Une IA qui travaille pour votre organisation
Nous nous spécialisons dans l’IA orientée organisation : des systèmes qui rendent vos opérations internes plus rapides, plus fiables et plus intelligentes. Pas des démos. Pas des pilotes qui n’atteignent jamais la production. De l’IA qui tourne dans votre environnement et produit des résultats mesurables.
Nous intervenons sur trois axes : construire des modèles de machine learning à partir de vos données, intégrer des modèles IA existants dans vos systèmes et workflows, et appliquer les grands modèles de langage et le traitement du langage naturel là où le langage est l’interface.
Machine Learning
Quand vous avez des données, vous avez un pouvoir prédictif — à condition de savoir l’exploiter.
Nous construisons, validons et déployons des modèles de machine learning qui résolvent de vrais problèmes métier :
- Modèles prédictifs — prévision de la demande, anticipation du churn, projection des besoins de maintenance avant les pannes
- Classification — routage des documents entrants, catégorisation des tickets, étiquetage des transactions, signalement des exceptions
- Détection d’anomalies — identification des patterns inhabituels dans les données opérationnelles, les enregistrements financiers ou les flux de capteurs avant qu’ils ne deviennent des problèmes
- Prévision de séries temporelles — planification des stocks, prévision des capacités, projection des revenus
Chaque modèle que nous livrons est prêt pour la production : validé sur des données de test, documenté et conçu pour être surveillé et réentraîné à mesure que vos données évoluent.
Intégration de modèles existants
Il n’est pas toujours nécessaire de construire un modèle de zéro. Les systèmes IA les plus puissants disponibles aujourd’hui — GPT, Claude, Gemini, Mistral, des alternatives open source, ou vos propres modèles fine-tunés — peuvent être intégrés dans vos systèmes et workflows internes.
Nous connectons ces modèles à ce que vous avez déjà :
- Ingénierie de prompts et orchestration — conception de prompts fiables et prêts pour la production, et de chaînes multi-étapes qui produisent des sorties structurées cohérentes
- RAG (génération augmentée par récupération) — connexion des modèles de langage à votre base de connaissances interne, documentation ou données opérationnelles
- Intégration dans les workflows — insertion des capacités IA dans vos processus métier comme des étapes automatisées, pas des outils isolés
- Évaluation et monitoring — construction de l’infrastructure pour mesurer les performances des modèles en production et détecter la dérive ou les défaillances
Si vous utilisez déjà un modèle IA de façon ponctuelle et devez l’opérationnaliser, c’est par là que nous commençons.
LLMs & Traitement du langage naturel
Quand l’entrée est du langage — un e-mail, un document, un message client, un ticket de support — le traitement du langage naturel transforme du texte non structuré en information structurée et exploitable.
Nous construisons des systèmes qui :
- Extraient et classifient — repèrent entités, dates, montants, intentions et sentiments dans du texte libre avec une haute fiabilité
- Résument et synthétisent — produisent des résumés concis de longs documents, contrats, rapports ou historiques de conversation
- Routent et trient — dirigent automatiquement les demandes, messages ou tickets entrants vers la bonne équipe ou le bon processus
- Génèrent des sorties structurées — transforment une entrée en langage naturel en enregistrements de base de données, appels API ou signaux de processus
- Alimentent des interfaces conversationnelles — chatbots et assistants vocaux qui comprennent le vocabulaire de votre domaine et s’intègrent à vos systèmes backend
C’est aussi la technologie au cœur de Véloce Workflow : la couche linguistique qui permet à votre équipe de soumettre des demandes de processus en langage naturel et de recevoir des réponses en langage naturel.
Où l’IA s’intègre dans votre organisation
Applications pratiques que nous avons construites ou pouvons construire :
| Cas d’usage | Approche IA |
|---|---|
| Traitement des factures | Extraction de documents + classification |
| Triage des tickets de support | Classification multi-labels + routage |
| Revue de contrats | Extraction NLP + signalement d’anomalies |
| Génération de rapports opérationnels | Agent analytique LLM sur données structurées |
| Prévision de la demande | Modèle ML de séries temporelles |
| Routage des demandes employés | Classification d’intentions LLM |
| Q&R sur base de connaissances | RAG sur documentation interne |
| Détection d’anomalies dans les logs | ML non supervisé |
Notre approche des projets IA
Nous commençons par une évaluation du cas d’usage. Nous ne vendons pas de l’IA pour le principe. Si un système à base de règles plus simple ou une requête bien configurée produirait le même résultat, nous le disons — et nous construisons ça à la place.
Quand l’IA est le bon outil :
- Définir le problème précisément — quelle entrée, quelle sortie, à quoi ressemble le succès
- Auditer vos données — qualité, volume, étiquetage, biais
- Construire une baseline — un modèle simple ou une heuristique à dépasser
- Itérer jusqu’à la production — entraîner, valider, déployer, surveiller
- Livrer avec documentation — votre équipe peut comprendre et maintenir ce que nous construisons