Intelligence artificiellepour entreprises

Un chatbot IA connecté à votre base documentaire démarre à 3 000 € HT. Une automatisation métier (workflow IA, classification, rédaction) à 5 000 € HT. Un projet plus ambitieux (RAG avancé, fine-tuning, agent multi-étapes) à 12 000 € HT et plus. Audit initial offert pour identifier les cas d'usage à fort ROI avant tout investissement.

Probablement oui — si vous avez des tâches répétitives (tri, classification, rédaction), un support client volumineux, ou des données structurées sous-exploitées, l'IA peut apporter du ROI. Nous commençons toujours par un audit gratuit pour identifier les 2-3 cas d'usage les plus rentables avant de proposer quoi que ce soit.

Oui. Nous utilisons les modes "no training" d'OpenAI et Claude (vos données ne servent pas à entraîner les modèles), chiffrement TLS, hébergement EU quand disponible. Pour les données ultra-sensibles, on peut déployer des modèles open-source (Mistral, Llama) en local ou sur votre infra cloud privée.

Un chatbot scripté suit un arbre de décision rigide : si la question ne correspond à aucun scénario prévu, il échoue. Un chatbot IA comprend le langage naturel, peut reformuler, gérer les questions imprévues et s'appuyer sur votre documentation (RAG) pour donner des réponses précises et sourcées. Taux de résolution typique : 60-80% vs 20-30% pour un chatbot scripté.

Pour un chatbot avec 1 000 conversations/mois : compter 5 à 30 €/mois d'API selon le modèle utilisé (GPT-4o-mini ou Claude Haiku = très peu cher, GPT-4 ou Claude Sonnet = plus cher mais meilleur). Nous optimisons les prompts et utilisons du cache pour réduire les coûts, et on choisit toujours le modèle minimum suffisant pour la tâche.

Pas nécessairement. Pour un chatbot ou de l'automatisation, votre site web, FAQ, manuels et documentation interne suffisent (on indexe ça en RAG). Pour de l'analyse prédictive ou du fine-tuning sur mesure, oui — il faut typiquement 500 à 5 000 exemples de qualité. Mais c'est l'exception, pas la règle.

Un chatbot RAG basique : 2 à 4 semaines. Une automatisation métier : 4 à 6 semaines. Un projet IA plus ambitieux (agent multi-étapes, fine-tuning, intégrations complexes) : 6 à 12 semaines. On livre toujours un prototype testable en moins de 2 semaines pour valider la direction avant de pousser à fond.

Oui. Nous intégrons à HubSpot, Salesforce, Zendesk, Intercom, Slack, Notion, Google Workspace, Microsoft 365 et tout outil exposant une API REST. Authentification via OAuth ou clé API, données synchronisées en temps réel. Possibilité de déclencher des actions (créer un ticket, envoyer un email, mettre à jour un CRM).

C'est le risque numéro un avec les LLM. On le mitige avec : (1) du RAG strict qui contraint les réponses à votre documentation, (2) un système de confiance qui escalade vers un humain si l'IA n'est pas sûre, (3) des évaluations automatiques sur des sets de questions de référence, (4) un dashboard pour repérer les hallucinations et corriger les prompts.

Oui. Nous fournissons un back-office pour : modifier les prompts sans coder, ajouter/retirer des sources documentaires, voir les conversations, ajuster les règles métier. Formation de 2h incluse à la livraison + documentation. Pour les évolutions plus profondes, on propose une maintenance évolutive en option.