IA & Automatisation
Une IA qui accomplit une tâche précise, de manière mesurable
La plupart des projets d'IA échouent pour une raison peu spectaculaire : personne n'a défini ce que "fonctionner" voulait dire. Nous partons de l'inverse — nous choisissons une tâche avec un résultat mesurable, construisons un jeu de tests à partir de vos données réelles, puis développons le système le plus simple qui passe ces tests.
Indicatif
Évaluation à partir de £3,000
Prix fixe convenu par écrit avant le début de la réalisation.
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Le problème que cela résout
Les entreprises achètent de l'IA en espérant une transformation et reçoivent une démonstration. La démonstration impressionne en réunion mais s'effondre face aux données réelles, car elle n'a jamais été testée sur les cas complexes. Il n'y a pas non plus de modèle de coût : personne ne remarque la dépense par requête avant de recevoir la facture.
Ce que vous obtenez
Sélection et faisabilité des cas d'usage
Une évaluation rapide des tâches candidates qui conviennent réellement à l'IA et de celles qui sont mieux résolues par un logiciel classique. Souvent, la réponse honnête est qu'un moteur de règles fera le travail de manière plus économique et fiable.
Infrastructure d'évaluation
Un jeu de tests construit à partir de vos données réelles avec les résultats attendus, afin que la précision soit un chiffre suivi lors des modifications de modèle ou de prompt, plutôt qu'une impression subjective.
Sélection et benchmark des modèles
Nous benchmarkons les candidats — y compris Mistral, les modèles open-weight que vous pouvez héberger vous-même, et les API de pointe — contre votre jeu de tests, en comparant précision, latence et coût par millier de requêtes.
Sécurités et solutions de repli
Validation des entrées, application de schémas de sortie, gestion des refus et chemin de repli déterministe, afin qu'une défaillance du modèle entraîne une dégradation élégante plutôt que la production de résultats erronés avec confiance.
Contrôles de coûts et d'utilisation
Limites de débit par locataire, mise en cache des requêtes répétées et tableau de bord des dépenses, afin que l'économie unitaire reste prévisible à mesure que le volume augmente.
Flux de révision humaine
Là où la sortie comporte un risque, une file d'attente d'approbation avec historique d'audit — car pour de nombreux processus métiers, "l'IA rédige, l'humain valide" est la seule conception défendable.
Notre méthode de travail
Atelier de définition des tâches
Nous convenons précisément de ce que le système doit faire, de ce qui compte comme correct, et du taux d'erreur acceptable.
Données et jeu de tests
Assemblage d'entrées représentatives incluant les cas complexes, et annotation des résultats attendus.
Prototype et benchmark
Construisez la version fonctionnelle la plus légère possible, mesurez-la et présentez les résultats de manière transparente — y compris lorsque ceux-ci indiquent que le projet ne devrait pas être poursuivi.
Sécurisation pour la production
Ajoutez des garde-fous, de l'observabilité, des relances, des contrôles de coûts et un flux de révision.
Intégration
Connectez le système aux outils où le travail se déroule réellement, plutôt que de laisser un outil séparé que personne n'utilise.
Surveillance et itération
Suivez la précision et les coûts en production. Les comportements des modèles évoluent et les fournisseurs déprécient leurs versions ; la mesure continue fait partie de la conception.
Ce à quoi vous devez vous attendre
- Un chiffre de précision identifié sur vos propres données, et non un benchmark du fournisseur
- Coût connu par requête avant le lancement, avec des contrôles de dépenses en place
- Dégradation progressive plutôt que réponses erronées silencieuses
- Journal d'audit pour chaque décision assistée par IA
Créé avec
- Mistral
- Claude
- OpenAI
- Llama
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- LangChain
- pgvector
- Qdrant
- Docker
- AWS Bedrock
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
Développement d'IA — your questions
Y compris les questions relatives au coût, que la plupart des agences omettent sur leur site.
Une évaluation de faisabilité avec un banc d’essai coûte généralement entre £3 000 et £6 000 et vous indique si le projet vaut la peine d’être développé. Les systèmes de production commencent généralement autour de £15 000. Les coûts d’exploitation dépendent du modèle et du volume — nous vous fournissons un chiffre modélisé par millier de requêtes pendant l’évaluation, ce qui détermine généralement la rentabilité du projet.
Les API hébergées offrent des capacités supérieures et un délai de mise sur le marché réduit, et conviennent à la plupart des charges de travail. L'auto-hébergement d'un modèle open-weight devient rentable à volume élevé et régulier, ou lorsque les données ne peuvent quitter votre infrastructure pour des raisons réglementaires. Le seuil de rentabilité est un calcul, pas une préférence, et nous l'effectuons avec le volume réel projeté.
Non, si le contrat est rédigé correctement. Les principaux fournisseurs proposent des conditions d'entreprise qui excluent les entrées des API de l'entraînement, et nous les configurons en conséquence. Lorsque les données sont trop sensibles pour être envoyées hors site, l'auto-hébergement est la solution appropriée. Nous documentons le flux de données afin que votre DPO puisse l'examiner.
Il faut la contraindre plutôt que de lui faire confiance. Basez les réponses sur des documents sources récupérés avec des citations, imposez un schéma de sortie strict afin que les réponses mal formatées soient rejetées, et redirigez les cas à faible confiance vers un humain. Les hallucinations ne peuvent pas être éliminées d'un modèle de langage, donc le système autour doit partir du principe qu'elles se produiront.
Parfois, et le test honnête consiste à vérifier si une tâche répétitive spécifique consomme des heures de travail réelles. L'extraction de documents, le tri des demandes et le support de première ligne sont des gains courants. Les ambitions du type « ajouter de l'IA à l'entreprise » échouent généralement, car il n'y a pas d'objectif mesurable. Commencez par une seule tâche et un chiffre qui lui est associé.
Services associés
La plupart des projets touchent à plus d’un de ces services.
Chatbots IA
Assistants de support et de vente basés sur vos documents, avec citations, escalade vers des humains et rapports de résolution transparents.
Lire la suiteDéveloppement d'agents IA
Un agent doté d'un accès à vos outils, avec des permissions limitées, une piste d'audit complète et un arrêt automatique avant toute action irréversible.
Lire la suiteIntégration LLM
Fonctionnalités d'IA ajoutées à un produit existant, avec plafonds de coûts, diffusion en continu, solutions de repli et un jeu d'évaluation — sans verrouillage à un seul fournisseur.
Lire la suiteParlez à quelqu'un qui l'a déjà développé
A short call is usually enough to tell you whether this is the right service for your situation — including when it is not.