Services d'intégration de l'IA pour les entreprises

Votre pilote d’IA a impressionné tout le monde en démo et s’effondre à la dixième exécution réelle. Nous construisons et réparons de l’IA en production : des fonctionnalités LLM dans des produits en ligne, des assistants sur vos propres données et des pipelines d’agents qui reprennent après une panne, montrent ce qu’ils ont réellement vérifié et coûtent ce que vous aviez prévu.

Quand il est utile de nous contacter

Nous intervenons quand l’IA doit faire un vrai travail chaque jour, dans un produit ou un processus, et que quelqu’un doit répondre du résultat.

Un pipeline d'agents tourne pendant des heures, échoue à mi-chemin et repart de zéro
Les contrôles passent au vert sur des résultats que personne n'a réellement examinés, et les erreurs apparaissent chez le client
Personne ne sait ce que coûte une exécution ni où passe le temps
Vous avez un produit en ligne et voulez y ajouter des fonctionnalités d'IA, avec un ingénieur qui en reste responsable après le lancement
Votre équipe répond chaque jour aux mêmes questions à partir de documents, d'un wiki ou d'anciens tickets, et veut un assistant qui cite ses sources
Vos développeurs utilisent des outils de codage par IA et vous voulez des règles, des contrôles et une revue qui accélèrent l'équipe sans baisser la qualité

Ce que nous créons et réparons

Pipelines d'agents en production

Des pipelines en plusieurs étapes sur Claude, les modèles OpenAI et des outils similaires : étapes isolées, points de reprise et exécutions reprenables, files d’attente et workers au lieu d’une seule longue exécution, et un jeu d’outils défini pour chaque étape.

Des contrôles fiables

Des contrôles déterministes et un suivi de la couverture, plutôt que de se fier au feu vert d’un script. Chaque exécution se termine par un rapport sur ce qui a été vérifié et ce qui ne l’a pas été, avec le temps et le coût de chaque étape.

Assistants sur les données de l'entreprise

Assistants conversationnels et recherche interne basés sur GPT ou Claude, qui répondent à partir de vos documents, de votre base de connaissances et de l’historique de vos tickets (génération augmentée par la recherche, RAG). Les réponses citent leur source, et chaque utilisateur ne voit que ce que ses droits d’accès permettent.

Fonctionnalités d'IA dans des produits en ligne

Recherche intelligente, résumés, génération de contenu, support par chat et personnalisation dans votre produit iOS, Android ou web. Nous prenons aussi en charge la partie backend : prompts, appels aux modèles, plafonds de coût et solutions de repli, et nous restons sur la fonctionnalité après le lancement.

Traitement des documents et des e-mails

Extraction de champs à partir de factures, contrats, demandes et formulaires scannés, classement des e-mails entrants et brouillons de réponses. Le résultat arrive dans votre CRM, votre ERP ou votre logiciel comptable, et non dans un tableur que quelqu’un doit ressaisir.

Développement assisté par IA pour votre équipe

Nous mettons en place des outils de codage par IA comme Claude Code dans votre dépôt : règles adaptées à votre code, sous-agents aux rôles définis, contrôles avant fusion et choix du modèle selon le coût d’une erreur pour chaque tâche. Mesuré sur de vraies tâches, avant et après.

Des pipelines qui tiennent à la dixième exécution

Les pipelines d’agents échouent d’une façon que le logiciel classique ne connaît pas. Un contrôle scripté signale un succès sur une page que personne n’a comparée. L’agent sort du processus et se met à construire son propre outil. Un seul plantage du navigateur headless tue une exécution qui tournait depuis toute la nuit. Nous commençons par faire tourner votre pipeline sur une vraie tâche en mesurant la couverture, le temps et le coût en tokens de chaque étape. Puis nous corrigeons ce que montrent les chiffres : un processus dont l’agent ne peut pas sortir, une couverture suivie plutôt que la confiance, et des exécutions qui reprennent au dernier point de reprise. Pour un nouveau cas d’usage, l’ordre est le même : d’abord la tâche et les données, ensuite le modèle.

