Une application IA n'est fiable qu'à hauteur des données et des processus qui la soutiennent. Chaque mission suit les quatre mêmes étapes.
Nous isolons le goulet d'étranglement ciblé par l'application et vérifions que les données et l'infrastructure informatique sous-jacentes peuvent supporter la charge.
Nous mettons en place les bons outils et fiabilisons la data.
Un agent, une tâche, chaque réponse sourcée et vérifiable.
Nous assurons l'exploitation, mesurons l'impact et passons à la tâche suivante.
Chaque application cible un goulet d'étranglement opérationnel (le traitement dedocuments densesou l'optimisation des décisions selon vos contraintes réelles) et produit des résultats structurés et vérifiables. Les tâches évoluent, la rigueur demeure.
Les risques immobiliers sont dispersés dans de nombreux rapports, et les angles morts apparaissent souvent après la signature.
Les agents identifient les éléments manquants, les certificats expirés et les infractions, tout en fournissant une première estimation des CAPEX avant tout engagement.
Découvrir le fonctionnementDes plannings de tournées établis manuellement par un planificateur, selon des contraintes qu'aucun outil standard ne peut modéliser.
Nous développons un outil d'IA sur mesure qui optimise les tournées en fonction de vos contraintes réelles : compétences, véhicules, zones, SLA.
Découvrir le fonctionnementDes centaines de documents de due diligence à analyser manuellement, dans des délais serrés.
Les agents analysent l'intégralité de la data room selon des critères précis, signalent les points critiques et associent chaque élément à sa source documentaire.
Des conditions de baux et des clauses de sortie enfouies dans des PDF que personne ne lit à travers un portefeuille.
Des agents extraient les clauses clés pour offrir une vue consolidée de l'ensemble des actifs.
Des dossiers de polices et de sinistres à analyser en continu, en volume, dans le respect de la réglementation.
Des agents effectuent le tri à l'admission, comparent les termes avec chaque dossier et signalent les écarts au gestionnaire.
Des certifications et contrats fournisseurs disséminés à travers des milliers de composants.
Des agents comparent les spécifications aux normes en vigueur et signalent les non-conformités en amont.
Une injonction à « faire de l'IA » sans savoir si la data et l'IT peuvent supporter la charge.
Une session de travail pour cartographier la maturité actuelle et définir les priorités, y compris vis-à-vis de nous.
Les agents de codage génèrent du code plus vite que les équipes ne peuvent le relire. La duplication et les vulnérabilités s'immiscent discrètement dans la base de code.
Nous industrialisons l'IA agentique selon quatre principes directeurs (couverture de tests, architecture lisible, CI/CD, validation humaine) pour que la vélocité ne se fasse jamais au détriment du contrôle.
Stratos intègre l'IA appliquée autour d'un problème opérationnel défini, d'une référence mesurable, de data exploitables et de contrôles humains clairs.
Les candidats idéaux sont des workflows répétitifs ou à fort volume dotés d'entrées, de sorties et de règles de validation identifiables. Citons notamment l'analyse de documents, la classification, l'extraction, la rédaction, la priorisation et l'aide à la décision. Une ambition floue d'« utiliser l'IA » ne suffit pas.
Un projet requiert généralement des exemples représentatifs, un accès aux systèmes détenant les informations sources, ainsi qu'une visibilité claire sur les permissions et la qualité de la data. L'intégration peut impliquer des API, des bases de données, des répertoires de documents, des systèmes CRM ou ERP.
La référence initiale est définie en amont du développement : temps passé, coût de traitement, taux d'erreur, débit ou conversion. La solution est ensuite testée par rapport à cette référence sur un périmètre contrôlé avant un déploiement plus large.
Les droits d'accès, la journalisation, le cloisonnement des données, les étapes de validation et les règles d'escalade sont conçus en même temps que le flux de travail. Les sorties à fort impact restent vérifiables, traçables et soumises à une validation humaine lorsque cela s'avère pertinent.
L'IA constitue généralement une mauvaise option lorsque le processus est instable, que le volume est insuffisant, qu'aucun exemple fiable n'existe, ou qu'une sortie erronée ne peut pas être vérifiée de manière sécurisée. Dans ces situations, une refonte des processus ou une automatisation conventionnelle représente souvent un meilleur investissement.
Nous le cartographions, développons l'application sur des bases solides et en garantissons la fiabilité.
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