La fiabilité d'une application d'IA dépend entièrement de la qualité des données et des processus sur lesquels elle repose. Chaque projet suit les quatre étapes suivantes.
Nous identifions le goulot d'étranglement que l'application élimine, puis nous vérifions que les données et l'infrastructure informatique sous-jacentes sont capables de le prendre en charge.
Nous mettons en place les outils adaptés et veillons à la fiabilité des données.
Un agent, une mission, chaque réponse est référencée et vérifiable.
Nous le mettons en œuvre, nous en mesurons l'impact, puis nous passons à la mission suivante.
Chaque application s'attaque à un goulot d'étranglement opérationnel (traitementles tâches impliquant de nombreux documents, ou l’optimisation des décisions compte tenu de vos contraintes concrètes) et fournit un résultat structuré et vérifiable. La tâche change, mais la méthode reste la même.
Les risques immobiliers sont dispersés dans divers rapports, et des lacunes apparaissent après la signature.
Les agents identifient les éléments manquants, les certificats périmés et les failles de sécurité, et fournissent une première estimation des dépenses d'investissement (CAPEX) avant tout engagement.
Découvrez comment ça marcheUn itinéraire sur le terrain élaboré manuellement par un seul planificateur, en tenant compte de contraintes qu'aucun outil standard ne peut modéliser.
Nous développons un outil d'IA sur mesure qui optimise les itinéraires en fonction de vos contraintes réelles : compétences, véhicules, zones, accords de niveau de service (SLA).
Découvrez comment ça marcheDes centaines de documents contractuels à lire à la main, dans la course contre la montre.
Les agents examinent l'ensemble des critères définis sur le plateau et mettent en évidence les éléments importants, en indiquant la source de chaque document.
Les conditions de location et les clauses de résiliation sont enfouies dans des fichiers PDF que personne ne lit, et ce pour l'ensemble d'un portefeuille.
Les agents regroupent les clauses clés dans une vue consolidée couvrant l'ensemble des actifs.
Dossiers de polices et de sinistres à examiner de manière systématique, en grand nombre, conformément à la réglementation.
Les agents procèdent à un triage lors de la réception des dossiers, vérifient la conformité des conditions pour chaque sinistre et signalent les lacunes à l'expert en sinistres.
Les certifications et les contrats fournisseurs concernent des milliers de composants.
Les agents vérifient la conformité des spécifications aux normes en vigueur et signalent rapidement les non-conformités.
Une consigne de « se lancer dans l'IA » sans savoir si les données et l'infrastructure informatique sont en mesure de le permettre.
Une séance de travail visant à dresser un état des lieux de la situation actuelle et à identifier les questions à régler en priorité, y compris celles qui nous concernent.
Les développeurs produisent du code à un rythme plus rapide que celui auquel les équipes peuvent l'examiner. Des doublons et des failles de sécurité s'introduisent ainsi dans le code sans être détectés.
Nous industrialisons l'IA agentique en nous appuyant sur quatre principes directeurs (couverture des tests, architecture lisible, CI/CD, révision humaine) afin que la rapidité ne se fasse jamais au détriment du contrôle.
Stratos des solutions d'IA appliquée en s'appuyant sur un problème opérationnel bien défini, des critères de référence mesurables, des données exploitables et des contrôles humains clairement définis.
Les cas les plus prometteurs concernent les processus répétitifs ou à fort volume, dont les données d'entrée, les résultats et les règles de vérification sont clairement définis. On peut citer, à titre d'exemple, l'analyse de documents, la classification, l'extraction d'informations, la rédaction, la hiérarchisation des priorités et l'aide à la décision. Une vague ambition consistant à « utiliser l'IA » ne suffit pas.
Un projet nécessite généralement des exemples représentatifs, un accès aux systèmes contenant les informations sources, ainsi qu'une vision claire des autorisations et de la qualité des données. L'intégration peut faire appel à des API, des bases de données, des référentiels de documents, ainsi qu'à des systèmes CRM ou ERP.
Les critères de référence sont définis avant le développement : temps passé, coût de traitement, taux d'erreur, débit ou taux de conversion. La solution est ensuite testée par rapport à ces critères de référence dans un cadre contrôlé avant d'être déployée à plus grande échelle.
Les droits d'accès, la journalisation, les limites des données, les étapes de validation et les règles d'escalade sont définis dans le cadre du flux de travail. Les résultats ayant un impact important restent vérifiables, traçables et soumis à une validation humaine lorsque cela s'avère nécessaire.
L'IA s'avère généralement peu adaptée lorsque le processus est instable, que le volume est trop faible, qu'il n'existe aucun exemple fiable ou qu'il n'est pas possible de vérifier en toute sécurité un résultat erroné. Dans ces cas-là, la refonte du processus ou une automatisation classique peut constituer un meilleur investissement.
Nous en définissons les contours, développons l'application sur des bases solides et veillons à ce qu'elle reste fiable.
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