Pour qui ? Quel problème résolu ?
Vous êtes une TPE ou PME qui voit passer les promesses de l'IA et ne sait pas par où commencer. Vous n'avez pas de data scientist en interne, vous voulez des résultats concrets, et vos données ne doivent pas partir nourrir un modèle concurrent.
Le piège classique : empiler les outils IA (un par tâche, un par service) jusqu'à perdre le contexte, multiplier les fichiers éparpillés et voir les coûts d'inférence grimper sans bénéfice tangible.
Ma méthode : commencer par un audit de maturité qui cartographie d'abord vos données, vos processus, votre stratégie interne. Une fois cette base saine, on déploie incrémentalement — agents, chatbots, automatisations — uniquement sur les cas d'usage à ROI prouvable, en gardant la souveraineté des données comme contrainte non négociable.
Ce que vous gagnez
Souveraineté des données
Hébergement FR/UE, modèles open-source quand pertinent, conformité RGPD dès l'architecture.
Agents & chatbots IA
Support client 24/7, assistant interne, qualification de leads : l'IA conversationnelle au service de votre métier.
Automatisation intelligente
Tâches répétitives libérées, workflows orchestrés, gain de temps directement mesurable.
Analyse & reporting augmenté
Power BI augmenté IA : prédictions, narratifs automatiques, chat sur vos données.
Stratégie et roadmap
Audit, feuille de route chiffrée, formation équipes : vous savez où aller et à quel coût.
POC avant production
Preuve de concept rapide pour valider la valeur avant tout investissement industriel.
Ce que je vous remets
- Audit de maturité IA + cartographie des cas d'usage
- Spécification du cas d'usage prioritaire avec ROI estimé
- Choix motivé du modèle LLM (Claude, GPT, Mistral, Llama selon contexte)
- Architecture technique avec schéma de flux données
- Implementation (chatbot, agent, automatisation workflow ou dashboard prédictif)
- Tests RGPD et plan de mitigation des biais
- Documentation utilisateur et formation équipes
- Plan de suivi des performances (drift, qualité, coûts d'inférence)
Une méthodologie en 5 étapes
Audit IA
Maturité existante, cartographie des cas d'usage, priorisation par ROI.
POC rapide
Preuve de concept en 2 à 4 semaines sur un périmètre restreint.
Industrialisation
Déploiement encadré avec monitoring, sécurité et tests RGPD.
Adoption
Formation utilisateurs, accompagnement au changement, mesure d'usage.
Optimisation
Suivi des performances, ajustements, extension à d'autres cas d'usage.