IA générative : des assistants utiles, pas des démos.
Nous concevons des cas d'usage concrets (recherche, support, documentation, automatisation) avec un niveau de contrôle adapté : sécurité, traçabilité, qualité, coûts.
Cas d'usage que nous aimons (car mesurables)
Assistant interne de recherche documentaire (RAG) sur votre base de connaissances
Copilote pour support client / support IT (tri, réponse, suggestion)
Automatisation de lecture/structuration de documents (contrats, rapports)
Aide à la rédaction "conforme" (templates, règles, ton)
FAQ dynamique pour intranet/extranet
Ce que "Clarté" veut dire en IA générative
Clarté des sources
Quelles données, quels droits, quelle fraîcheur ?
Clarté des réponses
Citations, limites, refus, incertitude.
Clarté des coûts
Latence, tokens, charge, monitoring.
Clarté de la sécurité
Rôles, audit, logs, environnements.
Approche de mise en production
1
Cadrage & risques (Sprint Clarté si besoin)
2
Prototype contrôlé (validation métier)
3
Industrialisation (observabilité, sécurité, prompt/versioning)
4
Déploiement & adoption (formation, boucles de feedback)
FAQ
On conçoit l'architecture selon votre contexte (anonymisation, cloisonnement, hébergement, politiques d'accès).
RAG, garde-fous, tests, prompts structurés, et règles de réponse (avec limites explicites).
Souvent 2–6 semaines selon le périmètre, après cadrage.
Prêt à construire une IA utile ?
Parlons de votre cas d'usage et des contraintes à prendre en compte.
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