Des cas d'usage à structurer pour atteindre la production avec une architecture adaptée
Intégrez l'IA à votre système d'information, pas à côté
Vous voulez que l'IA produise de la valeur dans votre SI, sur vos données, au quotidien ? Ouidou vous accompagne sur l'ensemble de la chaîne, de la stratégie IA à l'industrialisation des modèles, avec les mêmes exigences de qualité que pour vos projets logiciels. RAG, agents, ticketing intelligent, ML pour la prédiction et la vision : nos cas d'usage sont structurés, testés et déployés en production.
Pourquoi intégrer l'IA à votre SI démultiplie son impact métier ?
Le constat est partagé par la majorité des DSI et CTO : l'IA est dans tous les plans stratégiques, et la priorité aujourd'hui est de passer de l'expérimentation à des déploiements qui créent de la valeur durablement.
Des données métier à rendre accessibles aux modèles via des pipelines structurés
Une gouvernance IA à formaliser
monitoring, politique d'usage, traçabilité
Des questions de souveraineté et de conformité RGPD à intégrer dès l'architecture
Des choix d'architecture à arbitrer entre cloud, on-premise, hybride
Un standard d'interopérabilité à adopter
MCP (Model Context Protocol) pour connecter les modèles à vos APIs métier de manière sécurisée et gouvernée
Le vrai levier n'est pas de choisir le bon modèle. C'est de construire l'infrastructure, la gouvernance et les opérations qui permettent à l'IA de fonctionner durablement dans votre SI.
Nos 4 grandes typologies de cas d'usage IA
L'intégration IA passe par des cas d'usage concrets, dimensionnés selon vos données et vos enjeux métier.
RAG (assistant documentaire et recherche sémantique)
Connecter un LLM à vos documents pour des réponses sourcées et contextualisées : assistant interne, Q&A sur contrats, recherche dans le patrimoine documentaire, support métier.
Agents IA (analyse documentaire, requêtage, vision)
Systèmes autonomes qui raisonnent, planifient et utilisent des outils pour atteindre un objectif : analyse automatisée de documents non structurés, requêtage de bases de données en langage naturel, analyse de contenus vidéo.
Ticketing intelligent
Qualification et routage automatique des tickets entrants, gestion du contexte conversationnel, traçabilité et monitoring. Réduit le temps de qualification, améliore le SLA de premier niveau. Nous avons également construit en interne une plateforme de ticketing IA réutilisable (Qdrant, LlamaIndex, DSPy, Langfuse), socle accélérateur pour les missions clients.
Machine Learning classique
Prédiction et classification sur données structurées : maintenance préventive, scoring, détection d'anomalies, vision par ordinateur.
Notre démarche : de la stratégie IA à l'industrialisation en production
Nous ne livrons pas un POC ni un notebook. Nous intégrons l'IA dans votre SI pour qu'elle génère de la valeur en continu.
01
Stratégie & Cadrage
Audit de maturité IA de votre SI (données, infrastructure, compétences), identification et priorisation des cas d'usage selon le ROI et la faisabilité, architecture cible et feuille de route d'intégration, benchmark des solutions (modèles propriétaires vs open source, cloud vs on-premise).
Une vision claire de vos priorités IA avec un plan d'action réaliste.
02
Architecture & Développement
Conception d'architectures RAG connectées à vos données métier, mise en place de bases vectorielles (Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector), déploiement de modèles sur plateformes cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI) ou en environnement privé (Mistral, LLaMA), intégration sécurisée avec vos applications existantes via APIs et MCP. Nous déployons systématiquement une gateway LLM (LiteLLM ou équivalent) pour le routing, l'audit et le fallback entre modèles.
Une infrastructure IA intégrée à votre SI, pas un prototype isolé.
03
Industrialisation & Opérations
Monitoring de la qualité des réponses et détection de drift, gestion du cycle de vie des modèles (versioning, A/B testing, rollback), optimisation des coûts d'inférence, gouvernance et conformité (RGPD, souveraineté, politique d'usage), observabilité complète. Outillage observabilité éprouvé en production : Langfuse pour le tracing LLM, Prometheus/Grafana pour l'infrastructure, RAGAS pour l'évaluation continue des réponses.
Des modèles IA en production, maintenus et performants.
Pourquoi choisir Ouidou pour intégrer l'IA dans votre SI ?
01
Une expertise éprouvée en production
Plus de 7 missions IA en production couvrant RAG, agents, ticketing, ML et vision : Eurofiber, SNCF Réseau, Valobat, ARPP, ANFR, Keolis, Hub IA assuranciel, Rydge Conseil.
02
Une approche end-to-end
Du cadrage stratégique à l'industrialisation, en passant par l'architecture, le développement et le RUN. Nos équipes assurent la continuité.
03
5 engagements transversaux
Maîtrise fonctionnelle et technique conservée, traçabilité complète, indépendance vis-à-vis des IA non contrôlées, confidentialité stricte, industrialisation compatible RUN/TMA.
04
Souveraineté à la carte
Cloud privé, on-premise (partenariat Scaleway, expertise Mistral) ou hybride selon vos contraintes. Exemple : déploiement Mistral 7B 100 % on-premise pour Ecominero, sans dépendance API tierce (~16 k€).
05
Une méthodologie qui s'enchaîne
Nos missions IA peuvent s'articuler avec un cadrage IA en amont, un audit SI pour préparer l'infrastructure, ou notre méthodologie OuiBoost pour le delivery agentique.
Des livrables actionnables pour structurer votre démarche IA
- Audit de maturité IA : évaluation de votre SI, de vos données et de vos compétences, avec recommandations priorisées.