Une exécution de référence avec couverture, temps et coût par étape
Les points de défaillance classés selon ce qu'ils vous coûtent
Des exécutions reprenables avec points de reprise et relances sûres
Des modèles moins chers pour les étapes mécaniques, plus puissants là où une erreur coûte cher

Vos données, vos règles

Avant toute ligne de code, nous convenons de l’endroit où les données seront stockées et des modèles autorisés à les voir. Pour beaucoup d’entreprises, une API commerciale comme celles d’OpenAI ou d’Anthropic, avec des conditions professionnelles et sans entraînement sur vos données, suffit. Quand ce n’est pas le cas, les options incluent des déploiements cloud de ces modèles hébergés dans l’UE, ou des modèles à poids ouverts tournant sur vos propres serveurs, pour que les données ne quittent jamais votre infrastructure. Nous concevons les accès de sorte que l’assistant ne puisse pas montrer à un collaborateur un document qu’il n’a pas le droit d’ouvrir. Notre entité juridique est en Estonie : nous appliquons donc par défaut les règles européennes sur les données personnelles.

Une cartographie écrite des données : ce qui est envoyé au modèle, ce qui est stocké, où et pour combien de temps
Un choix de modèle conforme à vos exigences de confidentialité, y compris des options auto-hébergées
Des accès aux documents par rôle, répercutés jusque dans les réponses de l'IA
Suppression ou masquage des données personnelles quand la tâche n'en a pas besoin
Des journaux des prompts et des actions, pour vérifier ce que le système a fait et pourquoi

Une qualité mesurable, des erreurs détectables

Les modèles de langage paraissent sûrs d’eux même quand ils se trompent : nous ne jugeons donc pas un pilote sur quelques démonstrations impressionnantes. Avec votre équipe, nous constituons un jeu de test de questions et de documents réels avec les bonnes réponses, et nous y confrontons chaque version du système. En production, nous ajoutons les contrôles adaptés au risque : seuils de confiance, citation des sources, vérification des champs extraits par rapport à vos données, et relecture humaine pour les décisions importantes. Côté réglementaire, l’AI Act européen impose des obligations différentes selon l’usage de l’IA. Nous vous aidons à identifier celles qui s’appliqueront probablement à votre cas d’usage et intégrons des éléments comme l’information claire des utilisateurs qu’ils échangent avec une IA, tandis que l’analyse juridique elle-même reste l’affaire de vos juristes.

Un jeu de test fondé sur vos cas réels et un score de qualité reproductible pour chaque version
Des garde-fous : citations, refus quand la réponse ne figure pas dans les sources, validation des champs
Des étapes de validation humaine là où une mauvaise réponse coûterait cher
Un suivi de la qualité des réponses, du coût par requête et des retours utilisateurs après le lancement

Déroulement d'un projet d'IA

Audit ou cadrage

Pour un pipeline ou une fonctionnalité existants : une exécution sur une vraie tâche avec couverture, temps et coût mesurés. Pour un nouveau projet : entretiens et examen des données. Vous recevez un rapport écrit et un plan priorisé.

Pilote sur données réelles

Un prototype fonctionnel pour un cas d’usage, connecté à un échantillon de vos documents ou demandes réels. Vous voyez ce qu’il fait avec votre matière, pas avec la démo d’un éditeur.

Évaluation de la qualité

Nous mesurons le pilote sur un jeu de test convenu et analysons les erreurs avec votre équipe. Vous obtenez une décision claire, poursuivre, ajuster ou arrêter, fondée sur les résultats.

Mise en production

Intégration à votre CRM, votre ERP, votre messagerie, votre application ou votre intranet, contrôle des accès, journalisation et supervision. Votre équipe reçoit un outil utilisable au quotidien et son mode d’emploi.

Support et itérations

Nous suivons la qualité et les coûts, mettons à jour la base de connaissances et les prompts, et passons à de meilleurs modèles quand ils apparaissent. Vous recevez des rapports réguliers et une liste des prochaines améliorations.

Modèles et outils

Modèles de langage

Recherche et données

Pipelines et outillage

Backend et intégration

Nos formules de collaboration

Audit ou pilote

Une exécution mesurée de votre pipeline existant, ou un pilote pour un nouveau cas d’usage sur vos données réelles. Dans les deux cas, un rapport écrit à la fin.

