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BE-R

IA & data

Mettre l’IA là où elle apporte quelque chose.

L'intelligence artificielle est utile quand elle traite ce qu'un humain fait lentement et sans plaisir : classer, extraire, rapprocher, résumer. Elle devient un problème quand on lui confie une décision sans filet. Nous partons de votre processus et de votre donnée, pas du modèle.

Parler de votre casVoir notre approche
Illustration représentant le traitement de données et l’intelligence artificielle

Quand l'IA a du sens

Sur des tâches répétitives, volumineuses et à faible valeur de jugement — c'est là que le gain est réel.

  • Vos équipes traitent chaque jour des documents entrants qu'il faut lire, classer et ressaisir.

  • Vos données existent, mais réparties dans des systèmes qui ne se parlent pas.

  • Vous devez rapprocher des informations proches mais jamais identiques : noms, références, adresses.

  • Vous recevez des demandes en texte libre qu'il faut trier avant de les traiter.

  • Vous produisez des rapports à la main à partir de plusieurs exports.

  • Vous avez testé un outil d'IA générique et le résultat n'a pas tenu face à votre réalité métier.

Ce que nous mettons en place

Des traitements qui s'insèrent dans vos outils existants, pas une plateforme de plus à ouvrir chaque matin.

Traitement de documents

  • Extraction de données depuis des documents structurés ou non
  • Classement et routage automatique vers le bon traitement
  • Rapprochement avec vos référentiels existants
  • Contrôle de cohérence avant enregistrement

Données et reporting

  • Consolidation de sources dispersées en un modèle exploitable
  • Qualité de données : doublons, valeurs manquantes, incohérences
  • Tableaux de bord alimentés automatiquement
  • Historisation, pour pouvoir expliquer un chiffre plusieurs mois après

Assistance au travail

  • Recherche dans votre documentation interne, avec les sources citées
  • Aide à la rédaction encadrée par vos modèles et vos règles
  • Préparation de dossiers : rassembler, résumer, signaler ce qui manque
  • Détection de cas atypiques à faire vérifier par un humain

Où la décision reste humaine

Le traitement automatique fait gagner du temps sur la préparation. Ce qui engage votre responsabilité passe par une validation, et repart en arrière quand elle échoue.

Collecte

Rassembler ce qui arrive, quel que soit le format

Sources

  • Documents entrants
  • API et flux
  • Bases de données
  • Outils métier

Données & contexte

Nettoyer, rapprocher de vos référentiels, dater

IA + règles métier

Le modèle propose, les règles vérifient ce qui est certain

Validation humaine

Une personne tranche sur ce qui engage l'entreprise

Refusé ou corrigé, le cas repart au traitement — et alimente le jeu de référence.

Action dans le processus

Enregistrement, envoi, déclenchement de l'étape suivante

Sous le seuil de confiance défini avec vous, le cas part en vérification plutôt que de passer en silence.

L'IA n'a pas toujours besoin de décider.

Le point le plus important d'un projet d'IA n'est pas le modèle. C'est ce qui se passe quand il a tort.

L'humain reste dans la boucle
Sur les décisions qui engagent, le système propose et une personne valide. La proposition fait gagner du temps ; la validation garde la responsabilité là où elle doit être.
Un seuil de confiance explicite
En dessous d'un certain niveau de certitude, le cas part en vérification manuelle plutôt que de passer en silence. Ce seuil est un paramètre métier, pas un réglage technique.
Des règles métier au-dessus du modèle
Ce qui est certain se code en règles. Un plafond, une condition réglementaire, un contrôle de cohérence ne s'apprennent pas statistiquement : ils se vérifient.
Une traçabilité complète
Chaque résultat conserve ses sources, sa version de traitement et son horodatage. Sans cela, vous ne pouvez ni auditer, ni corriger, ni expliquer.
Un repli sur le traitement classique
Quand le modèle est indisponible ou sorti de son domaine, le processus doit continuer autrement. Un système qui s'arrête parce que l'IA ne répond pas n'est pas exploitable.

