Automatisation, agents IA et RAG
Nous connectons vos outils, branchons des assistants IA sur vos documents et automatisons ce qui peut l'être — en commençant par la solution la plus simple qui fonctionne.
Des automatisations et des agents IA branchés sur vos données et vos outils, pour supprimer les tâches répétitives et exploiter vos documents. Nous travaillons avec les API de Claude, GPT, Gemini et Mistral, des index vectoriels (PGvector, Pinecone) et les intégrations de vos outils existants.
Une demande arrive sur le site : elle est qualifiée, créée dans votre CRM, notifiée à la bonne personne et suivie d'une relance. Sans ressaisie.
Un assistant qui répond à partir de vos procédures, contrats, fiches produits ou base de connaissances — et qui cite ses sources au lieu d'inventer.
Trier des e-mails, pré-remplir un devis, extraire les informations d'un document, résumer un dossier : l'agent prépare, un humain valide.
Des fonctionnalités d'IA au cœur d'une application — comme Rekup, qui compose des routines personnalisées à partir de l'historique de chaque utilisateur.
Qui fait quoi, combien de fois par semaine, avec quels outils. On chiffre le temps passé avant de parler de technologie.
Souvent une automatisation classique suffit. L'IA n'est utilisée que là où il faut comprendre du texte, classer ou rédiger.
Claude, GPT, Gemini ou Mistral : le choix dépend de la qualité attendue, du coût par usage et de la confidentialité de vos données.
Règles, validations humaines là où c'est nécessaire, journal des réponses et mesure de l'usage réel pour améliorer le système.
Une tâche vous prend des heures chaque semaine ?
Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
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Pour aller plus loin : créer une IA sur mesure avec le RAG pour son entreprise.
Technologies : API Claude, GPT, Gemini, Mistral, RAG, PGvector, Pinecone, Node.js, NestJS, PostgreSQL, Supabase. Voir aussi applications web & SaaS.
Les projets d'automatisation et d'IA sont chiffrés sur devis, après un cadrage des processus et des données concernés. Le coût dépend du nombre de processus concernés, des outils à connecter et du volume d'usage. La consommation du modèle de langage, facturée à l'usage par son fournisseur, s'ajoute au coût du projet : nous l'estimons pendant le cadrage.
Le RAG (retrieval-augmented generation) consiste à fournir au modèle de langage, à chaque question, les passages pertinents de vos propres documents. L'assistant répond alors à partir de vos informations, à jour, et peut citer ses sources — au lieu de s'appuyer uniquement sur ce qu'il a appris ailleurs.
C'est un critère de conception, pas une option. Selon la sensibilité des données, nous choisissons le fournisseur et les conditions d'utilisation du modèle, et nous pouvons stocker l'index de vos documents dans votre propre base PostgreSQL (PGvector). Le choix est documenté avant le développement.
Souvent, une automatisation classique suffit : déplacer une donnée d'un outil à l'autre ne demande pas d'IA. Un modèle de langage devient utile quand il faut comprendre, classer ou rédiger du texte libre. Nous commençons par la solution la plus simple qui résout le problème.
Oui. Un assistant sur votre site, un tri automatique des demandes reçues par le formulaire, ou une fonctionnalité d'IA au cœur d'une application web ou mobile. Nous développons aussi les sites et applications eux-mêmes, ce qui évite de multiplier les prestataires.
Décrivez la tâche, les outils concernés et le volume : nous vous dirons si l'IA est utile, ou si une automatisation simple suffit.
Vous préférez en parler de vive voix ? Réserver un appel de 20 min ou appelez le 06 87 72 36 21.
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