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, l’intégrons à vos outils puis formons les équipes sur leurs cas réels pour qu’elles sachent l’utiliser et la contrôler au quotidien.

Évaluer un cas d’usage IA Voir les solutions IA déployées

Interface d'un logiciel métier conçu par Stratos

Des entreprises nous confient déjà leurs logiciels métier, leurs données et leurs processus critiques.

Premier échange

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

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Cas client détaillé

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

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 Stratos

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 SimonIngénieur Full Stack

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

Rachid MaadoumPartner, CTO

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

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

Terrain→Décisions→Périmètre

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

Flux→Prototype→Validation

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

Build→Test→Démo

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

Migration→Adoption→Autonomie

Image à remplacer pour illustrer l’étape Déployer

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. Une même solution peut combiner plusieurs modèles lorsque cela apporte un vrai gain.

01ModèlesQualité, coût, latence et contraintes de données

02Agents & orchestrationOutils, actions et validations sous contrôle

03Données & contexteRecherche, sources métier et contexte vérifiable

04Sécurité & supervisionDroits, logs, erreurs, coûts et volumes suivis

Le modèle reste une brique : la valeur vient surtout des données, des contrôles et de l’intégration aux outils métier.

Modèles et outils mobilisés selon le cas d’usage.

Intégration métier et adoption

Une IA utile s’intègre à vos outils et devient un réflexe pour vos équipes.

Nous partons des tâches, décisions et outils déjà utilisés. L’agent ou le produit IA est connecté au SI, testé avec les utilisateurs, puis nous formons les équipes sur leurs propres cas pour qu’elles sachent quand l’utiliser, comment le contrôler et quand reprendre la main.

01Processus métierÉtapes, exceptions, validations

›

02Agent ou produit IARègles, contexte, contrôles

›

03Outils du SICRM, ERP, GED, APIs, données

›

04Équipes forméesPrise en main, contrôle, autonomie

Comprendre le travail réel

Nous observons les étapes, les exceptions et les validations humaines avant de définir ce que l’IA doit prendre en charge.

Connecter aux outils existants

CRM, ERP, messagerie, GED, bases internes ou APIs. L’IA intervient là où le travail se fait déjà.

Former sur vos cas réels

Les ateliers se font sur le produit livré, vos données et vos scénarios métier. Les équipes repartent avec des pratiques directement applicables.

Accompagner les premiers usages

Nous suivons les retours, ajustons les règles et documentons les bons réflexes jusqu’à ce que l’usage soit autonome.

Le résultat attendu : l’IA se fond dans le processus, les équipes gagnent du temps et savent l’exploiter sans dépendre de nous.

De la démonstration à la production

De la démonstration à un usage métier quotidien.

Agent contrôlé

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

Intégration entre l’IA et les systèmes métier

Intégration au SI

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

Supervision en production

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

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.

Évaluer un cas d’usage IA Tester l’IA sur vos données