Agence Intelligence Artificielle à Lille — L'IA qui Travaille pour Votre Business

Par un audit gratuit. On passe une heure avec vous à comprendre vos processus et on identifie trois cas d'usage où l'IA crée de la valeur mesurable dans votre contexte. Pas de PowerPoint généraliste — une feuille de route concrète avec effort, délai et retour estimé pour chaque piste. Réservez un échange de 15 minutes avec Julien pour démarrer.

Un POC (Proof of Concept) est une version fonctionnelle mais limitée d'une solution IA — elle fait une chose, elle la fait bien, elle produit un résultat mesurable. On démarre par là pour valider que le cas d'usage est solide avant d'industrialiser. Tester en 4 à 8 semaines pour 10 à 20% du budget d'un projet complet, c'est le moyen d'éviter les projets IA qui coûtent cher sans jamais atterrir.

L'audit IA répond à cette question. On évalue la qualité, le volume et la structure de vos données existantes. Si elles sont insuffisantes, on identifie les données manquantes et comment les collecter. Certains cas d'usage fonctionnent avec très peu de données — d'autres nécessitent un historique solide. On vous dit honnêtement ce qui est faisable avec ce que vous avez.

Oui. BPI France soutient les projets IA des PME et ETI à hauteur de 50%, avec un reste à charge maximum de 18 500 €. Le dispositif Grand Est Transformation Digitale couvre aussi les projets d'intégration IA, jusqu'à 6 000 € de subvention. On vous accompagne à constituer le dossier — on connaît les critères et la procédure. Source : BPI France / Région Grand Est.

On choisit le modèle selon le cas d'usage et vos contraintes de confidentialité. OpenAI GPT-4 pour la performance sur des tâches complexes. Mistral pour les projets qui nécessitent un hébergement en France et une maîtrise des données. Llama en local pour les projets avec données sensibles qui ne doivent pas sortir de vos serveurs. Pour les projets santé nancéiens, la confidentialité des données est une contrainte de départ, pas une option.

Oui. La santé est un secteur clé de notre activité nancéienne — campus Brabois, CHRU, startups e-santé. On maîtrise les contraintes HDS (Hébergement de Données de Santé), les exigences CNIL pour les données médicales et les bonnes pratiques de pseudonymisation. On ne déploie pas de l'IA dans le secteur santé sans avoir vérifié la conformité réglementaire.

Un chatbot classique suit un script ou répond à des questions simples depuis une base de connaissance. Un agent IA peut raisonner, planifier et exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes — rechercher une information, la comparer avec une autre, prendre une décision et déclencher une action dans un autre système. C'est la différence entre un répondeur automatique et un assistant qui fait le travail.

Audit initial : 1 semaine. POC sur le premier cas d'usage : 4 à 8 semaines. Industrialisation et déploiement en production : 4 à 12 semaines supplémentaires selon la complexité. Formation des équipes : 1 à 2 jours. Un projet IA bien cadré peut être en production et générer de la valeur en 3 à 5 mois. On ne promet pas de transformer votre entreprise en six semaines.

On forme vos équipes à l'outil spécifique qu'on a déployé, pas à l'IA en général. Formation concrète, sur votre interface, avec vos données, sur votre cas d'usage. L'objectif est que vos collaborateurs utilisent l'outil au quotidien et soient capables de détecter les erreurs. La formation fait partie de chaque livraison — pas une option facturée à part.

On documente le flux de données de chaque projet : quelles données entrent dans le modèle, où elles sont stockées, comment elles sont pseudonymisées, quelle est la politique de rétention. Pour les projets avec données sensibles, on privilégie les architectures en local ou en cloud privé français. On livre une documentation RGPD à jour avec chaque projet IA.