Agence IA et solutions sur mesure

Une solution IA utile parce qu’elle s’intègre à un vrai processus.

Nous partons d’une tâche concrète : analyser des documents, retrouver une information, classer des demandes, préparer une décision ou automatiser une étape répétitive. Nous testons l’IA sur vos données, mesurons ce qu’elle améliore réellement, puis l’intégrons à vos outils et à la manière dont vos équipes travaillent déjà.

Interface d'un logiciel métier conçu par Stratos
Tableau de bord opérationnel Stratos

Des entreprises nous confient leurs données, leurs documents et leurs processus lorsque l’IA doit fonctionner au-delà d’une simple démonstration.

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Premier échange

Échangeons simplement sur ce que l’IA pourrait réellement améliorer.

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Une réalisation en détail

Blackroom : intégrer l’IA au cœur d’un processus documentaire critique.

Les professionnels du M&A passent une grande partie de leur temps à lire, organiser et vérifier des volumes importants de documents. Blackroom utilise l’IA directement dans ce travail, sans demander aux utilisateurs de quitter leur environnement ni de faire confiance à une réponse impossible à vérifier.

Interface de Blackroom, data room M&A développée avec Stratos

Blackroom · IA documentaire · M&A

Une IA documentaire conçue avec plus de 1 000 professionnels du M&A.

Stratos a accompagné Blackroom dans la conception et le développement d’une data room de nouvelle génération. L’IA a été intégrée aux parcours de revue documentaire afin de retrouver l’information, structurer l’analyse et accélérer les premières vérifications, avec les exigences de sécurité attendues par les grands comptes.

Voir le cas Blackroom
58%de réduction du cycle de revue documentaire
1M+de documents traités chaque mois
1 000+professionnels impliqués dans la conception
IA intégréedirectement au produit et aux parcours métier

Autres réalisations

3 projets d’IA, 3 problèmes opérationnels très différents.

Chaque projet est parti d’un travail concret : suivre une commande, consolider plusieurs entités ou intégrer une plateforme après une acquisition.

Image à remplacer pour illustrer le projet Chronos Dental

Chronos Dental · Santé

Un flux unique entre le cabinet, le laboratoire et la facturation.

L’application suit chaque commande par QR code, centralise les échanges et automatise la facturation entre le CRM et l’outil financier.

30+ environnements financiersgérés par les règles de facturation multi-entités.
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Image à remplacer pour illustrer le projet Theop

Theop · Construction

Un reporting commun pour plusieurs entités, sans alourdir le terrain.

Stratos a structuré un suivi jusque-là dispersé dans plusieurs tableurs, afin de consolider les données après chaque acquisition.

Infrastructure opérationnelle unifiéeavec une visibilité consolidée entre plusieurs entités.
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Image à remplacer pour illustrer le projet Crystal Kwarxio

Crystal / Kwarxio · Patrimoine

Une plateforme SaaS intégrée à un groupe de 300 M€.

Stratos a structuré la feuille de route d’intégration, coordonné les équipes et accompagné le lancement de Kwarxio au sein du groupe.

Livré dans les délais et le budgetavec maintien des talents clés et continuité de l’équipe fondatrice.
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L’équipe du projet

La data, le produit et l’architecture réunis autour du même cas d’usage.

Une solution IA ne fonctionne durablement que si le modèle, les données, l’expérience utilisateur et le système d’information sont pensés ensemble. Vous échangez directement avec les personnes qui testent, construisent et mettent la solution en production.

Dorian Simon, ingénieur Full Stack chez Stratos
Dorian SimonIngénieur Full Stack

Développement full stack et intégration des fonctionnalités IA dans les outils et parcours existants.

Rachid Maadoum
Rachid MaadoumPartner, CTO

Sécurité, architecture cloud, intégration au SI, supervision et fonctionnement fiable en production.

Soufiane Taabani
Soufiane TaabaniData and AI Architect

Architecture data, évaluation des modèles, pipelines, gouvernance, recherche augmentée et industrialisation des fonctionnalités IA.

Méthode

Nous testons l’utilité avant de construire toute la solution.

Une démonstration peut sembler convaincante sur 3 documents bien choisis. La vraie question est de savoir comment la solution se comporte sur vos données réelles, les cas difficiles, les erreurs et les situations où elle ne doit pas agir seule.

Phase 01 · Cadrage

Identifier la tâche et le résultat attendu

  • Entretiens ciblés avec les équipes
  • Cartographie des flux et exceptions
  • Périmètre relié à un ROI attendu
TerrainDécisionsPérimètre
Image à remplacer pour illustrer l’étape Comprendre

Phase 02 · Conception

Tester plusieurs approches sur vos données

  • Parcours critiques rendus testables
  • Architecture et données mises à plat
  • Backlog et budget affinés ensemble
FluxPrototypeValidation
Image à remplacer pour illustrer l’étape Prototyper

Phase 03 · Delivery

Intégrer la solution au processus existant

  • Démonstration à chaque cycle
  • Arbitrages et budget toujours visibles
  • Tests, sécurité et qualité intégrés
BuildTestDémo
Image à remplacer pour illustrer l’étape Développer

Phase 04 · Adoption

Suivre la qualité et améliorer les résultats

  • Migration et connexion au SI
  • Formation sur les vrais dossiers
  • Supervision et plan d’évolution
MigrationAdoptionAutonomie
Image à remplacer pour illustrer l’étape Déployer
Loïc Moisand, cofondateur de Stratos
Point de vue Stratos
Chaque projet est conduit par des entrepreneurs, des CTO et des experts qui ont déjà construit et fait évoluer des systèmes critiques. Ils restent présents du cadrage à la mise en production.
Loïc Moisand · Cofondateur de Stratos

Ce que nous développons

Nous intégrons l’IA là où elle retire réellement du travail ou améliore une décision.

