Services d'intégration de l'IA pour les entreprises

Nous repérons dans votre entreprise les tâches où l’IA est réellement rentable, construisons un pilote sur vos données réelles, mesurons ses performances, puis le mettons en usage quotidien avec les garde-fous dont votre équipe a besoin.

Quand il est utile de nous contacter

L’intégration de l’IA vaut la peine quand beaucoup de personnes passent beaucoup de temps à lire, trier, répondre ou ressaisir du texte. Elle ne la vaut pas simplement parce que vos concurrents parlent d’IA dans leurs communiqués de presse.

Votre équipe répond chaque jour aux mêmes questions de clients ou de collaborateurs, et les réponses existent déjà quelque part dans des documents, un wiki ou d'anciens tickets
Factures, contrats, demandes ou formulaires arrivent en PDF et par e-mail, et quelqu'un recopie les données à la main dans un CRM ou un logiciel comptable
Les demandes entrantes s'accumulent dans une boîte partagée et doivent être lues, classées et orientées avant que quiconque puisse les traiter
Vous avez un produit mobile ou web et voulez y ajouter de la recherche, des résumés, des recommandations ou un assistant conversationnel qui exploite votre propre contenu
Vous avez déjà essayé ChatGPT ou Claude en interne et voulez la même chose connectée à vos systèmes, avec des règles d'accès et sans que vos équipes collent des données dans des outils publics
La direction demande une stratégie IA et il vous faut une liste honnête de ce qu'il faut construire en premier, reporter ou abandonner

Ce que nous développons

Évaluation des opportunités IA

Nous passons en revue vos processus avec les personnes qui les pilotent et listons les tâches où l’IA peut faire gagner du temps ou réduire les erreurs. Chaque candidat reçoit une note sur la disponibilité des données, le risque et l’effort, pour que vous choisissiez le premier projet sur des faits plutôt que sur l’enthousiasme.

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.

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.

Agents IA pour vos processus

Des agents qui enchaînent seuls plusieurs étapes : lire une demande, retrouver le client dans le CRM, créer une tâche, envoyer une réponse ou transmettre à une personne. Nous définissons précisément les actions autorisées pour l’agent et les points où un humain doit valider.

Fonctionnalités d'IA dans les applications

Recherche intelligente, résumés, génération de contenu, support par chat et personnalisation au sein de votre produit iOS, Android ou web existant. Nous prenons aussi en charge la partie backend : prompts, appels au modèle, plafonds de coûts et solutions de repli quand le fournisseur du modèle est lent ou indisponible.

Support et amélioration

Les modèles évoluent, les prix aussi, et vos documents changent chaque semaine. Nous maintenons la solution après le lancement : mise à jour de la base de connaissances, nouveaux contrôles de qualité, passage à des modèles plus récents quand c’est pertinent et correction de ce que signalent les utilisateurs.

Partir de la tâche, pas du modèle

La plupart des projets d’IA décevants sont partis d’une technologie et ont cherché un problème ensuite. Nous faisons l’inverse. D’abord, nous regardons où le temps est réellement passé : combien de demandes arrivent, combien de temps prend chacune, à quelle fréquence surviennent les erreurs et ce qu’elles coûtent. Ensuite, nous vérifions si les données nécessaires à l’IA existent et sont exploitables. Certaines tâches se prêtent mieux à une simple automatisation, sans aucun modèle, et nous vous le disons.

Une courte liste de cas d'usage classés selon le bénéfice attendu, le risque et l'effort
Pour chacun : les données nécessaires, ce qui peut mal tourner, la manière de mesurer le succès
Une recommandation claire sur ce qu'il faut construire en premier et ce qui peut attendre
Une remarque honnête quand une simple règle, un formulaire ou une intégration fait mieux le travail que l'IA

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

Cadrage

Entretiens avec les personnes qui font le travail, examen des données et des systèmes concernés. Vous recevez une liste classée de cas d’usage et une recommandation pour le pilote.

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

Backend et intégration

Où l'IA intervient

Nos formules de collaboration

Pilote au périmètre fixe

Un cas d’usage défini, un jeu de test convenu et un pilote fonctionnel à la fin. Une bonne façon de savoir si l’IA vaut la peine pour vous avant un engagement plus important.

Équipe dédiée

Une équipe qui déploie plusieurs cas d’usage successivement et les maintient en fonctionnement. Convient aux entreprises qui envisagent l’IA comme un programme continu plutôt qu’un projet ponctuel.

À l'heure

Conseil, audit d’une solution d’IA existante, amélioration des prompts et de la qualité, ou support. Vous payez le temps réellement passé.

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.

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.

Comment savoir si le projet a été rentable ?

Nous convenons de l'indicateur avant le pilote : temps par demande, part des demandes traitées sans intervention humaine, nombre de corrections, délai de réponse aux clients. Nous relevons la situation de départ, puis comparons les mêmes chiffres après le lancement. Si les chiffres ne bougent pas, vous le découvrez pendant le pilote, pas après un déploiement complet.