Accélérer votre activité avec l'IA
Passer de l’expérimentation à la production. Des cas d’usage intégrés à vos outils métier, avec des gains mesurés.
L’IA est partout dans les démos, rarement en production
Le constat est largement partagé : presque toutes les entreprises ont testé, peu ont déployé. Vos équipes ont essayé ChatGPT, Claude ou Mistral. Quelques preuves de concept ont été lancées. Mais aucune n’est intégrée aux outils métier, mesurée sur ses gains réels, ni adoptée au quotidien.
Le mouvement est pourtant net. Selon le Baromètre France Num 2025 de la Direction générale des Entreprises, mené auprès de 11 021 entreprises, le nombre d’entreprises utilisant l’IA a doublé en un an pour atteindre 26 %.
Le blocage vient rarement de la technologie. Il vient de la méthode. Sans cas d’usage choisi pour sa valeur, sans mesure avant/après, sans intégration dans les outils que vos équipes ouvrent déjà, une preuve de concept reste une démonstration. Nous partons donc de la tâche, pas du modèle : quelle activité consomme du temps, à quelle fréquence, pour quel résultat.
Deux exemples concrets. LuCEE-TP, développée pour la FNTP, identifie par reconnaissance photographique les espèces exotiques envahissantes sur les chantiers d’aménagement, un diagnostic que seul un spécialiste pouvait poser, désormais accessible à un conducteur de travaux depuis son téléphone. Elle a reçu le TopCom d’Argent 2025. TKCare met en relation, par un algorithme de matching, le personnel paramédical et les établissements de soins pour des remplacements de courte durée ; la plateforme a reçu le TopCom d’Or 2023.
Dans les deux cas, l’IA n’est pas le sujet du projet : c’est le moyen de rendre une tâche possible, ou beaucoup plus rapide. C’est le seul angle sur lequel nous travaillons. Voir aussi notre expertise Intelligence Artificielle et notre savoir-faire en développement sur mesure. L’IA s’inscrit souvent dans un chantier plus large : découvrez notre accompagnement en transformation digitale.
Pour passer à la pratique : comment créer un agent IA pour son entreprise, le guide en 8 étapes.
Quatre façons de passer en production
De la tâche isolée au processus entier, du contenu à sa localisation : quatre offres cadrées par la même règle, un gain mesuré avant et après.
Orchestration d'agents IA
Découvrir l'orchestrationAutomatisation de tâches
Découvrir l'automatisationContent factory
Découvrir la content factoryQualité et localisation
Découvrir le dispositifDe l'expérimentation à la production
Quatre étapes, du cadrage à l'adoption, avec une mesure avant et après.
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Cadrage
Identification des tâches à fort volume et de leur valeur réelle.
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Prototype
Test sur un périmètre restreint, avec une mesure avant/après.
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Intégration
Mise en production dans vos outils métier existants, pas à côté.
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Adoption
Formation des équipes, suivi de l'usage réel et itérations.
Des preuves, pas des promesses
17 ans
D'expertise digitale depuis 2009
+ 500
Projets digitaux livrés
+ 95 %
De clients qui continuent avec nous
+ 30
Experts passionnés à vos côtés
IA en production
De la démo à l’usage réel
Presque toutes les entreprises ont testé l’IA, peu l’ont déployée. Le blocage vient rarement de la technologie : il vient de la méthode. Nous partons de la tâche, pas du modèle, quelle activité consomme du temps, à quelle fréquence, pour quel gain mesurable avant et après.
Discutons de votre projet
Ils construisent avec nous
Avec Ylly nous avons conçu une application qui résout les problèmes du quotidien des installateurs. L'application a été très bien acceptée et nous en sommes fiers . C'est un service central dans nos argumentaires commerciaux et techniques.
Collaborer avec Ylly est une expérience très positive. J’apprécie particulièrement leur écoute, leur disponibilité et leur réactivité. Quels que soient les sujets ou les difficultés rencontrées, ils sont toujours présents et cherchent activement des solutions adaptées. Leur professionnalisme et leur engagement rendent la collaboration à la fois fluide, efficace et agréable .
L'agence Ylly, grâce à son expertise, son professionnalisme, son sens de l'écoute et ses collaborateurs impliqués, est un partenaire privilégié pour la réussite d'un projet
Son expertise comme son écoute font d'Ylly une agence avec laquelle la collaboration rime avant tout avec plaisir
Vos POC IA n'ont jamais atteint la production ?
Cadrons un cas d’usage IA qui tienne en production
Décrivez la tâche qui consomme le plus de temps dans vos équipes. Nous revenons sous 48 heures ouvrées avec une première lecture de faisabilité.
Cas clients
Cadrer votre cas d'usage
LuCEE-TP, reconnaissance IA des plantes invasives
Identification des espèces exotiques envahissantes (3e cause d'effondrement de la biodiversité) sur les chantiers. Lauréate du TopCom d'Argent 2025.
TKCare, plateforme de matching paramédical
TKCare gère les remplacements de courte durée entre personnel paramédical et établissements de soins. Algorithme de matching. Lauréate du TopCom d'Or 2023.
Med’Vet (SIMV), refonte plateforme vétérinaire
Site de référence des médicaments et produits de santé vétérinaires en France, opéré par le SIMV. Refonte intégrale : 50 000 visiteurs mensuels après refonte.
Vos questions sur l’IA
Ce qu’il faut savoir avant de lancer un premier cas d’usage en production.
Par une tâche à fort volume, répétitive, dont le résultat est vérifiable. Le critère n’est pas la sophistication technique mais la fréquence : une tâche réalisée cent fois par semaine avec un gain de deux minutes vaut mieux qu’une tâche complexe réalisée une fois par mois. Le cas d’usage se choisit au cadrage, à partir de la mesure du temps réellement consommé.
Par une mesure avant/après sur la tâche visée : temps consommé, volume traité, taux d’erreur. Cette mesure est établie pendant le cadrage, avant tout développement, sinon il devient impossible de dire si le projet a fonctionné. Un cas d’usage qui ne peut pas être mesuré n’est pas un cas d’usage, c’est une démonstration.
Pas nécessairement. Le choix se fait au cadrage, selon la sensibilité des données et vos contraintes de conformité : appel à une API externe, modèle hébergé dans votre environnement, ou traitement local. Sur des projets soumis au RGPD santé comme Ma Vie d’Allergik pour ALK, la conformité a structuré l’architecture dès le départ.
Pas pour un premier cas d’usage. Beaucoup de projets utiles s’appuient sur des données déjà présentes dans vos outils. Structurer la donnée devient nécessaire quand les cas d’usage se multiplient et doivent partager un même référentiel. Le sujet est alors traité avec Treez, l’entreprise data du hunik group.
Sur les projets que nous menons, non : elle rend possible une tâche que personne ne faisait, ou elle accélère une tâche qui prenait trop de temps. LuCEE-TP permet à un conducteur de travaux d’identifier une espèce envahissante sans être botaniste. TKCare met en relation des remplaçants et des établissements plus vite qu’une série d’appels. Le travail change de nature, il ne disparaît pas.
C’est le cas le plus fréquent. La première étape n’est pas technique : c’est un atelier pour identifier où passe le temps de vos équipes et lesquelles de ces tâches se prêtent à une automatisation vérifiable. Aucun prérequis technique n’est nécessaire pour y participer.
