Reprendre et fiabiliser le code
Lecture du code existant, des prompts, de la chaîne de traitement et des dépendances. Nous gardons ce qui fonctionne, restructurons ce qui ne tiendra pas la charge et ajoutons les tests.
Le vrai travail commence après la démo
Reprise de POC IA : du prototype au service en production
La reprise d’un POC IA consiste à transformer un prototype convaincant en service utilisé au quotidien. Nous reprenons votre code, vos données et vos choix de modèle, puis nous ajoutons ce qui manque pour la production : intégration à vos outils, droits d’accès, évaluations, supervision et maîtrise des coûts.
Pour qui
Entreprises dont le prototype IA (assistant, agent, extraction) convainc en démo mais n’est pas exploité
Livrables
Diagnostic et plan de reprise, jeu d’évaluation, code, configuration et documentation d’exploitation
Démarrage
Un diagnostic du code, des données, des prompts et des résultats du POC
Ensuite
Reprise au forfait sur un périmètre défini, ou équipe dédiée si le service évolue en continu
Ce que nous réalisons
Un POC IA qui fonctionne en démo ne suffit pas.
Un prototype d’assistant, d’agent ou d’extraction documentaire répond souvent bien sur quelques exemples choisis. En production, il rencontre des documents incomplets, des questions imprévues, des utilisateurs aux droits différents, des volumes plus importants et des coûts d’appel aux modèles qui s’accumulent.
Nous reprenons le POC là où il s’est arrêté, qu’il ait été construit par votre équipe, un prestataire ou un outil no-code, et nous le menons jusqu’à un service exploitable, maintenable et mesuré.
Mesurer la qualité des réponses
Constitution d’un jeu d’exemples représentatif, y compris les cas où la solution doit refuser de répondre, et évaluations répétables à chaque changement de modèle, de prompt ou de données.
Intégrer le service à vos outils
Authentification, respect des droits de l’utilisateur sur les données consultées, connexion à votre ERP, CRM ou produit, interfaces et parcours de validation humaine.
Exploiter et maîtriser les coûts
Journaux, supervision, gestion des erreurs et des indisponibilités, suivi de la consommation et choix du modèle adapté à chaque étape pour garder un coût de fonctionnement prévisible.
Les signaux à reconnaître
Quand faut-il reprendre un POC IA ?
Le prototype plaît, mais personne ne l’utilise
Il vit à côté des outils métier, sans authentification ni données à jour. Il faut l’intégrer au parcours réel des utilisateurs.
Les réponses sont imprévisibles
Sans jeu d’évaluation, chaque modification du prompt ou du modèle peut améliorer un cas et en dégrader d’autres. La qualité doit devenir mesurable.
Les coûts ou les délais dérivent
Appels aux modèles non maîtrisés, temps de réponse trop longs, traitement documentaire coûteux : l’architecture doit être revue avant la montée en charge.
L’équipe qui a construit le POC n’est plus disponible
Le code n’est pas documenté et les choix techniques ne sont plus expliqués. Nous rendons le système compréhensible et transmissible.
Du travail aux livrables
Le déroulement d’une reprise de POC IA.
Diagnostic du POC
Code, données, prompts, modèles utilisés, résultats obtenus et limites observées. Vous obtenez une liste des risques et un plan de reprise priorisé.
Jeu d’évaluation et critères de réussite
Nous définissons avec vos équipes métier les exemples de référence et les seuils attendus, pour décider sur des mesures plutôt que sur des impressions.
Industrialisation
Architecture, tests, sécurité, intégration aux outils, supervision et documentation. Les évolutions sont livrées par étapes et démontrées.
Mise en production et suivi
Mise en service progressive, suivi de la qualité des réponses, des erreurs et de la consommation, puis évolutions à partir des retours utilisateurs.
Les éléments remis à votre équipe
- Diagnostic et plan de reprise
- Jeu d’évaluation et résultats mesurés
- Code, configuration et documentation d’exploitation
La réalisation en pratique
Des applications IA construites et exploitées par Etixio.
Bobby : interroger les données de notre ERP
Un assistant conversationnel développé par Etixio pour accéder aux informations de son ERP depuis une question métier, avec les connexions et les droits nécessaires.
Un agent pour synthétiser le dossier médical
Pour un établissement hospitalier, un agent explore le dossier patient et en restitue une synthèse chronologique aux équipes d’anesthésie.
Les choix qui comptent
Reprendre, reconstruire ou arrêter ?
Tout POC ne mérite pas d’être industrialisé. Le diagnostic distingue ce qui peut être repris, ce qui doit être reconstruit et les cas où une approche plus simple — une recherche classique ou une automatisation déterministe — suffit.
Le choix du modèle (OpenAI, Claude, Gemini ou modèle hébergé) dépend de la tâche, de la confidentialité des données, de la latence et du budget. Voir nos intégrations OpenAI, Claude et Gemini, et notre approche des solutions IA pour l’entreprise.
Le cadre de collaboration
Démarrer par un diagnostic.
Partagez le code du POC, des exemples de demandes et de documents, et ce que les utilisateurs attendent. Le diagnostic peut être suivi d’une reprise en projet au forfait sur un périmètre défini, ou d’une équipe dédiée si le service doit évoluer en continu.
Questions fréquentes
Reprise de POC IA : vos questions.
Qu’est-ce qu’un POC IA ?
Un POC (proof of concept) IA est un prototype qui démontre qu’un usage de l’IA est faisable sur quelques exemples, par exemple un assistant qui répond à partir de documents ou une extraction automatique de données. Il valide une idée, mais n’inclut généralement ni l’intégration, ni la sécurité, ni l’exploitation nécessaires à un usage réel.
Pourquoi tant de POC IA ne passent-ils pas en production ?
Parce que les difficultés apparaissent après la démonstration — données incomplètes, droits d’accès, qualité variable des réponses, coûts d’appel aux modèles, supervision — et que le prototype n’a pas été conçu pour les traiter. La reprise consiste précisément à ajouter ces éléments.
Pouvez-vous reprendre un POC développé par un autre prestataire ?
Oui. Nous commençons par un diagnostic du code, des données, des prompts et des résultats obtenus. Nous indiquons ce qui peut être conservé, ce qui doit être reconstruit et l’effort nécessaire pour atteindre la production.
Comment mesurer la qualité d’une solution IA ?
Avec un jeu d’exemples de référence défini avec vos équipes métier, incluant des cas difficiles et des demandes auxquelles la solution doit refuser de répondre. Les évaluations sont rejouées à chaque changement de modèle, de prompt ou de données.
Combien de temps faut-il pour mettre un POC IA en production ?
Cela dépend de l’état du prototype, de l’accès aux données et des intégrations nécessaires. Le diagnostic initial permet de chiffrer un plan de reprise par étapes, avec une première mise en service sur un périmètre restreint.
Comment maîtriser le coût d’une solution IA en production ?
En suivant la consommation, en choisissant le modèle adapté à chaque étape de la chaîne de traitement, en limitant le contexte envoyé aux modèles et en mettant en cache ce qui peut l’être. Un modèle plus coûteux n’est pas forcément le meilleur choix pour chaque tâche.
Votre POC IA mérite une mise en production.
Montrez-nous le prototype, quelques exemples d’usage et ce que vos utilisateurs attendent. Nous vous dirons ce qu’il faut reprendre pour le mettre en service.