Cristal de verre violet en lévitation au-dessus d’un socle d’obsidienne, dont la lumière descend en filaments vers cinq plaques de verre sombre.

Produit & logiciel

Solutions IA : des modèles intégrés à vos outils réels

Notre métier ne change pas avec l’IA : comprendre le vôtre, puis enlever ce qui fait perdre du temps — les ressaisies, les tâches répétées, les flux qui bloquent. Les modèles sont un levier de plus, à condition d’être branchés sur vos outils, vos données et vos règles.

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Expertise: Produit & logiciel
Terrains: Assistants métier · automatisation · recherche documentaire
Modèles: Claude · GPT · modèles ouverts, selon le besoin
Données: Hébergement Europe · RGPD · cloisonnement
Contrôle: Règles explicites · validation humaine · coûts mesurés

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Pourquoi tant de projets IA s’arrêtent au pilote

Le modèle est le même des deux côtés. Ce qui change, c’est ce à quoi il est relié.

Un modèle de langage impressionne en démonstration parce qu’on lui pardonne tout. En production, on ne lui pardonne rien : il doit répondre à partir de vos données, dans vos outils, avec un taux d’erreur connu et un coût par usage maîtrisé. C’est un travail d’intégration, pas de prompt.

La plupart des pilotes échouent sur trois points précis : des données mal préparées que le modèle ne peut pas exploiter, un cas d’usage choisi pour son effet plutôt que pour sa valeur, et l’absence de règle claire sur ce que la machine a le droit de faire seule.

Nous prenons le problème dans l’autre sens, celui de notre métier depuis le début : regarder comment vous travaillez, repérer les ressaisies et les tâches rébarbatives, puis mettre le modèle exactement là — branché sur vos outils métier existants, pas un chatbot de plus à côté.

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Où l’IA se justifie aujourd’hui

Le critère ne change pas : de l’huile dans les rouages. Du temps rendu aux équipes, des flux qui circulent — pas un effet de démonstration.

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Recherche dans vos documents
Contrats, procédures, historique client : une réponse sourcée en quelques secondes, au lieu d’une heure à chercher qui sait. Le modèle cite ses sources — on vérifie d’un clic.
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Assistants intégrés au métier
Un assistant qui vit dans votre CRM ou votre back-office, pas dans un onglet à part : il lit le dossier ouvert, prépare la réponse, remplit la fiche. L’équipe reste dans son outil.
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Traitements automatisés
Classer des demandes entrantes, extraire les données d’un document, préparer une réponse type : les tâches répétitives à faible enjeu unitaire, traitées en volume et journalisées.
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Agents sous règles explicites
Des agents qui font avancer un travail de bout en bout — dans un périmètre écrit, avec validation humaine sur ce qui engage. C’est le cœur de Stellary, notre propre produit.
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Rédaction et premiers jets
Comptes rendus, réponses types, fiches produit : le brouillon structuré arrive en quelques secondes, la personne garde la main sur le fond et la signature. Le gain est sur la page blanche, pas sur le jugement.
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Contenus multilingues
Traduire et adapter un catalogue ou une plateforme éditoriale sans repasser sur chaque fiche à la main, avec relecture humaine là où la nuance engage la marque.

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Du cas d’usage à la production

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Cadrer
Chercher la tâche qui mange les journées : fréquente, mesurable, et où l’erreur est rattrapable. S’il n’y en a pas, nous vous le dirons — un projet IA sans cas d’usage est un abonnement de plus.
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Préparer les données
La qualité des réponses se décide ici : rassembler, nettoyer, structurer et cloisonner ce que le modèle a le droit de lire. C’est l’étape que les démonstrations sautent, et celle qui fait la production.
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Prototyper
Un prototype branché sur vos vraies données en quelques semaines, évalué sur des cas réels avec les personnes qui l’utiliseront. C’est lui qui décide de la suite, pas la promesse.
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Mettre en production
Évaluation continue, journal des réponses, coûts suivis par usage, et une infrastructure qui cloisonne les données. Le modèle peut changer ; l’intégration reste.

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Nous construisons nos propres produits IA

Stellary · Voir l’étude de cas

Stellary, notre plateforme de pilotage de projets, fait travailler des agents IA sur des projets réels : missions, périmètres, validation humaine et traçabilité. Nous ne découvrons pas ces questions chez nos clients — nous les avons déjà payées sur notre propre produit.

C’est ce qui nous rend précis sur ce que l’IA sait faire aujourd’hui, et honnêtes sur ce qu’elle ne sait pas encore faire.

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Nos règles de travail

Pas de projet IA sans cas d’usage mesurable ; si l’IA n’est pas la réponse, nous le disons au cadrage.
Vos données restent les vôtres : hébergées en Europe, cloisonnées, jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers.
Un humain valide ce qui engage — envoi, paiement, décision. La machine prépare, elle ne signe pas.
Les coûts sont mesurés par usage dès le prototype : pas de facture découverte en production.
L’intégration reste indépendante du fournisseur de modèle, qui peut changer sans tout reconstruire.

Preuve en contexte

Voir le travail derrière cette expertise

Des choix de produit, d’architecture et d’exploitation expliqués sur des projets réels du studio.

Étude de casStellaryLe poste de commande d’équipes qui livrent avec des agents IA. On décrit un projet, les agents le font avancer sous des règles explicites, et l’humain garde la main sur ce qui compte. En bêta ouverte.Produit, design et développement

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Ce qu’on nous demande le plus souvent

Les réponses que nous donnons de toute façon au premier échange.

Nos données servent-elles à entraîner les modèles ?

Non. Nous travaillons avec des offres dont l’usage professionnel exclut contractuellement l’entraînement sur vos données, ou avec des modèles ouverts hébergés sur une infrastructure que vous contrôlez. Ce point se règle au contrat, pas en confiance.

Un abonnement ChatGPT ne suffit-il pas ?

Pour un usage individuel, souvent si. Ce qu’un abonnement ne fait pas : répondre depuis vos données à jour, agir dans vos outils, appliquer vos règles, et journaliser ce qui a été fait. C’est ce travail d’intégration qui transforme un chat en outil d’équipe.

Comment gérez-vous les erreurs du modèle ?

En les supposant. Chaque cas d’usage est évalué sur des cas réels avant la mise en production, les réponses citent leurs sources quand c’est possible, et les actions qui engagent passent par une validation humaine. Un modèle qui se trompe rarement, un circuit qui rattrape l’erreur : c’est la combinaison qui tient.

Faut-il un gros chantier pour commencer ?

Non. Le bon départ est étroit : un cas d’usage, un service, un prototype sur vos données en quelques semaines. On élargit sur preuve, pas sur plan.