IA et automatisation

Commencer par la valeur

Beaucoup de projets d'IA échouent pour une raison simple. Personne n'a vérifié si la tâche méritait d'être automatisée.

Nous commençons par une revue courte. Elle classe les usages possibles de votre activité par bénéfice et par difficulté, et indique clairement lesquels abandonner.

Ce que nous couvrons

• Revue et classement des cas d'usage, avec bénéfice attendu et effort nécessaire
• Création de modèles sur mesure, entraînés sur vos propres données
• Annotation et étiquetage des données, avec l'équipe pour le faire
• Ajustement de modèles ouverts à votre domaine et à vos langues
• Infrastructure d'entraînement et d'inférence, sur cloud ou sur votre matériel
• Automatisation documentaire et de données : extraction, classement, rapprochement, reporting
• Assistants internes construits sur vos propres documents et systèmes
• Automatisation de processus entre les outils que vous utilisez déjà
• Évaluation, supervision et réentraînement à mesure que vos données évoluent
• Choix des modèles et des fournisseurs, dont ce qu'il faut garder hors des services externes
• Gouvernance de l'IA : protection des données, conservation, règles d'usage
• Formation des équipes, de la sensibilisation des cadres à l'usage quotidien

Créer et entraîner des modèles

Tous les problèmes ne se résolvent pas en appelant un service externe. Quand une tâche est précise, répétitive et fondée sur vos propres données, un modèle plus petit entraîné pour elle coûte souvent moins cher à exploiter et reste plus facile à maîtriser.

Nous prenons la chaîne entière : préparation et annotation des données, choix de l'architecture ou du modèle ouvert de départ, ajustement, évaluation sur un jeu de test que vous validez, puis mise en production. Les équipes d'annotation peuvent être recrutées et encadrées localement.

Les langues de la région

Les services généralistes traitent mal le khmer, le lao et, dans une moindre mesure, le vietnamien. Un modèle ajusté sur vos propres contenus obtient de meilleurs résultats sur ces langues qu'un modèle générique plus gros, et il reste sur une infrastructure que vous contrôlez.

Infrastructure

L'entraînement et l'inférence n'ont pas les mêmes besoins. Nous dimensionnons les deux, sur GPU en nuage ou sur du matériel qui vous appartient, et nous gardons le coût d'exploitation visible au lieu de vous le faire découvrir sur une facture.

Vos données, et où elles vont

Envoyer les documents de l'entreprise à un modèle externe a des conséquences juridiques et organisationnelles. Cela compte pour les organisations qui rendent compte à des bailleurs ou à un siège européen.

Nous traitons la question comme une question de gouvernance d'abord. Parfois la bonne réponse est de garder un traitement entièrement hors des services externes.

Ce que nous déconseillons

Un agent conversationnel qui répond moins bien que vos équipes. L'automatisation d'un processus qu'il faudrait plutôt supprimer. Le remplacement d'une personne dont le vrai travail est le jugement. La revue sert à repérer ces cas tôt.