Redevenir les auteurs
de vos outils.

Vous faites fonctionner une structure, une équipe, une pratique. Il y a des tâches qui prennent du temps, des goulots d'étranglement invisibles, des processus qui pourraient être allégés. L'Audit IA n'est pas un survol théorique. C'est une plongée dans vos réalités : comment vous travaillez vraiment, où les machines peuvent porter ce que vous n'auriez jamais dû porter.

Pendant cinq jours au maximum, nous cartographions votre écosystème métier. Chaque processus est scanné : traitement documentaire, communication, prospection, service client, gestion interne. Pour chacun, trois évaluations. Le gain potentiel (temps, coûts, qualité). La faisabilité technique avec vos outils actuels. L'effort d'intégration réel.

Le livrable n'est pas un rapport poussiéreux. C'est une cartographie visuelle, un scoring d'opportunité pour chaque point, et une feuille de route priorisée : par où commencer pour voir un résultat mesurable en trois mois.

Ce qui est compris

• Interviews des équipes clés (1 h minimum chacune)
• Cartographie complète des processus métier
• Scoring d'opportunité IA par processus
• Feuille de route priorisée avec gains estimés
• Présentation finale avec direction générale

Il n'y a pas une seule bonne façon de faire tourner de l'IA dans une organisation. Il y a un spectre de solutions, depuis le tout-local jusqu'à l'API commerciale, avec beaucoup de nuances entre les deux. Le bon choix dépend de la sensibilité de vos données, de votre budget, de vos compétences internes, de votre tolérance à la maintenance, et du niveau de performance dont vous avez réellement besoin.

Notre travail est d'étudier ces contraintes avec vous, puis de composer le bon mélange. Nous ne vendons ni un modèle unique, ni une promesse creuse de souveraineté.

Le spectre des solutions

• LLM local sur votre machine. Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek déployés en local (Ollama, LM Studio, vLLM). Vos données ne sortent pas de votre poste. Facile à mettre en route, limité en puissance selon votre matériel, demande un peu d'acceptation des temps de réponse.
• LLM sur serveur dédié européen. Même philosophie, mais sur un GPU loué chez Scaleway, OVH, Hetzner, Infomaniak ou un datacenter privé. Performance supérieure, maintenance régulière, confidentialité juridiquement tenable (RGPD, droit européen).
• API commerciales avec proxy et journalisation. Vous utilisez des modèles premium (Claude, Mistral Large, xAI Grok, OpenAI) mais les appels passent par un proxy que vous contrôlez (LiteLLM, OpenRouter auto-hébergé). Vous voyez ce qui entre, ce qui sort, vous pouvez anonymiser, auditer, changer de fournisseur sans refaire le code.
• Architecture hybride. LLM local pour les données sensibles (RH, médical, juridique interne), API premium pour les tâches qui exigent le meilleur modèle disponible, bascule automatique selon la classification de la requête. C'est souvent le bon équilibre pour une PME ou une institution.
• Orchestrateur multi-modèles. LiteLLM, Langfuse et outils équivalents pour router chaque requête vers le modèle le plus adapté (petit modèle rapide pour du tri, grand modèle pour une analyse fine) et pour négocier les coûts.

Comment on choisit ensemble

On commence par cartographier vos cas d'usage, la sensibilité des données manipulées, vos ressources IT, votre envie (ou non) de gérer du matériel. On pose sur la table les alternatives concrètes, avec leurs coûts réels (licences, GPU, API, temps humain), leur niveau d'automatisation, leur difficulté d'administration au jour le jour. Vous repartez avec une décision lucide, pas avec une architecture parachutée.

Ensuite on installe, on paramètre, on documente, on forme vos équipes. Et si demain vos contraintes changent, l'architecture est faite pour migrer sans tout casser.

Ce qui est compris

• Étude des cas d'usage et classification des données
• Recommandation argumentée parmi les cinq familles de solutions
• Installation et configuration de l'infrastructure retenue
• Mise en place d'un orchestrateur (LiteLLM ou équivalent) pour garder la main sur les modèles
• Journalisation, anonymisation, traçabilité des requêtes
• Documentation opérationnelle adaptée à votre équipe IT
• Formation et maintenance (3 mois inclus)

Former une équipe à l'IA n'est pas installer un cours en ligne obligatoire. C'est apprendre à penser avec ce nouvel outil, à l'interpeller sans naïveté, à évaluer ce qu'il fait bien et ses limites réelles. Ça ne ressemble pas au même cours pour un directeur général, un manager technique ou un développeur.

Nos sessions s'ajustent au niveau. Pour un dirigeant, une demi-journée : comment ça marche, les questions stratégiques, ce qui peut vraiment bouger. Pour une équipe technique, un à deux jours : construction d'agents, intégration dans les workflows, erreurs à éviter. Pour ceux qui veulent foncer, un atelier intensif de deux jours : vous sortez capable de prototyper seul.

Nous proposons aussi un accompagnement long terme : une à deux heures par semaine pendant trois mois, on bâtit vos agents en direct, on apprend ensemble, on casse les blocages au fil de l'eau.

En présentiel ou en visioconférence, selon votre organisation. Les formats courts (demi-journée dirigeants, intensif deux jours) restent aussi efficaces en visio avec un bon cadre : partage d'écran, démonstrations en direct, exercices pratiques, documents partagés. Nous intervenons partout en France et en Europe francophone, sur site ou à distance.

Ce qui est compris

• Diagnostic des besoins de formation par niveau
• Sessions adaptées (initiation, technique, intégration métier)
• Ateliers de construction d'agents en direct
• Format au choix : présentiel sur site, visioconférence, ou hybride
• Support post-formation (trois mois)
• Documentation interne et runbooks