Solutions IA pour l’entreprise
Etixio conçoit et réalise des solutions IA d’entreprise connectées à votre système d’information : agents et assistants métier, fonctions IA intégrées à vos produits, traitement de documents. Nous reprenons aussi les POC IA pour les mener jusqu’à la production, puis nous maintenons le service. Cadrage, données, interfaces, intégration et exploitation font partie du même projet.
Entreprises et éditeurs qui veulent outiller une tâche métier précise avec l’IA ou terminer un POC IA
Assistants reliés à l’ERP ou au CRM, recherche documentaire, traitement de documents, fonctions IA produit
Un atelier de cadrage sur vos objectifs, vos données et vos outils, sans technologie choisie d’avance
Premier cas d’usage au forfait, puis équipe dédiée encadrée par un lead technique pour la durée
Ce que nous réalisons
Une équipe perd du temps à rechercher une procédure. Un service ressaisit les informations de documents. Des collaborateurs doivent croiser plusieurs écrans d’un ERP pour répondre à une question. Ces situations donnent un point de départ concret : qui utilise la solution, sur quelles données et pour obtenir quel résultat.
Nous étudions le processus actuel avant de retenir une approche. Une recherche classique, une automatisation déterministe ou une évolution de l’application peut parfois suffire. Quand l’IA apporte une capacité utile — compréhension du langage, extraction ou synthèse — nous définissons précisément sa place dans le parcours.
Un collaborateur formule une demande et obtient une information issue de ses outils : situation d’un projet, suivi d’un prospect, éléments d’un dossier. Nous développons l’interface, les connexions aux services et la gestion des autorisations. Les opérations qui modifient les données peuvent demander une validation explicite.
Pour exploiter des procédures, contrats ou dossiers, nous organisons l’ingestion des documents, leur indexation et la recherche des passages pertinents. Une architecture RAG utilise ces éléments pour préparer une réponse. Les sources restituées, la fraîcheur des documents et le comportement en l’absence d’information font partie des critères d’évaluation.
Classer un document, extraire des champs, rapprocher des informations ou préparer un compte rendu : nous construisons la chaîne complète, jusqu’à l’envoi vers l’application métier. Les contrôles de format, les cas ambigus et la validation humaine évitent de traiter une sortie du modèle comme une donnée automatiquement fiable.
Un éditeur peut ajouter une aide à la recherche, une analyse ou un assistant dans son SaaS. Nous prenons en charge le service IA, son intégration aux écrans, le suivi de consommation et les règles propres aux clients du produit. Le modèle devient un composant du logiciel, avec une interface et un cycle d’évolution maîtrisés.
Le bon moment
Une solution IA crée de la valeur lorsqu’elle répond à une tâche précise, s’appuie sur vos données et peut être exploitée comme n’importe quel autre logiciel. Quatre conditions guident nos recommandations.
Support, commerce, finance, RH ou DSI : on part d’une tâche répétée, d’utilisateurs identifiés et d’un résultat mesurable, comme le temps gagné ou la qualité des réponses.
ERP, CRM, documents internes, base produits ou tickets de support. Leur disponibilité, leur fraîcheur et les droits d’accès conditionnent la faisabilité bien plus que le choix du modèle.
Droits d’accès appliqués aux données consultées, journaux des échanges, règles de confidentialité et conformité sont définis avant la mise en service. Voir les précautions à prendre avec l’IA en entreprise.
Supervision, gestion des versions de modèles et de prompts, évaluations régulières et amélioration continue. Un prototype qui ne prévoit pas son exploitation reste une démonstration.
Du prototype à la production
Beaucoup de projets IA s’arrêtent après une démonstration convaincante : le prototype répond bien sur quelques exemples, mais il n’a ni authentification, ni supervision, ni maîtrise des coûts. Nous reprenons ces POC, qu’ils aient été réalisés en interne, par un prestataire ou avec des outils de génération de code, pour en faire un service exploitable.
Nous examinons le code, les données, les choix de modèle et les résultats obtenus, puis nous listons ce qui manque pour la production. Notre retour d’expérience sur le passage d’un projet vibe coded à un produit en production détaille ces écarts.
Authentification, droits appliqués aux données, gestion des secrets et protection contre les instructions malveillantes contenues dans les documents.
Jeu de cas métier représentatifs, mesure de la qualité des réponses, traces des appels aux modèles et alertes en cas de dérive.
Suivi de la consommation, choix du modèle par étape, mise en cache et temps de réponse acceptable pour l’utilisateur.
Changements de modèle, nouvelles sources de données, retours utilisateurs et correctifs sont pris en charge dans un cadre de maintenance défini.
La réalisation en pratique
Ce projet interne donne accès aux informations de projets, de congés ou de suivi commercial à travers une interface conversationnelle. Sa réalisation réunit compréhension du métier, conception de l’échange et connexion au système existant. Il illustre le travail nécessaire pour rendre des données d’entreprise accessibles depuis une question.
Pour un établissement hospitalier, le projet explore les informations du dossier et en restitue une synthèse chronologique aux équipes d’anesthésie. Le périmètre associe recherche documentaire, données métier et interface dédiée à la consultation. Il s’agit d’une assistance à la lecture du dossier.
