Feuille 01 — Module Intelligence artificielle
L'IA pour un usage précis, jamais pour l'effet d'annonce.
Assistant interne, recherche documentaire, chatbot, classification, OCR, génération de rapports — chaque brique IA répond à une tâche identifiée, mesurable, avec un résultat vérifiable. Pas d'IA ajoutée pour figurer sur une plaquette commerciale.
Feuille 02 — Constat
Pourquoi la plupart des projets IA en entreprise n'aboutissent pas.
- Un chatbot déployé sans périmètre défini, qui répond à côté ou invente des informations
- Des heures perdues à rechercher une information déjà présente dans des documents internes mal indexés
- Des documents papier ou scannés qu'il faut ressaisir à la main faute d'extraction automatique
- Un outil IA choisi pour l'image, sans lien avec un besoin métier réel — donc jamais vraiment utilisé
Feuille 03 — Ce qui est inclus
Des briques IA délimitées, mesurables.
Assistant interne
Réponses aux questions récurrentes de l'équipe à partir de vos propres documents et procédures — pas d'invention hors périmètre.
Recherche documentaire (RAG)
Une base documentaire interne interrogeable en langage naturel, avec la source citée pour chaque réponse — traçabilité garantie.
Chatbot cadré
Un chatbot limité à un périmètre défini (support client, FAQ produit), avec des garde-fous explicites sur ce qu'il peut et ne peut pas répondre.
OCR & vision IA
Extraction automatique de données depuis des documents scannés, factures, bons de livraison ou photos — sans ressaisie manuelle.
Classification & tri automatique
E-mails, demandes ou documents automatiquement classés et orientés vers la bonne personne ou le bon dossier.
Résumé & génération de rapports
Synthèse automatique de rapports d'intervention, comptes rendus ou données de production — le premier jet est généré, vous validez.
Feuille 04 — Déroulement
Le même processus rigoureux que pour chaque module.
Étude, conception, développement, mise en service, formation et suivi — avec pour ce module une étape de cadrage stricte du périmètre de l'IA et de ses limites, avant tout développement. Une IA mal délimitée crée plus de problèmes qu'elle n'en résout.
Voir la méthode en détail →Feuille 05 — Cas type
Un exemple concret.
Une équipe technique cherche systématiquement une même procédure
dans des centaines de pages de documentation PDF dispersées dans une GED. Avec un
assistant de recherche, la recherche
passe de plusieurs minutes à quelques secondes, avec une réponse
vérifiable plutôt qu'une réponse inventée.
L'assitant du site i-tech, est un modele leger de cette oprion, testez le! (en bas à droite)
Feuille 06 — Sous le capot
Stack, selon le besoin du projet et la sensibilité des données.
Feuille 07 — Questions fréquentes
Ce qu'on nous demande souvent.
Nos données sensibles restent-elles en interne ?
Selon la sensibilité des données et vos contraintes, une solution en IA locale (hors cloud) peut être privilégiée — ce choix est posé dès le cadrage du projet.
Comment évite-t-on que l'IA invente des réponses ?
En limitant strictement son périmètre et en la faisant s'appuyer sur vos documents réels avec citation de source, plutôt que de la laisser répondre librement.
Faut-il des données massives pour démarrer un projet IA ?
Non — beaucoup des usages ci-dessus (recherche documentaire, OCR, classification) fonctionnent sur un volume de documents raisonnable, pas sur du big data.
Peut-on commencer par un périmètre restreint avant d'étendre ?
C'est l'approche recommandée : un usage précis, validé, mesuré — puis extension si le résultat est concluant.
Feuille 08 — Étape suivante
Parlons de votre cas d'usage IA.
Décrivez la tâche que vous voulez alléger — réponse personnelle sous 48h.