04 · Ingénierie IA
Une IA qui fait bien une seule tâche, plutôt que cinq mal
La plupart des projets d’IA échouent pour une raison banale : ils partent de la technologie plutôt que d’une tâche. Nous partons d’un processus qui vous coûte des heures — lire des documents, répondre à la même question, extraire les mêmes champs — et bâtissons seulement ce qu’il faut.
À qui ça s’adresse
- Les entreprises qui relisent et ressaisissent des données de PDF, de factures ou de formulaires
- Les équipes qui répondent chaque semaine aux mêmes vingt questions
- Les propriétaires qui ont essayé un robot conversationnel, l’ont vu inventer, et veulent que ce soit fait correctement
Ce qui est inclus
- Extraction et classification de documents — factures, contrats, formulaires, rapports
- Systèmes de recherche sur vos propres documents, avec réponses qui citent la source
- Assistants cadrés sur une tâche définie, avec des limites sur ce qu’ils peuvent dire
- Évaluation avant lancement : un jeu de tests et un taux d’exactitude mesuré, pas une démo
- Contrôle des coûts et journalisation, pour voir la dépense et le comportement
Comment ça se passe
- 01
Choisir la tâche
Un processus, mesuré en heures par semaine. Si on ne peut pas le mesurer, ce n’est pas le bon premier projet.
- 02
Prototyper
Une version fonctionnelle sur vos vraies données en deux semaines, pas une présentation.
- 03
Évaluer
Exactitude testée sur des cas que vous fournissez, avec les modes d’échec nommés clairement.
- 04
Livrer avec des limites
Garde-fous, révision humaine là où ça compte, surveillance des coûts et des sorties.
Questions
Mandats axés prototype, cadrés après un appel de découverte gratuit.
Nos données sont-elles protégées ?
Cela dépend de choix faits délibérément : quel fournisseur, quelle région, ce qui est conservé, et si quoi que ce soit sert à l’entraînement. Ces choix sont écrits avant le développement, et les charges sensibles peuvent rouler sans que les données quittent votre environnement.
Quelle est l’exactitude réelle ?
Pour l’extraction structurée dans des documents constants : élevée, et mesurable. Pour la réponse ouverte : assez bonne pour être utile, jamais assez pour rester sans supervision sur des décisions importantes. Quiconque cite un chiffre sans avoir vu vos données devine.
Combien coûte l’exploitation ?
Des coûts d’API à l’usage : typiquement des dizaines de dollars par mois au volume d’une PME, pas des centaines. On fixe un plafond et une surveillance avant la mise en service.
Pourrait-on simplement utiliser ChatGPT ?
Souvent, oui — et nous vous le dirons. Payer un développement sur mesure pour ce qu’un abonnement à 30 $ fait déjà est un mauvais échange. Le travail se justifie quand ça doit rouler sans surveillance, toucher vos données ou se connecter à vos systèmes.