Du travail aux livrables
Nous identifions les utilisateurs, les sources disponibles, les opérations attendues et les contraintes d’accès. Nous retenons un premier périmètre testable et préparons des exemples représentatifs, y compris des demandes auxquelles la solution doit refuser de répondre. Vous obtenez un périmètre, des critères de réussite et les dépendances à lever.
Le prototype permet d’évaluer les modèles, la recherche documentaire et les formats de réponse sur vos cas métier. Nous examinons les réponses utiles comme les erreurs : information absente, source contradictoire, mauvaise extraction ou action inappropriée. La suite du projet s’appuie sur ces observations et sur le coût estimé d’exploitation.
Nous réalisons les API, les écrans, l’authentification et les connexions aux outils. Les droits de l’utilisateur restent appliqués aux données consultées. Nous préparons les tests, les journaux et les parcours de reprise lorsque le modèle ou un service ne répond pas comme attendu.
La livraison comprend le code, les configurations et la documentation du périmètre réalisé. Le suivi porte sur la qualité des réponses, les erreurs, le temps de traitement et la consommation. Les nouveaux documents, les changements de modèle et les retours utilisateurs alimentent les évolutions et les nouvelles évaluations.
Les choix qui comptent
Nous travaillons sur la préparation des données, la recherche documentaire, les appels aux modèles et l’orchestration des outils. Pour un agent, nous définissons les actions disponibles, leurs paramètres, les validations et les limites d’exécution. Pour une application, nous traitons aussi les files de travaux, les reprises après erreur et le suivi des traitements.
Le choix entre les familles de modèles OpenAI, Claude ou Gemini dépend de la tâche, des modalités de traitement des données, de la latence et du budget. Nous comparons des configurations sur un même jeu d’exemples. Un modèle plus coûteux n’est pas automatiquement le meilleur choix pour chaque étape d’une chaîne de traitement.
Le cadre de collaboration
Vous pouvez venir avec un problème métier et des exemples de documents ou de demandes. Le premier travail consiste à examiner la disponibilité des données et la manière de mesurer l’utilité. Les accès nécessaires et le cadre de confidentialité sont définis avant leur utilisation dans le projet.
Le budget comprend le développement et l’intégration, mais aussi les appels aux modèles, l’hébergement, le stockage éventuel et la maintenance. Nous séparons ces postes et examinons leur évolution selon les volumes, afin de comparer un prototype à un service réellement utilisé.
Votre équipe métier valide les résultats attendus ; nous prenons en charge la réalisation et les vérifications techniques du périmètre convenu. Le support, les délais d’intervention et la gestion des évolutions sont précisés dans le cadre de collaboration. Les sources, les accès et la documentation sont prévus pour faciliter la reprise du service.
Deux formats de réalisation. Un premier cas d’usage au périmètre défini peut être réalisé en projet au forfait. Quand l’IA s’inscrit dans la roadmap d’un produit, une équipe dédiée d’ingénieurs francophones à Madagascar et à Maurice, encadrée par un lead technique Etixio, développe et maintient les fonctions IA dans la durée. Nos propres pratiques sont décrites dans notre ingénierie augmentée par l’IA.
Questions fréquentes
Par un atelier de cadrage qui part de vos objectifs, de vos données et de vos outils. Nous identifions les deux ou trois cas d’usage prioritaires selon leur valeur, leur faisabilité et leurs risques, puis un premier périmètre testable avec des critères de réussite. Vous n’avez pas besoin d’avoir choisi la technologie.
Non. Le chatbot est souvent une première porte d’entrée, mais une extraction de documents, une synthèse automatique ou une fonction IA dans un produit peut être plus utile. Parfois, une recherche classique ou une automatisation sans IA suffit ; nous le disons lorsque c’est le cas.
Le POC vérifie sur vos cas réels qu’un usage apporte de la valeur, avant d’engager un déploiement. Il est testé avec un panel d’utilisateurs métier. S’il est concluant, nous réalisons l’intégration à vos systèmes (SSO, API, supervision), la mise en service puis la maintenance.
Oui. Nous analysons le code, les données et les résultats, puis nous ajoutons ce qui manque pour la production — authentification, gestion des erreurs, évaluations, supervision, maîtrise des coûts — ou nous recommandons de reconstruire certaines parties lorsque c’est plus sûr.
Les droits de l’utilisateur restent appliqués aux données consultées, les échanges sont journalisés et les accès sont définis avant toute utilisation. Le choix du modèle et de son mode d’hébergement tient compte de vos exigences de confidentialité et de conformité.
Cela dépend de la tâche, des modalités de traitement des données, de la latence et du budget. Nous comparons plusieurs configurations sur un même jeu d’exemples issus de votre activité, et un même service peut utiliser des modèles différents selon les étapes.
Le budget réunit le développement et l’intégration, les appels aux modèles, l’hébergement, le stockage et la maintenance. Nous séparons ces postes et estimons leur évolution selon les volumes, pour comparer un prototype à un service réellement utilisé.
Oui. Le support et la maintenance corrective et évolutive couvrent la qualité des réponses, les incidents, les changements de modèle, les nouvelles sources de données et les nouveaux cas d’usage ajoutés progressivement à partir des retours utilisateurs.
Un exemple de tâche, quelques sources de données et les utilisateurs concernés suffisent pour ouvrir la discussion. Nous vous aidons à identifier ce qui mérite d’être prototypé et ce qu’il faut préparer.