Nous zoomons sur l’IA dont votre entreprise a besoin — et nous la construisons jusqu’en production.
Nous développons des systèmes d’IA sur Claude, Google Gemini et OCI Generative AI, raccordés à l’ERP et aux bases de données que vous exploitez déjà. Du premier cas retenu au système en production, généralement six à douze semaines.
Si vous peinez à mettre votre IA en production, nous avons la solution.
La plupart des projets d’IA qui échouent n’ont pas un problème de modèle. Ils ont un problème d’ingénierie : personne n’a défini où l’IA peut décider seule, ce qui se passe quand elle se trompe, et comment prouver plus tard ce qui a été décidé. C’est là que nous zoomons.
Rapide à démontrer, coûteuse à maintenir
Elle impressionne en présentation puis n’atteint jamais la production — ou elle y arrive et personne ne sait l’expliquer.
- Des réponses inventées que personne ne détecte à temps
- Des données internes envoyées à l’extérieur sans savoir lesquelles
- Des coûts par appel qui n’apparaissent que sur la facture
- Impossible de reconstituer pourquoi elle a décidé ainsi
- On change de modèle, le comportement change, tout casse
Plus lente à démarrer, réellement durable
Elle passe en production avec la même rigueur que tout autre composant critique du système — car c’est ce qu’elle devient.
- Périmètre explicite : ce qu’elle décide et ce qu’elle transmet
- Des réponses ancrées dans vos données, avec la source citée
- Coût et latence mesurés par opération
- Journal complet des entrées, sorties et décisions
- Tests de non-régression avant tout changement de modèle
Six principes que nous ne négocions pas.
Ce ne sont pas de bonnes intentions. Ce sont des exigences techniques, écrites avant la première ligne de code.
Le périmètre avant le modèle
On définit d’abord ce que l’IA peut décider seule et où elle doit obligatoirement passer la main à une personne. La technologie vient ensuite.
Ancrée dans vos données
Des réponses construites à partir de vos propres sources, avec une citation vérifiable. Sans origine, une réponse ne sort pas.
Tout est auditable
Chaque appel enregistre l’entrée, la sortie, le coût et la version du modèle. Des mois plus tard, on peut encore expliquer une décision à un client ou à un auditeur.
Échouer en sécurité
Quand la confiance est faible, le système ne devine pas : il escalade vers une revue humaine. Une IA capable de dire « je ne sais pas » vaut mieux qu’une IA presque toujours juste.
Remplaçable par conception
Le modèle est isolé derrière une couche dédiée. Changer de fournisseur est une décision de coût, jamais une réécriture.
Mesuré face à l'alternative
Avant de démarrer, on écrit à quoi on se compare et quel chiffre justifie de continuer. Si le processus existant fait mieux, nous l'arrêtons.
Du diagnostic au système en production.
Diagnostic d’opportunité
Là où l’IA est réellement rentable dans votre activité — et là où elle n’ajoute que coût et risque. Vous repartez avec une liste priorisée, une estimation de charge et les cas que nous recommandons de ne pas traiter.
Assistants sur données internes
Recherche et réponse sur votre documentation, votre base de données ou l’historique de vos processus. Avec la source citée à chaque réponse, sans exposer ce qui ne doit pas sortir.
Agents IA
Ils exécutent des tâches en plusieurs étapes dans vos systèmes actuels — permissions cadrées, journal de chaque action et confirmation humaine là où la décision compte.
Analyse & tableaux de bord
Des tableaux de bord raccordés à l’ERP et aux bases de données en place, avec des questions en langage naturel et la requête derrière chaque chiffre.
Automatisation des processus
Nous supprimons les tâches répétitives — classification, extraction et routage de documents, e-mails ou demandes — avec un seuil de confiance et une file de revue humaine pour les cas douteux.
Intégration aux systèmes existants
La partie généralement sous-estimée. Connecter le modèle à l’ERP, à Oracle, à l’API interne et au flux que vos équipes utilisent déjà, sans imposer de changement d’habitudes.
Gouvernance et audit
Journalisation des usages, maîtrise des coûts, politique de données et la preuve documentée de la façon dont le système décide — avant qu’on ne la demande.
Développement sur mesure
Sites, systèmes et applications construits sur mesure pour votre processus — sans solution générique, sans gaspillage. Backend, base de données et couche d’IA comme un seul système.
Pas de big bang. Un cas à la fois, mesuré.
Nous préférons prouver la valeur sur un processus réel et restreint plutôt que dessiner une stratégie d’IA qui reste en présentation. Cycles courts, livrables visibles dès la première semaine.
Comprendre le processus, pas la technologie
Une conversation sur la façon dont le travail se fait aujourd’hui, qui décide quoi et où l’on perd du temps. La technologie vient après — et parfois la bonne réponse n’implique aucune IA.
Choisir un cas avec une métrique
Un processus délimité où l’avant et l’après se mesurent — temps par demande, taux d’erreur, coût par opération. Sans métrique, aucune façon honnête de dire si ça a marché.
Prototype avec des données réelles
Avec vos données, pas un échantillon de démonstration. C’est là qu’apparaissent les cas tordus qui décident de la viabilité de l’idée — et mieux vaut qu’ils apparaissent maintenant.
Production avec filet de sécurité
Déploiement par paliers, revue humaine sur les cas à faible confiance, suivi du coût et de la qualité. Le filet s’ajuste à mesure que les données d’usage montrent où il est nécessaire.
Remettre le contrôle
Documentation, formation de l’équipe et accès aux journaux. L’objectif est que vous puissiez exploiter et questionner le système sans dépendre de nous.
Les outils que nous utilisons.
Le choix dépend toujours du problème et de l’existant. Bien s’intégrer à ce que vous avez vaut mieux qu’introduire une technologie nouvelle.
Prêt à zoomer sur votre prochain projet ?
Décrivez le processus en deux lignes et nous vous dirons comment nous l’aborderions, avec un délai et une première étape. Réponse sous 1 jour ouvré.
zoompositivo@zoompositivo.ptVoyez notre IA en action — cet assistant, c’est nous qui l’avons construit, avec la technologie que nous vendons.