Le cas d’usage pertinent n’est pas toujours le plus spectaculaire. C’est celui qui retire une tâche pénible, améliore une décision ou rend enfin accessible une information dispersée.

01 · Extraction

Extraction documentaire

Identifier, structurer et envoyer les informations importantes vers les outils métier.

02 · Recherche

Recherche augmentée

Interroger des documents internes et obtenir des réponses accompagnées de leurs sources.

03 · Classification

Classification et routage

Reconnaître le type d’une demande, l’enrichir et la transmettre à la bonne équipe.

04 · Agents IA

Agents IA spécialisés

Préparer une tâche, collecter des informations ou exécuter des étapes sous contrôle humain.

05 · Décision

Aide à la décision

Comparer des dossiers, identifier des anomalies et présenter les éléments utiles à une décision.

06 · Intégration

IA intégrée à un logiciel existant

Ajouter une fonctionnalité IA directement dans les parcours déjà utilisés par les équipes.

Écosystème IA

Le modèle est choisi pour le cas d’usage, pas l’inverse.

Nous comparons les modèles selon la qualité attendue, les données traitées, le coût, la vitesse et les exigences de sécurité. La solution peut combiner plusieurs fournisseurs lorsqu’un seul modèle ne couvre pas correctement tous les usages.

Modèles et fournisseurs
Agents de développement

Ces marques désignent des technologies que Stratos peut mobiliser selon le projet. Elles ne constituent pas une déclaration de partenariat commercial.

De la démonstration à la production

Une IA utile doit être intégrée, contrôlée et suivie.

Workflow d’un agent IA contrôléAgent contrôlé

L’agent utilise les outils et les données autorisés, puis soumet les actions importantes à validation.

Intégration entre l’IA et les systèmes métierIntégration au SI

La solution accède aux bonnes données et renvoie le résultat dans les outils déjà utilisés.

Supervision d’une application IASupervision en production

Qualité, erreurs, coûts et volumes sont suivis après le déploiement.

Évaluation

Comment nous jugeons si une solution IA fonctionne vraiment.

01Qualité utile

Le résultat permet-il réellement à l’utilisateur d’avancer dans sa tâche ?

02Sources vérifiables

L’utilisateur peut-il retrouver l’information à l’origine de la réponse ?

03Taux d’erreur

Quels cas échouent et lesquels doivent rester sous contrôle humain ?

04Coût par opération

La valeur produite justifie-t-elle le coût du modèle et de l’infrastructure ?

05Temps économisé

Le processus est-il réellement plus rapide une fois les contrôles inclus ?

FAQ

Les questions que nos clients posent avant de lancer le projet.

Combien coûte le développement d’une solution d’IA sur mesure ?
Le budget dépend du cas d’usage, de la qualité des données disponibles, du niveau de fiabilité attendu, des intégrations et des contraintes de sécurité. Nous commençons généralement par tester un périmètre prioritaire sur vos données afin d’établir un ordre de grandeur réaliste avant d’industrialiser la solution.
Dans combien de temps une première version peut-elle être utilisée ?
Sur un périmètre ciblé, une première version peut généralement être mise en production en quelques mois. Nous livrons régulièrement des fonctions testables plutôt que d’attendre un lancement unique en fin de projet.
Pouvez-vous connecter la solution d’IA à notre ERP, notre CRM ou notre base documentaire ?
Oui. L’intégration fait partie du cadrage : ERP, CRM, bases documentaires, outils métier, fournisseurs de données et APIs. Le but est d’insérer l’IA dans le processus existant sans créer une nouvelle interface isolée.
Pouvez-vous ajouter de l’IA à une application existante sans tout reconstruire ?
Oui. Nous auditons l’application, les données disponibles et le parcours concerné, puis nous ajoutons la fonctionnalité IA de manière progressive. L’objectif est de valider sa valeur et sa fiabilité avant d’étendre son usage.
Comment contrôlez-vous la fiabilité des réponses produites par l’IA ?
Nous définissons des cas de test à partir de vos données réelles, y compris les exceptions et les situations difficiles. Les résultats sont mesurés, les sources peuvent être affichées et une validation humaine est prévue lorsque l’enjeu l’exige.
Serons-nous propriétaires du code et de la documentation ?
Oui. Le code, la documentation et les livrables vous sont transférés. L’objectif est que votre entreprise puisse exploiter et faire évoluer la solution sans dépendance contractuelle artificielle.
Assurez-vous la maintenance après la mise en production ?
Oui. Stratos peut prendre en charge la supervision, les correctifs, les mises à jour de sécurité et les évolutions fonctionnelles, avec un cadre adapté à la criticité de l’application.

Premier échange

Expliquez-nous le cas d’usage que vous souhaitez évaluer.

En 30 minutes, nous pouvons clarifier les données nécessaires, les risques à contrôler et la manière de tester le cas d’usage sur un périmètre limité.

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