. Nos architectures permettent d'en changer facilement.

En ancrant les réponses dans vos sources, en mesurant la qualité avec des jeux de tests, et en gardant une validation humaine sur les actions sensibles.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) fait répondre un modèle d'IA à partir de vos propres documents : le système recherche les passages pertinents, puis le modèle rédige une réponse en citant ses sources. C'est la méthode de référence pour un assistant interne ou un chatbot client.

Rarement. Dans la grande majorité des cas, le RAG suffit : il donne au modèle accès à vos documents sans réentraînement, reste à jour et permet de citer les sources.

Oui, via leurs API : CRM, ERP, messagerie, bases de données, Google Drive, SharePoint ou Notion. Les actions sensibles restent soumises à une validation humaine.

En choisissant le modèle adapté à chaque tâche, en limitant les données envoyées, en mettant en cache les réponses fréquentes et en suivant le coût par requête dans un tableau de bord.

Cela dépend surtout du volume et de la qualité de vos données. Nous le précisons lors du cadrage, avec un objectif clair : un prototype mesurable avant tout engagement plus large.