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Intelligence artificielle & données

L'information est là.
Encore faut-il la retrouver.

Dans chaque organisation, des milliers de documents et d'e-mails dorment sans être exploités. L'IA sait aujourd'hui les lire, les trier et y répondre — à condition de citer ses sources, et de ne pas envoyer vos données à l'autre bout du monde.

Nous écrire
  • Réponses sourcées, ou pas de réponse
  • Modèles ouverts exécutés en Suisse ou chez vous
  • Aucun entraînement sur vos données
Intelligence artificielle appliquée aux documents et aux données d'entreprise

Quand ça vous concerne

Trois situations que nous voyons souvent

La réponse dort dans un PDF

La même question revient chaque mois, et la personne qui connaît la réponse rouvre le même document à la même page.

Des documents à saisir à la main

Factures, contrats, formulaires : quelqu'un recopie dans un système ce qui est déjà écrit sur le papier.

Un flux entrant à trier

E-mails, demandes, tickets arrivent au même endroit et attendent qu'une personne les lise pour savoir à qui ils vont.

Ce que nous mettons en place

Concrètement

Recherche sémantique

Retrouver un passage par le sens, même sans les mots exacts du document.

Assistants sourcés

Une réponse qui cite le document et la page — et qui dit « je ne sais pas » quand la réponse n'est pas dans le corpus.

Extraction automatique

Lire une facture ou un contrat et en sortir les champs utiles, prêts pour votre système.

Classification des flux

Trier automatiquement e-mails, demandes et tickets vers la bonne personne.

Intégration à vos outils

L'IA s'insère dans votre ERP, votre CRM ou votre GED, sans tout remplacer.

Exécution souveraine

Modèles ouverts exécutés sur notre infrastructure en Suisse ou sur la vôtre. Conçu pour la LPD.

Comment ça se passe

Étape par étape

  1. Cas d'usage et données

    Un problème précis, un corpus réel, un critère de succès. Pas de programme de recherche.

  2. Prototype mesuré

    On construit vite, on mesure la qualité des réponses sur vos vrais cas, et on décide en connaissance de cause.

  3. Intégration

    Dans vos outils, avec vos droits d'accès, sur une infrastructure que vous contrôlez.

  4. Suivi de la qualité

    Les modèles évoluent, vos documents aussi : on surveille, on réindexe, on ajuste.

Notre position

  • Une réponse sourcée ou pas de réponse. Quand une réponse fausse coûte cher, un assistant qui refuse vaut mieux qu'un assistant convaincant.

  • Souveraineté : vos données sont traitées en Suisse ou sur votre infrastructure, et ne servent jamais à entraîner un modèle public.

  • Des cas d'usage à impact immédiat plutôt qu'une stratégie IA à trois ans. On commence petit, on mesure, on étend.

Repères

Ce que l'IA sait faire aujourd'hui qu'elle ne savait pas faire hier

Trois étapes, et une rupture récente : la machine comprend enfin le langage de vos documents.

  1. Stockage et requêtes

    La donnée structurée

    Bases de données, rapports, requêtes manuelles. L'information est là, mais le texte libre reste illisible pour la machine.

  2. Apprentissage statistique

    Prédiction et détection

    Détection d'anomalies, segmentation, maintenance préventive — au prix d'immenses volumes de données annotées.

  3. Modèles de langage

    Compréhension et génération sourcée

    La machine lit vos PDF, vos courriers, vos procédures, et répond en citant. C'est ce que nous déployons — en Suisse, sous contrôle.

Un corpus qui mérite d'être interrogé ?

Une heure de visio suffit pour cadrer la suite — et pour vous dire honnêtement si nous sommes les bons interlocuteurs.

Parler de vos données