Intelligence artificielle appliquée

Trois familles : la reconnaissance d’image sur mobile, comme LuCEE-TP pour la FNTP ; le matching entre une offre et une demande, comme TKCare ; et l’automatisation de tâches documentaires ou de qualification. Nous ne faisons pas de recherche fondamentale ni d’entraînement de modèles à grande échelle : nous intégrons des modèles existants dans des outils métier. Voir aussi RAG : définition et fonctionnement et notre guide du chatbot.

Prenez une tâche à fort volume, répétitive, dont le résultat est vérifiable. Le critère n’est pas la sophistication mais la fréquence : cent occurrences par semaine avec deux minutes gagnées valent mieux qu’une tâche complexe traitée une fois par mois. Le choix se fait au cadrage, à partir du temps réellement consommé.

Pas nécessairement. Selon la sensibilité des données et vos contraintes de conformité, le traitement peut passer par une API externe, un modèle hébergé dans votre environnement, ou un traitement local sur le terminal. Sur Ma Vie d’Allergik pour ALK, soumis au RGPD santé, la conformité a structuré l’architecture dès le cadrage.

Non. Les mêmes cinq étapes s’appliquent : comprendre, définir, concevoir, développer, optimiser. Un projet IA ajoute une exigence, une mesure avant/après posée avant tout développement, mais ne justifie pas une méthode à part. Un projet IA sans mesure reste une démonstration.

Pas pour un premier cas d’usage : beaucoup de projets utiles s’appuient sur des données déjà présentes dans vos outils. La structuration devient nécessaire quand les cas d’usage se multiplient et doivent partager un référentiel commun. Le sujet est alors traité avec Treez, l’entreprise data du hunik group.

Oui, c’est même la façon recommandée. Le prototype se cadre sur un périmètre restreint pour valider ou invalider vite la valeur du cas d’usage. L’investissement significatif n’intervient qu’à l’intégration, une fois le gain démontré. Les deux phases se chiffrent séparément.

Un agent IA est un programme qui enchaîne plusieurs actions en autonomie pour accomplir une tâche : lire un document, en extraire les données, les vérifier, puis les saisir dans votre outil métier. C’est pertinent quand une tâche mobilise plusieurs étapes et plusieurs systèmes. Pour une tâche simple, une automatisation classique suffit, et coûte moins cher : le cadrage tranche. Notre article Qu’est-ce qu’un agent IA en détaille définition et cas d’usage.

Les gains se mesurent en temps (heures de traitement manuel supprimées), en fiabilité (erreurs de saisie évitées) et en délai (réponse plus rapide à vos clients). Sur nos projets, le cadrage fixe un objectif chiffré avant tout développement, et la mesure avant et après en production valide, ou non, l’extension du dispositif.