Cas d’usage
Recherche sémantique, assistants, synthèse, production accompagnée et automatisation ciblée.
Data & IA · IA générative
Passer du possible au pertinent.
Nous cadrons et prototypons des usages d’IA générative utiles, sécurisés et compatibles avec les réalités métier.
Ce que nous faisons
Du principe à la pratique.
Nous abordons l’IA générative par les cas d’usage : recherche dans un corpus validé, assistance éditoriale, synthèse, classement, chatbot ou automatisation. Chaque hypothèse est comparée à une solution plus simple et évaluée selon son utilité, son coût, ses risques et la qualité attendue.
Pour les dispositifs fondés sur un corpus documentaire, nous travaillons la sélection des sources, les droits d’accès, la recherche sémantique, le RAG et la citation. Les réponses restent supervisées, les limites sont explicites et le passage à l’échelle dépend de critères mesurés.
Socle documentaire
Sources qualifiées, RAG, droits d’accès et mise à jour des connaissances.
Évaluation
Qualité des réponses, risques d’erreur, coût, sécurité et conditions de passage à l’échelle.
Notre approche
Un chemin lisible, des décisions partagées.
Un atelier de cadrage transforme les idées générales en scénarios précis : utilisateur, tâche, sources, niveau de risque, critères de qualité et rôle de la validation humaine. Les scénarios sont comparés pour choisir un prototype utile et mesurable.
Le prototype est testé sur des cas représentatifs, y compris les situations d’échec. Qualité des réponses, citations, sécurité, coûts, temps gagné et conditions de supervision sont analysés avant toute décision d’industrialisation.
Choisir
Sélectionner un problème mesurable où l’IA apporte un bénéfice réel.
Prototyper
Tester rapidement avec des données représentatives et des critères explicites.
Encadrer
Organiser la validation humaine, la supervision et l’amélioration continue.
L’IA générative devient un service lorsqu’elle répond à un besoin précis, avec des limites connues et une responsabilité claire.Voir nos références ↗