IA et automatisation des process

La question n'est pas « que peut faire l'IA », c'est « qu'est-ce qui, chez vous, se répète assez pour valoir d'être automatisé ». Le tri de demandes entrantes, la préparation d'une réponse, l'extraction d'informations d'un document, le contrôle de complétude d'un dossier : ces tâches ont un volume mesurable et une règle stable. Nous les traitons, avec une validation humaine sur tout ce qui engage l'entreprise. Ce qui relève d'un flux déterministe, nous l'écrivons comme tel — appeler « IA » une suite de règles n'aide personne.

Ce que vous recevez

Les livrables

• check_circleLa cartographie des process avec, pour chacun, le temps qu'il coûte aujourd'hui
• check_circleLe taux d'erreur mesuré sur vos dossiers réels, pas sur un jeu de démonstration
• check_circleL'automatisation en production, avec son écran de supervision
• check_circleLa trace de chaque décision : ce qui a été proposé, par quoi, validé par qui
• check_circleCe que nous avons écarté, et pourquoi — souvent la partie la plus utile du rapport

Questions fréquentes

Mes données partent chez OpenAI ?

Cela dépend de l'architecture, et c'est un choix explicite dès le départ. Nous travaillons sur des données de santé, où l'arbitrage est strict : ce qui doit rester chez vous y reste, quitte à utiliser un modèle moins performant. Ce point est tranché avant la première ligne de code, jamais après.

Et si l'IA se trompe ?

Elle se trompera. C'est pour ça que nous mesurons le taux d'erreur avant la mise en production, que nous n'automatisons que ce dont l'erreur est rattrapable, et qu'une validation humaine garde la main sur ce qui engage l'entreprise.

Combien ça coûte à faire tourner ?

Le coût par traitement se calcule et s'annonce avant. Sur beaucoup de cas, il se compte en centimes — mais multiplié par un gros volume, il devient une ligne à surveiller. Nous la mettons dans le tableau de bord dès le premier jour.