Nous n'annonçons pas de taux de réussite avant d'avoir testé sur vos données. Une performance affichée sur un jeu de test public ne dit rien de votre cas.

Comment se déroule un projet

On commence par mesurer sur vos données. Un projet d'IA qui ne se mesure pas ne peut pas se piloter.

  1. 01

    Partir du processus

    Quelle tâche prend du temps aujourd'hui, qui la fait, et que se passe-t-il quand elle est mal faite ?

  2. 02

    Regarder la donnée réelle

    Volume, qualité, format, droits d'usage. Cette étape conclut parfois qu'il faut d'abord traiter la donnée avant de parler de modèle.

  3. 03

    Évaluer sur un échantillon

    Test sur vos cas réels, avec un jeu de référence constitué avec vous. Le résultat est mesuré, pas ressenti.

  4. 04

    Intégrer dans le flux

    Le traitement s’insère dans vos outils existants, avec ses règles, ses seuils et son chemin de validation.

  5. 05

    Surveiller dans la durée

    Les données dérivent, les cas changent. Ce qui n'est pas suivi se dégrade sans prévenir.

Voir notre approche en détail

Ce sur quoi nous nous appuyons

Le choix dépend de la sensibilité de vos données et de ce que vous devez pouvoir expliquer.

Voir toutes les technologies

  • Modèles de langage

    Via API ou en hébergement maîtrisé, selon le niveau de confidentialité exigé par vos données.

  • Recherche documentaire augmentée

    Réponses appuyées sur vos propres documents, avec des sources citées et vérifiables.

  • Traitement classique

    Règles, correspondance de motifs et modèles statistiques simples, quand ils suffisent et coûtent moins cher.

  • Plateforme de données

    Collecte, nettoyage, historisation et exposition des données aux outils qui les consomment.

Comment nous intervenons

Souvent par une mission courte d'évaluation sur vos données, avant d'engager un projet complet.

Cas d’usage liés

Questions fréquentes

Nos données partent-elles chez un fournisseur d'IA ?

Cela dépend de l'architecture choisie, et c'est une décision à prendre explicitement au cadrage. Selon la sensibilité des données, on peut passer par une API commerciale assortie d'engagements contractuels de non-réutilisation, ou héberger le traitement dans un environnement que vous maîtrisez. Nous documentons ce que chaque option implique, en coût comme en contraintes, avant que vous choisissiez.

Comment savoir si le résultat est fiable ?

En le mesurant sur vos propres données, avec un jeu de cas de référence validé par vos équipes métier. C'est la seule mesure qui compte. Une performance annoncée par un fournisseur sur un jeu de test public ne dit rien de votre cas particulier.

Faut-il beaucoup de données pour commencer ?

Pas toujours. Les approches basées sur des modèles existants ou sur la recherche documentaire fonctionnent sans entraînement spécifique. Le volume devient déterminant quand il faut entraîner un modèle sur mesure, ce qui est rarement la première étape à envisager.

Est-ce que cela va remplacer des postes ?

Ce n'est pas l'objectif que nous poursuivons, et ce n'est pas un résultat que nous garantissons. Ce que nous concevons déplace l'effort : moins de saisie et de tri, plus de traitement des cas qui demandent un jugement. Si votre objectif est une réduction d'effectifs, il faut le poser dès le cadrage, car cela change la conception et les garde-fous nécessaires.

L'IA générative est-elle toujours la bonne réponse ?

Non. Pour classer des documents selon des critères stables, extraire des champs d'un formulaire fixe ou rapprocher des références, des approches plus simples sont souvent plus fiables, moins chères et plus faciles à expliquer. Nous retenons l'approche la plus simple qui réponde au besoin.

Parlons de votre cas

Décrivez-nous la tâche que vos équipes répètent le plus. C'est presque toujours le bon point de départ.

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