Conseil en IA documentaire
Conseil en IA documentaire
Diagnostic, cadrage, POC : décider sur des preuves, pas sur des promesses
Mesurer avant d’investir.- Des conseils d’experts qui construisent de l’IA depuis 2019
- Des recommandations testées sur vos propres documents
- Des choix technologiques argumentés, souverains en priorité
Beaucoup de POC, peu de mises en production
L’IA générative a multiplié les démonstrations séduisantes. Mais entre une démo et un outil fiable, utilisé au quotidien, il y a des questions auxquelles il faut répondre avant d’investir.
- Vos documents sont-ils prêts ? Formats, qualité du texte, métadonnées, droits d’accès.
- Quelles briques choisir ? Modèles, hébergement, solution du marché ou développement.
- Comment mesurer le succès ? Sans critères fixés au départ, un POC ne prouve rien.
- Quelles contraintes ? Confidentialité, RGPD, AI Act, coûts d’exploitation.
Un bon projet d’IA commence par savoir ce que vos documents permettent vraiment.
Et par le vérifier.Trois formats, à enchaîner ou à la carte
Diagnostic de vos fonds documentaires
Ce que vos documents permettent et à quelles conditions.
- Inventaire des fonds : volumes, formats, sources
- Qualité : texte exploitable, OCR, structure, métadonnées
- Cas d’usage possibles, classés par valeur et faisabilité
Cadrage de votre projet IA
Le bon projet, les bonnes briques, les bons critères.
- Cas d’usage, utilisateurs et critères de réussite
- Architecture cible : modèles, hébergement, intégration
- Solution existante ou développement sur mesure
- Risques, conformité et coûts d’exploitation
POC à périmètre fixe
Une preuve mesurée, sur vos données.
- Un périmètre documentaire défini
- Un jeu de questions ou de cas de référence
- Des critères de réussite fixés au départ
- Des résultats mesurés, puis une recommandation claire
Un POC se juge sur des chiffres
Les critères sont fixés avec vous avant de commencer. À la fin, chacun est mesuré et la décision s’appuie sur le résultat.
| Critère | Objectif fixé | Résultat mesuré |
|---|---|---|
| Réponses correctes et sourcées | 85 % ou plus | 91 %Atteint |
| Refus justifiés quand l’information manque | 90 % ou plus | 94 %Atteint |
| Temps de réponse | moins de 5 secondes | 3,2 sAtteint |
| Satisfaction des utilisateurs testeurs | 4 sur 5 ou plus | 4,3Atteint |
Exemple fictif, à titre d’illustration.
Nous construisons ce que nous recommandons
Des praticiens
3 chercheurs et 3 développeurs IA, qui conçoivent et mettent en production des modèles depuis 2019.
La mesure avant tout
Chaque recommandation s’appuie sur des tests réalisés sur vos documents.
Des choix argumentés
Open source et cloud souverain en priorité, sans exclure les autres options quand elles sont meilleures.
Vos équipes autonomes
Des livrables compréhensibles et réutilisables, que vous poursuiviez avec nous ou non.
Et après le conseil ?
Selon la recommandation, trois suites possibles.
Une solution prête à l’emploi
CiteVal, ClassController, ArchiVal ou Semantic Platform, si l’une d’elles répond au besoin.
Voir les solutionsUn projet sur mesure
Recherche conversationnelle sur vos fonds ou agents d’automatisation documentaire.
Voir la recherche conversationnelleUn renfort pour vos équipes
Nos experts aux côtés de vos équipes ou de votre prestataire.
Voir le renfort d’expertisesNos engagements
Confidentialité
Vos documents sont traités dans un cadre sécurisé, hébergé en France et ne servent qu’à votre projet.
Transparence
Des résultats présentés tels qu’ils sont, y compris quand l’IA n’est pas la bonne réponse.
Label Labelia, niveau avancé
Une démarche d’IA responsable évaluée par un tiers indépendant.
Trente minutes pour faire le point sur votre projet
Un cas d’usage en tête, des documents qui dorment, un POC qui n’a rien donné : parlons-en et voyons par où commencer.