INTÉGRATION IA
Intégration IA en entrepriseassistants, RAG sur documents, automatisations.
On intègre l’IA à vos outils pour répondre plus vite, automatiser la compréhension (docs, emails) et améliorer vos process. Résultat : moins de charge, plus de qualité, et un ROI mesurable.
On commence par la valeur : un use-case, des KPI, puis on industrialise.
Résultat attendu
IA utile : productivité + qualité
L’IA sert à accélérer, standardiser et aider vos équipes. On combine IA + automatisation (workflows) pour un vrai impact.
Support
Réponses plus rapides, meilleure satisfaction, moins de tickets.
Ops
Extraction, tri, classification : moins de tâches manuelles.
Sales
Qualification, réponses aux objections, aide à la vente.
Cas concrets
Exemples d’intégrations IA
On démarre souvent par un use-case simple, puis on élargit.
Assistant interne (RAG)
- • Procédures, onboarding, FAQ interne
- • Recherche dans vos documents
- • Réponses cadrées + sources
Support client
- • FAQ + base de connaissances
- • Tri de demandes
- • Escalade vers humain si besoin
Extraction de documents
- • Devis/factures/PDF
- • Champs structurés vers CRM/Sheets
- • Contrôles qualité + logs
Tri & classification
- • Emails / tickets
- • Catégorisation
- • Priorisation et routage
Méthode
Comment on déploie une IA (sans prise de risque)
Cadrage
Use-case, KPI, risques, données.
Sources
FAQ, docs, pages, structure RAG.
Build
API, UI, intégrations, tests.
Run
Monitoring, feedback, itérations.
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FAQ
Questions fréquentes
Réponses directes — pensées pour vos prospects et pour les moteurs IA.
Qu’est-ce qu’une intégration IA en entreprise ?
C’est l’ajout d’un module IA dans vos outils et vos processus : assistant (support/ops), extraction de données, classification, génération de réponses, ou analyse de documents. L’IA devient un “collègue” connecté à vos données.
C’est quoi le RAG et pourquoi c’est utile ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à l’IA de chercher l’information dans vos sources (PDF, Notion, site, base interne) puis de répondre de manière contextualisée. Ça réduit les hallucinations et améliore la pertinence.
Quels cas d’usage ont le meilleur ROI ?
Souvent : support client (FAQ + réponses), qualification de leads, extraction de champs depuis documents, tri/catégorisation (tickets, emails), et assistant interne sur procédures.
Peut-on héberger l’IA en local (Ollama) ?
Oui. Pour certaines entreprises, un déploiement local (Ollama/Mistral) est pertinent : contrôle des données, coûts, et conformité. On choisit l’architecture selon vos contraintes.
L’IA doit faire gagner du temps (et rester sous contrôle).
On choisit l’architecture adaptée : local (Ollama) ou cloud, avec des garde-fous.