Réparation et développement

Les corrections prioritaires issues de l’audit, ou un nouveau pipeline ou une nouvelle fonctionnalité, avec les chiffres avant et après. Au forfait ou à l’heure.

Suivi mensuel

Exécutions en échec traitées dans un délai de réaction convenu, mises à jour pour les nouvelles versions des modèles et des outils, et nouvelles étapes à mesure que votre activité grandit, dans un plafond d’heures mensuel.

Témoignages

Nous traitons chaque client et son projet avec attention.

L’équipe Revol continue de renforcer les capacités de développement du client grâce à un travail de grande qualité et à un support fiable. Elle communique efficacement et fait preuve d’une solide compréhension des besoins et de l’activité du client.

Tomas

PDG (Yukon, Canada)

Le travail de Revol a pleinement répondu aux attentes et a satisfait le client. Leur approche nouvelle et leur disponibilité pour le support ont été de vrais atouts. On peut faire appel à eux pour disposer d’une équipe communicative et orientée client, qui aide à atteindre ses objectifs.

Andrey

PDG, Stellium (États-Unis)

Questions fréquentes

Par où commencer si nous n'avons aucune expérience de l'IA ?

Par un court cadrage : nous échangeons avec les équipes qui traitent les demandes, les documents et les questions des clients, et examinons les données avec lesquelles elles travaillent. Le résultat est une liste classée de cas d'usage et un pilote à tester en premier. Vous n'avez rien de particulier à préparer, hormis l'accès aux personnes et à des données d'exemple.

Notre pipeline d'agents échoue sans cesse. Allez-vous le reconstruire de zéro ?

En général, non. Nous travaillons dans ce que vous avez déjà, mesurons d'abord une exécution réelle et corrigeons les points qui coûtent le plus. Une réécriture est la recommandation facile, et rarement la bonne.

Nos données serviront-elles à entraîner le modèle de quelqu'un d'autre ?

Pas si la configuration est correcte. Les conditions des API professionnelles des principaux fournisseurs excluent l'entraînement sur vos données, et quand cela ne suffit pas, nous utilisons des modèles hébergés dans l'UE ou des modèles à poids ouverts sur vos propres serveurs. L'option retenue est décidée au départ et consignée par écrit, avec ce qui est stocké et pour combien de temps.

Comment gérez-vous les réponses erronées ou inventées ?

Nous ne pouvons pas rendre un modèle de langage infaillible, alors nous concevons le système autour de ses erreurs. Les assistants ne répondent qu'à partir de vos sources et les citent, refusent de répondre quand l'information n'y figure pas, et sont testés sur un ensemble de questions réelles avant chaque version. Quand une erreur coûte cher, une personne valide le résultat avant toute action.

Qu'en est-il du RGPD et de l'AI Act européen ?

Nous intégrons le RGPD dès le premier jour : minimisation des données, contrôle des accès, hébergement dans l'UE si nécessaire et registre clair de ce qui est traité. Pour l'AI Act, nous vous aidons à comprendre quelles obligations concernent probablement votre cas d'usage et mettons en œuvre le volet technique, comme l'information des utilisateurs qu'ils échangent avec une IA et la conservation des journaux. Les conclusions juridiques doivent venir de votre propre conseil.

Pouvez-vous ajouter des fonctionnalités d'IA à notre application ou à notre site existant ?

Oui. Nous ajoutons la partie backend qui dialogue avec le modèle, la connectons à votre contenu et aux données de vos utilisateurs, et développons l'interface dans votre produit iOS, Android ou web. Cela comprend des plafonds de coût par utilisateur et une solution de repli quand le fournisseur du modèle est indisponible.

Quand déconseillez-vous l'IA ?

Quand les règles sont claires et stables, une intégration ou un formulaire classique est moins cher, plus rapide et plus prévisible. Quand il n'y a presque pas de données dont apprendre, ou quand chaque réponse doit être parfaitement exacte sans pouvoir être vérifiée, l'IA ajoute du risque au lieu de retirer du travail. Dans ces cas, nous vous le disons et proposons généralement une simple automatisation des processus.