- Architecture IA cible : schéma d'architecture documenté, choix technologiques justifiés (cloud, on-premise, hybride).
- Modèles intégrés au SI : cas d'usage IA déployés et connectés à vos applications métier via APIs sécurisées et MCP.
- Stack LLMOps / MLOps : pipelines de déploiement, monitoring, versioning et re-entraînement automatisé.
- Cadre de gouvernance IA : politique d'usage, traçabilité des données, conformité RGPD, hébergement souverain si nécessaire.
- Plan de MCP-isation des APIs : cartographie de vos APIs métier et plan d'exposition via MCP pour une intégration sécurisée avec les modèles IA.
Ces livrables sont conçus pour rendre votre équipe autonome dans l'exploitation de l'IA. Ils s'articulent avec nos pratiques LLMOps & MLOps pour garantir la fiabilité en production, et avec notre expertise Cloud & DevOps pour l'infrastructure sous-jacente.
Ils nous ont fait confiance
Des cas d'usage IA intégrés en production : RAG, agents, ticketing intelligent et machine learning sur des SI et données métier réels.
Rydge Conseil
Hub IA RAG déployé en 7 semaines pour 4 500 utilisateurs : Qdrant + LiteLLM gateway, données souveraines dans le tenant Azure dédié, RBAC API-level et monitoring Langfuse. 115 JH.
Voir la référenceEurofiber
Agent IA de dispatch des mails entrants NMC — 5 modules en production (filtrage, mémoire, routage, création ticket, synchronisation). GTR 24/7 tenue sans coût RH supplémentaire. 41 JH, 21 k€ HT.
Voir la référenceGestionnaire ferroviaire
Agent SQL/Cypher en langage naturel sur bases de données métier Neo4j : POs autonomes sur le requêtage sans rédiger une seule requête technique, avec datavisualisation dynamique intégrée.
Voir la référenceValobat
Validation automatisée de 5 000+ bons de pesées/semaine via GPT-4 et Tesseract. Définition des critères métier, scripts Python, entraînement, conteneurisation, API. ~100 k€ CA, 3 personnes.
Voir la référenceANFR
Module de maintenance préventive dans FCS : Random Forest pour prioriser les contrôles de stations radioélectriques, scores de 1 % à 100 %. Intégration Angular + VM de calcul Oracle. ~35 k€.
Voir la référenceARPP
Analyse automatisée de publicités vidéo pour IDcrea.pub : détection de manquements réglementaires sur contenu visuel (logos, mentions légales) et textuel. Démonstrateurs fonctionnels en 2 semaines. ~30 k€.
Voir la référenceFAQ
Non. Nous déployons des modèles open source sur vos serveurs on-premise si la souveraineté ou la sécurité l'exigent. Le cloud reste une option performante, mais pas une obligation. Le choix dépend de vos contraintes de confidentialité, de performance et de coût. Nous avons par exemple déployé Mistral 7B en 100 % on-premise pour Ecominero (llama.cpp, FastAPI, Docker GPU), sans aucune dépendance API externe.
Un premier POC intégré à votre SI peut être rapide à mettre en place, suivi d'une industrialisation complète. Le calendrier dépend de la maturité de vos données et de votre infrastructure existante. Repères concrets : ticketing intelligent Eurofiber livré en 41 JH, Hub IA RAG Rydge Conseil en 7 semaines (115 JH) pour 4 500 utilisateurs, démonstrateur ARPP fonctionnel en 2 semaines.
Notre expertise intégration IA dans les applications métier se concentre sur les cas d'usage fonctionnels : automatisation, recherche sémantique, aide à la décision. Ici, nous intervenons sur la couche transversale : architecture, infrastructure, opérations et gouvernance IA au sein de votre SI. En pratique, les deux sont souvent imbriqués : le ticketing Eurofiber ou l'agent SQL SNCF Réseau combinent cas d'usage métier et intégration SI.
Nous proposons des déploiements sur des infrastructures françaises ou européennes, avec des modèles open source hébergés on-premise, sans envoi de données vers l'extérieur. Chiffrement, contrôle des accès et traçabilité sont intégrés dès la conception. Notre partenariat Scaleway et notre expertise sur Mistral permettent un déploiement 100 % souverain. Pour Rydge Conseil, les données restent 100 % dans le tenant Azure dédié avec RBAC API-level et authentification Authentik/OIDC.
Oui. Nous concevons des agents IA spécialisés et structurés selon les bonnes pratiques (rôles précis, gestion de l'état et du contexte, validation humaine sur les actions critiques). Nous intégrons MCP pour exposer vos APIs métier aux modèles de manière sécurisée et gouvernée. C'est exactement ce que nous avons déployé sur le Hub IA assuranciel : agents MCP connectés au SI métier via Spring AI, avec monitoring d'usage intégré (Kubernetes, Next.js).
Les ordres de grandeur varient selon la complexité : un déploiement LLM on-premise type Ecominero démarre à ~16 k€, un ticketing intelligent comme Eurofiber à ~21 k€ (41 JH), une mission agent documentaire type ARPP à ~30 k€. Pour un Hub IA complet avec RAG et agents MCP, comme Rydge Conseil, comptez ~80 k€ (115 JH). Nous dimensionnons systématiquement en JH avec un cadrage précis en amont.
Prêt à passer de l'expérimentation IA à la production ?
L'IA crée de la valeur quand elle fonctionne dans votre SI, sur vos données, au quotidien. Notre équipe vous accompagne de la stratégie à l'industrialisation pour que vos modèles délivrent des résultats mesurables.