Agence d'assistants IA
Des assistants IA qui répondent à votre équipe et à vos clients
Des assistants IA pour votre équipe et vos clients, ancrés dans la connaissance de votre entreprise. Déploiement privé, avec résidence des données complète.
À qui s'adresse cette page
Trois signaux qu'un assistant IA se rentabilisera vite, en interne, côté clients ou les deux.
Dirigeants qui voient l'équipe re-poser les mêmes questions chaque semaine
Onboarding, politiques, historique client, détails produit, incidents passés. Les réponses existent quelque part dans Slack, Notion, le CRM ou des drives partagés. Personne ne les trouve. Vous avez besoin d'un assistant qui les trouve.
Équipes support et ventes qui répondent aux mêmes questions clients chaque jour
Statut de commande, détails produit, politiques, dépannage, étapes d'onboarding. Les clients demandent sur votre site, WhatsApp, email et chat. Vous avez besoin d'un assistant qui gère le tier-1 avec citations et route les cas complexes vers les humains avec tout le contexte.
Tech leads qui veulent une IA résidente sur infrastructure privée
Vous ne pouvez pas mettre les documents d'entreprise ou les données clients dans un chatbot public. Vous voulez une IA qui tourne dans votre environnement, utilise vos propres clés API, et laisse une piste d'audit propre.
Ce que nous construisons
Des livrables concrets, pas des slides.
Comment nous travaillons
Un engagement en quatre étapes conçu pour livrer en semaines, pas en trimestres.
- 1Appel 30 min
Revue assistant IA
Nous cartographions les questions quotidiennes que posent votre équipe et vos clients, où vivent les réponses aujourd'hui, les surfaces (Slack, Teams, chat web, portail client, voix) et les contraintes de résidence des données. Vous repartez avec une recommandation 1-page, même si vous ne nous engagez pas.
- 21 semaine
Blueprint assistant
Nous livrons un blueprint écrit : sources de données et modèle d'accès, architecture RAG, choix de modèle et fallbacks, surfaces, plan d'évaluation, plan d'hébergement, scope, planning et devis fixe. Vous décidez d'avancer avant qu'une ligne de code soit écrite.
- 32 à 6 semaines
Build et évaluation
Nous ingérons vos documents, construisons l'assistant, le branchons aux surfaces dont vous avez besoin (Slack, Teams, chat web, portail client, voix), et l'évaluons sur un set de questions réelles couvrant votre équipe et un scénario client représentatif. Nous déployons dans votre environnement, instrumentons le logging, et remettons la documentation.
- 4Continu
Exploiter et étendre
Nous monitorons la qualité, rafraîchissons le corpus documentaire, basculons sur les nouveaux modèles à mesure qu'ils sortent, répondons aux incidents, et livrons 1 à 3 améliorations par sprint. Annulable à tout moment.
Ce que nous avons livré
Quelques exemples du portfolio.
Agent IA personnel
Agent IA personnel qui gère des tâches ciblées à la demande : recherche, rédaction, analyse, synthèse. Branché à vos outils et entraîné sur votre workflow.
Lire l'étude de cas →Assistant IA pour équipe ou client
Assistant IA ancré dans votre base de connaissances, déployé comme assistant interne ou portail côté clients. RAG avec citations vers les documents source, contrôle d'accès strict, modèle interchangeable.
Lire l'étude de cas →Questions fréquentes
Ce que les acheteurs demandent généralement avant de s'engager.
Combien de temps prend un projet d'assistant IA ?
La plupart des engagements livrent un assistant fonctionnel en 2 à 4 semaines et atteignent un régime stable en 4 à 8 semaines. La première version utile (RAG sur un corpus de docs défini, dans Slack, chat web ou un portail client) atterrit vite. Les interfaces vocales, la recherche multi-systèmes et l'utilisation complexe d'outils sont à l'extrémité haute.
Quel modèle d'IA choisir (OpenAI, Claude, Gemini, autres) ?
Nous choisissons selon la qualité, le coût, la latence, la résidence des données et les besoins en tool use. Claude tend à mener sur le raisonnement et le contexte long. OpenAI est fort sur le tool use et l'écosystème. Gemini gagne sur le coût à l'échelle. Les modèles déployés localement (Llama, Mistral, Qwen) gagnent quand la résidence totale des données ou le déploiement air-gapped est obligatoire. Nous concevons pour que le modèle sous-jacent soit interchangeable.
Comment gérez-vous nos données et la confidentialité ?
Vos documents et requêtes restent dans votre environnement. Nous partons par défaut sur des vector stores privés et haute performance (Postgres pgvector, Supabase Vector) et routons les appels LLM via vos propres clés API. Nous n'entraînons pas de modèles sur vos données. Pistes d'audit et contrôle d'accès intégrés dès le départ.
Comment tarifez-vous les projets d'assistants IA ?
Prix fixe pour la phase de build basé sur le scope du blueprint, puis un retainer mensuel pour l'hébergement, le monitoring et l'extension continue. Le tarif final dépend des sources de données à indexer, des modèles LLM et SLA, des surfaces où vit l'assistant, et de la nécessité ou non d'inférence sur infrastructure privée. Les coûts d'API LLM sont refacturés au tarif fournisseur. Nous partageons un chiffre précis après la revue de 30 minutes, sans obligation d'engagement.
À quoi ressemble la maintenance continue ?
Nous monitorons la qualité de l'assistant, évaluons les nouveaux modèles à mesure qu'ils sortent, rafraîchissons le corpus documentaire, répondons aux incidents, faisons des sauvegardes hebdomadaires, et livrons 1 à 3 améliorations par sprint. Vous avez un canal Slack partagé et un rapport mensuel écrit.
Comment démarrer ?
Réservez une revue assistant IA de 30 minutes. Vous repartirez avec une recommandation 1-page adaptée à votre stack, même si vous ne nous engagez pas. Si nous sommes faits pour collaborer, la phase blueprint démarre la semaine suivante.
Arrêtez de regarder les mêmes questions s'accumuler.
Concevons ensemble l'assistant IA qui donne à votre équipe et à vos clients des réponses immédiates, avec résidence des données complète et pistes d'audit.
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