02 / ARTIFICIAL INTELLIGENCE
L’IA utile. Dans vos processus.
L’intelligence artificielle prend sa valeur dans un usage précis. Nous concevons des assistants et des agents connectés à vos informations, avec les contrôles nécessaires à leur utilisation.
Parlons de votre projet01 / LE BESOIN
Intégrer l’IA autour d’une tâche vérifiable.
SEYA LABS conçoit des solutions d’IA pour rechercher une information, traiter des documents, assister une équipe ou préparer une action. Le projet commence par une tâche précise et un résultat attendu. Les données, les droits et l’évaluation déterminent ensuite si un assistant, un agent ou un traitement plus simple convient.
02 / CAS D’USAGE
Des applications concrètes.
Recherche documentaire
Retrouver une information dans vos documents, avec ses sources et les permissions de l’utilisateur.
Assistants métier
Aider une équipe à préparer une réponse, résumer un dossier ou comprendre une procédure.
Traitement documentaire
Extraire et classer des données, puis faire valider les cas ambigus avant leur intégration.
03 / DE LA CONCEPTION À L’USAGE
Ce que nous
construisons ensemble.
- 01Sélection d’un cas d’usage et corpus d’évaluation
- 02Architecture des données et des accès
- 03Prototype évalué puis intégration métier
- 04Suivi des coûts, des erreurs et de la qualité
CHOISIR LE PÉRIMÈTRE
Les décisions avant le développement.
Une tâche, un résultat attendu.
Décrire les entrées, les utilisateurs et ce qui rend une réponse acceptable. Un usage trop large devient difficile à évaluer. Une règle déterministe peut suffire lorsque le traitement ne demande pas d’interprétation.
Lire, proposer ou agir.
Un assistant qui répond et un agent qui modifie un outil demandent des contrôles différents. Nous précisons les permissions, les étapes de validation et les décisions qui restent à une personne.
Évaluer avant d’élargir.
Un jeu de cas représentatif sert à examiner qualité, erreurs, abstention et coût d’usage. Les critères sont définis avec le métier ; une démonstration réussie sur quelques exemples ne suffit pas à valider tout le périmètre.
L’IA peut produire une réponse plausible mais incorrecte. Le niveau de vérification doit correspondre à l’usage. Si les données sont insuffisantes ou si une erreur ne peut pas être détectée et reprise, le périmètre doit être revu avant de confier la tâche au système.
PRÉPARER LE CADRAGE
Les informations
qui font avancer.
- Des cas représentatifs
- Exemples d’entrées, résultats attendus et cas ambigus. Les personnes capables de valider ces attentes participent au cadrage.
- Des données utilisables
- Sources, qualité, propriétaires et droits d’accès. Le corpus et les services envisagés sont examinés avant leur intégration.
- Un cadre d’exploitation
- Volume de demandes, délai acceptable, validations humaines et responsable des corrections après lancement.
Comment vérifier la version livrée ?
Les scénarios de recette sont précisés avec vous. Ils peuvent notamment couvrir les points suivants.
- Comparer les sorties aux attentes sur le jeu de cas convenu.
- Tester l’absence d’information et les demandes hors périmètre.
- Vérifier les accès avec plusieurs profils et les limites des actions.
- Observer latence, consommation et prise en charge d’une erreur.
PRÉPARER VOTRE PROJET
Des réponses
avant le devis.
Des guides pour comparer les options, poser le périmètre et préparer les bonnes questions.
UNE MÉTHODE PARTAGÉE
Avancer avec des repères.
Comprendre le métier.
Nous cartographions vos processus, écoutons vos équipes et identifions le problème à résoudre en priorité.
Dessiner le système.
Parcours utilisateurs, architecture, données et intégrations : les choix structurants sont posés avant de développer.
Construire, puis valider.
Le produit avance en cycles courts. Vos équipes testent des versions concrètes et leurs retours orientent la suite.
Mettre en production.
Déploiement, supervision, documentation et transfert : nous préparons l'exploitation autant que la mise en ligne.
QUESTIONS FRÉQUENTES
Avant de
commencer.
Faut-il déjà disposer de données structurées ?
Pas toujours. Des documents peuvent constituer un point de départ. Nous évaluons d’abord leur qualité, leur actualité, leurs droits d’accès et leur adéquation au besoin.
Comment réduire les réponses incorrectes ?
Nous combinons sources explicites, jeux d’évaluation, règles de réponse et possibilité de ne pas répondre. Les tâches sensibles gardent une validation humaine. Aucune approche ne garantit une absence totale d’erreurs.
Quel modèle d’IA choisir ?
Le choix dépend de la qualité attendue, de la confidentialité, du coût, de la latence et des conditions d’hébergement. Nous comparons les options sur vos exemples plutôt que sur une préférence de fournisseur.
NEXT / CONSTRUISONS LA SUITE
Un problème à
transformer en
produit ?
Tout commence par votre besoin.
Parlons de ce qui pourrait mieux fonctionner.