Ingénierie sur mesure
Une intelligence artificielle appliquée à des objectifs concrets.
Transformer des données en recherche, assistance, automatisation et décisions mesurables.
Le point de départ
Quand vos outils ne suivent plus votre réalité.
L’IA devient utile lorsqu’elle répond à un usage précis, avec des données adaptées, un coût maîtrisé et un point de validation humaine clair.
Nous l’abordons comme un composant d’un système métier, pas comme une démonstration isolée.
Un volume documentaire difficile à exploiter.
Des tâches répétitives de classement ou synthèse.
Des données disponibles mais peu valorisées.
Des réponses difficiles à vérifier.
Des coûts de modèle non anticipés.
Une automatisation sans contrôle humain.
La réponse LK Management
Mesurer l’usage avant de l’étendre.
Nous évaluons la qualité des données, la valeur attendue, les limites et la manière dont l’utilisateur vérifiera ou corrigera une réponse.
Les usages sont étendus uniquement lorsque les résultats sont mesurés et les risques maîtrisés.
Capacités
Ce que nous pouvons mettre en place.
Recherche documentaire
Retrouver et citer l’information dans un corpus maîtrisé.
Assistants métier
Aider l’utilisateur dans une tâche clairement définie.
Classement et extraction
Structurer des informations avec contrôle.
Automatisation supervisée
Déclencher des actions avec validation adaptée.
Évaluation
Mesurer qualité, coût, erreurs et valeur métier.
Notre méthode
De la compréhension au produit vivant.
- 1
Découverte
Comprendre les objectifs, les utilisateurs, les irritants et les contraintes.
- 2
Cadrage
Définir le périmètre, les priorités, les risques et les critères de réussite.
- 3
Architecture et conception
Structurer les composants, les flux, les données et les principes de sécurité.
- 4
Réalisation
Avancer en cycles courts avec démonstrations et arbitrages réguliers.
- 5
Tests et validation
Vérifier les parcours essentiels, les droits et les comportements d’erreur.
- 6
Déploiement et évolution
Préparer la production, la documentation, la maintenance et les prochaines étapes.
Architecture & technologies
La stack suit le produit, pas la tendance.
Les choix dépendent du produit, de l’équipe, des intégrations et de la durée de vie attendue.
- Données
- Corpus préparé, droits et qualité évalués.
- Analyse
- Usage, risques et indicateurs définis.
- Modèle
- Choix proportionné aux performances attendues.
- Réponse
- Sources, limites et correction accessibles.
- Automatisation
- Actions encadrées par des règles.
- Décision
- Validation humaine aux points sensibles.
Livrables possibles
- Cadrage du cas d’usage et indicateurs.
- Prototype évalué sur des données représentatives.
- Intégration, règles de contrôle et supervision.
- Plan d’exploitation, coûts et limites connues.
Impact
Une technologie qui devient un levier.
Accélérer la recherche d’information.
Réduire certaines tâches répétitives.
Conserver une supervision humaine.
Mesurer avant de généraliser.
Maîtriser données, coûts et limites.
Intégrer l’IA aux outils existants.
Cas d’usage
Des réponses à des enjeux concrets.
- 01Recherche augmentée dans une base documentaire.
- 02Assistant interne pour retrouver une procédure.
- 03Extraction d’informations depuis des documents.
- 04Classement et préparation de demandes.
Questions fréquentes
Avant de commencer.
L’IA peut-elle répondre uniquement à partir de nos documents ?
Oui avec une architecture de recherche augmentée, mais la qualité dépend du corpus, de son organisation et des mécanismes de citation et de contrôle.
Peut-on éviter d’envoyer nos données à un service externe ?
Selon le besoin, des modèles locaux ou des environnements contrôlés peuvent être étudiés. Ils demandent toutefois des ressources, des compétences et une évaluation de performance.
Votre prochaine étape
Partir d’un usage mesurable, pas d’un effet de mode.
Identifions la donnée, l’action et le résultat métier qui permettront d’évaluer concrètement votre cas d’usage.
Identifier mon cas d’usage IA