Intégration IA
à partir de
$2700/ projet
Vous voyez ce que l'IA fait ailleurs et vous vous demandez ce qu'elle peut faire chez vous. On commence par identifier une tâche précise, coûteuse et répétitive — puis on vérifie sur vos données que ça marche.
Réserver un premier échange30 minutes, sans engagement, rien à préparer.
pour qui
Vous êtes au bon endroit si
- Vos équipes passent des heures sur une tâche répétitive de lecture, de tri ou de saisie
- Vous accumulez des documents ou des messages que personne n'a le temps d'exploiter
- Vous voulez intégrer l'IA à un produit existant sans tout reconstruire
- Vous avez déjà testé un outil IA grand public et buté sur vos données réelles
Un autre forfait vous ira mieux si
- Vous voulez « faire de l'IA » sans problème métier identifié : commençons par un échange, pas par un devis
- Vos données n'existent pas encore ou ne sont pas exploitables : il faut d'abord traiter ce sujet
- Vous cherchez à entraîner un modèle de zéro : c'est un autre métier et un autre budget
la méthode
Premier échange
Votre implication : 30 minutes, rien à préparer
On cherche la tâche qui vous coûte le plus de temps aujourd'hui. Si aucun cas d'usage ne tient debout, je vous le dis franchement — c'est plus utile qu'un projet qui n'apporte rien.
Cadrage du cas d'usage
Votre implication : Accès à vos données et à la personne qui connaît le métier
On définit ce que le système doit produire, et surtout comment on saura qu'il fonctionne : un critère chiffré, décidé avant de commencer. Sans ce critère, un projet IA n'a aucun moyen d'être déclaré réussi.
Preuve de concept
Votre implication : Vous jugez les résultats sur vos propres cas
Je construis une première version sur un échantillon de vos données réelles, et vous en évaluez la qualité. Si le critère fixé n'est pas atteint, on s'arrête ou on change d'approche — avant d'avoir engagé le budget d'industrialisation.
Mise en production
Votre implication : Validation des cas limites
Le POC devient un composant fiable dans votre produit : gestion des erreurs, comportement quand le modèle se trompe, et contrôle des coûts d'appel. C'est cette étape qui sépare une démo d'un outil utilisable.
Transfert et suivi
Votre implication : Prise en main par vos équipes
Je vous montre comment surveiller la qualité des réponses et la facture d'API dans la durée, et ce qu'il faut ajuster quand vos données évoluent.
livrables
- La fonction IA intégrée à votre produit existant
- Le code source complet, sur votre dépôt Git
- Le critère de réussite chiffré et les résultats mesurés
- Le suivi des coûts d'appel au modèle
- Une prise en main pour vos équipes techniques
le budget
- L'état de vos données : exploitables telles quelles ou à préparer
- Le volume à traiter et la fréquence des appels
- Le niveau de fiabilité exigé — une erreur tolérable ne coûte pas le même effort qu'une erreur interdite
- L'intégration au système existant et le nombre d'outils à connecter
à préparer
Pour démarrer, il me faut seulement
- Une personne qui connaît le métier et peut juger si une réponse est bonne ou non
- Une tâche concrète qui vous coûte du temps aujourd'hui
Le reste, on le construit ensemble
Si vous n'avez rien de tout ça, c'est normal et ce n'est pas bloquant : c'est exactement le travail de l'étape de cadrage.
- Un échantillon de vos données réelles, dans le format où elles sont
- Des exemples de résultats attendus, même une dizaine suffit
- Le critère qui définira la réussite du projet
- Vos contraintes de confidentialité sur les données traitées
- Le budget mensuel que vous acceptez pour les appels au modèle
questions
- Pourquoi les coûts d'API ne sont-ils pas inclus ?
- Parce qu'ils dépendent de votre usage réel, pas de mon travail. Ce sont des frais récurrents facturés par le fournisseur du modèle, sur vos propres comptes. Je les estime pendant le cadrage et je conçois le système pour les limiter, mais les facturer forfaitairement reviendrait à vous vendre une marge sur une consommation que vous maîtrisez mieux que moi.
- Mes données sont confidentielles. Où vont-elles ?
- C'est une question à trancher au cadrage, pas après. Selon votre niveau d'exigence, on choisit un fournisseur qui s'engage à ne pas réutiliser vos données, une infrastructure dédiée, ou un modèle hébergé chez vous. Chaque option a un coût différent, et je vous les présente avant de choisir.
- Et si l'IA se trompe ?
- Elle se trompera, c'est une propriété de ces systèmes et non un défaut à corriger. Tout le travail consiste à décider ce qui se passe alors : une validation humaine avant action, un signalement des cas incertains, ou une correction automatique. On définit ce comportement pendant la mise en production.
- Et si le POC ne donne rien ?
- On s'arrête, et c'est prévu. Le critère de réussite est fixé avant de commencer précisément pour que cette décision soit factuelle et non un débat. Vous aurez dépensé le coût d'un POC, pas celui d'un projet complet parti dans le mur.
démarrer
Le premier échange sert à savoir si le projet tient debout. Si ce n'est pas le cas, je vous le dis — c'est plus utile pour vous qu'un devis.
Réserver un créneau