Développement logiciel
L'intégration d'IA sur mesure sert un objectif simple : créer de la valeur là où vos équipes travaillent déjà. Nous branchons l'IA au cœur de vos applications métiers, connectée à vos données et à votre SI, du cadrage à la mise en production. Vous gagnez du temps utile, sur des résultats mesurables.
L'intégration d'IA sur mesure consiste à ajouter des capacités d'intelligence artificielle directement dans vos applications métiers, connectées à vos données et à votre SI. Le modèle est encapsulé dans votre architecture existante et répond à un cas d'usage précis : automatisation, recherche sémantique ou aide à la décision.
C'est une IA branchée sur votre contexte et vos règles métier, au service de vos utilisateurs. Elle se distingue d'un module générique ou d'un assistant sur étagère, qui reste externe à votre SI. Ici, la brique IA vit dans vos applications, avec vos contrôles d'accès et votre gouvernance.
Enjeux
L'IA est dans presque toutes les roadmaps. Le levier n'est pas d'en faire un produit à part, mais de la placer au cœur des applications que vos équipes utilisent chaque jour.
Démarche
Nous ciblons avec vous les cas d'usage à plus forte valeur, et les menons jusqu'en production. Une démarche en quatre temps, menée avec vos équipes.
Ateliers de discovery avec vos équipes métier et IT, cartographie des processus et des données, évaluation de la faisabilité et du ROI, priorisation.
Une sélection ciblée des cas d'usage les plus rentables pour votre contexte.
Prototype intégré à votre environnement réel, mesure des premiers résultats sur données réelles, décision go/no-go sur des faits.
Une validation concrète avant tout investissement de développement.
Intégration dans votre architecture via API sécurisées, tests de performance et de robustesse, observabilité et suivi de la qualité dans le temps, optimisation des coûts d'inférence, évolution continue.
Des fonctionnalités IA en production, maintenues et performantes.
Formation des utilisateurs et des équipes IT, documentation d'usage, transfert de compétences.
L'IA crée de la valeur quand vos équipes se l'approprient au quotidien.
Sécurité
La question de la donnée se règle dès l'architecture. Voici comment la maîtrise reste de votre côté à chaque étape.
Vos données métier restent dans votre système d'information. Elles sont traitées par une brique IA intégrée à votre architecture, via API et microservices. Le traitement s'exécute là où vos exigences de souveraineté le demandent : votre cloud, un cloud privé opéré par Ouidou, ou vos serveurs on-premise. Pour les contextes les plus sensibles, l'architecture accueille des modèles souverains européens. Une approche déjà éprouvée sur notre plateforme OuiBoost.
Un appel direct vers une API IA publique fait transiter vos données par un tiers à chaque requête. Notre approche encapsule le modèle dans votre architecture : le composant IA devient une brique interne, avec ses propres contrôles d'accès, ses journaux et sa gouvernance. Vous gardez la trace et la maîtrise de chaque traitement.
Chaque sortie IA passe par un point de contrôle avant d'influencer une décision métier. Nous définissons qui valide, à quel moment, et comment une décision s'explique : scoring, détection d'anomalies, réponse d'un chatbot RAG. C'est le principe déjà appliqué sur OuiBoost : l'IA produit, l'expert garantit.
Le RGPD encadre l'usage des données personnelles qui alimentent l'IA ; l'AI Act classe les systèmes par niveau de risque et fixe des obligations proportionnées (documentation, transparence, supervision humaine). Nous intégrons ces exigences dès la conception : traçabilité des traitements, minimisation des données, supervision humaine sur les décisions sensibles. L'architecture est pensée pour répondre à ces cadres dès l'origine, plutôt qu'en fin de parcours.
Ces livrables s'articulent avec notre expertise Intelligence Artificielle pour l'architecture et la gouvernance IA, et avec notre savoir-faire en création d'applications sur mesure pour les développements spécifiques.
Exemples
Automatisation du traitement et de la classification des documents entrants, recherche sémantique dans les corpus réglementaires.
Détection d'anomalies sur les données de production et maintenance prédictive intégrée aux outils métier.
Assistant IA (chatbot RAG) branché sur la base de connaissances interne, pour des réponses sourcées.
Aide à la décision et scoring, avec validation humaine systématique et traçabilité.
L'ajout de capacités d'IA directement dans vos applications métiers, connectées à vos données et à votre SI. La brique IA répond à un cas d'usage précis, encapsulée dans votre architecture existante.
ChatGPT et Copilot sont des assistants génériques, externes à votre SI. L'intégration sur mesure branche l'IA sur vos données et vos règles métier, à l'intérieur de vos applications, avec vos contrôles d'accès et votre gouvernance.
Oui. Vos données restent dans votre système d'information. Le traitement s'exécute selon vos exigences de souveraineté : votre cloud, un cloud privé Ouidou ou vos serveurs on-premise. Le modèle est encapsulé dans votre architecture, avec journaux et contrôles d'accès dédiés.
Les réponses s'appuient sur vos données sourcées (approche RAG), une validation humaine intervient sur les sorties sensibles, et la qualité est suivie dans le temps. La fiabilité se construit par l'ancrage dans vos données et le contrôle humain.
Non. Nous intégrons l'IA dans vos applications existantes via des APIs et des microservices. L'architecture existante est préservée, la composante IA s'ajoute comme une brique complémentaire sans disruption.
Les cas d'usage les plus courants sont l'automatisation de traitements documentaires (classification, extraction), la recherche sémantique dans les bases de connaissances, les chatbots alimentés par vos données métier (RAG) et l'aide à la décision (scoring, prédiction, détection d'anomalies).
Comptez 2 à 3 semaines pour une preuve de valeur intégrée, puis 4 à 8 semaines pour l'industrialisation. Le calendrier dépend de la complexité du cas d'usage et de la maturité de vos données.
Nous mettons en place un monitoring continu de la qualité des réponses avec détection de drift. Si les performances se dégradent, les modèles sont ajustés ou ré-entraînés. Les coûts d'inférence sont également suivis et optimisés.
L'IA crée de la valeur quand elle est intégrée là où vos équipes travaillent, pas dans un prototype à part. Notre équipe vous accompagne du cadrage au déploiement pour des résultats mesurables.
