Conseil IA
De l’expérimentation à des solutions intégrées à votre métier
L’intelligence artificielle permet de mieux exploiter vos informations, d’automatiser certains traitements et de développer de nouveaux services. Encore faut-il identifier les usages qui apportent de la valeur, disposer des bonnes données et anticiper les conditions de mise en production.
Chez Amiltone, nous réunissons les compétences en Data Science, ingénierie IA et développement applicatif pour concevoir des solutions adaptées à vos processus métier. Notre accompagnement va de la qualification d’un besoin à l’intégration et à l’évolution de l’IA dans votre environnement.
Pourquoi intégrer l’IA dans votre entreprise
L’intérêt d’un projet IA ne tient pas à la nouveauté du modèle utilisé. Il se mesure à ce qu’il permet réellement de changer dans le quotidien des équipes, la qualité des décisions ou la relation avec les utilisateurs. Les bénéfices varient selon les données disponibles et les processus concernés.
Automatiser les tâches répétitives
Classer des demandes, extraire des informations de documents ou assister le traitement de dossiers pour réduire les ressaisies et les opérations manuelles.
01.
Mieux anticiper
Identifier des tendances, prévoir certains volumes ou repérer des anomalies pour orienter les décisions et agir plus tôt.
02.
Faciliter l’accès à l’information
Donner aux collaborateurs et aux utilisateurs un accès plus simple à des connaissances dispersées, par exemple au moyen d’un assistant documentaire.
03.
Adapter les services aux usages
Proposer des réponses ou des parcours plus pertinents à partir du contexte, des demandes et des données mobilisables.
04.
Fluidifier les processus métier
Relier les capacités de l’IA aux applications et aux règles existantes pour aider les équipes à avancer sans créer un outil supplémentaire isolé.
05.
L’IA n’est cependant pas la bonne réponse à chaque problème. Une automatisation classique, une amélioration du processus ou un meilleur accès aux données peuvent parfois suffire. C’est aussi ce que doit permettre d’identifier le cadrage.
Nos expertises en intelligence artificielle
L’IA recouvre des techniques différentes. Nous choisissons les approches en fonction du résultat recherché, du type de données, du niveau de fiabilité attendu et de l’environnement dans lequel la solution doit fonctionner.
01.IA générative
Explorer, produire et organiser l’information.
Concevoir des assistants conversationnels, faciliter la recherche documentaire, synthétiser des contenus ou assister la rédaction et le traitement de documents. Les modèles de langage peuvent être reliés à des sources métier et à des outils, avec des règles d’accès et de validation adaptées.
02.Analyse d’image
Interpréter des informations visuelles.
Utiliser la vision par ordinateur pour classer des images, détecter des objets, repérer certains défauts ou extraire des informations de documents visuels. La qualité des résultats dépend du contexte de capture et des données d’évaluation.
03.Infrastructure Data
Donner aux modèles des données et un environnement exploitables.
Organiser la collecte, la préparation, le stockage et l’accès aux données. Définir les flux, les environnements et les contrôles nécessaires pour entraîner, tester ou alimenter les modèles, puis faire fonctionner les solutions dans la durée.
04.Modèles prédictifs
Identifier des tendances et éclairer les choix.
Exploiter l’apprentissage automatique pour anticiper des volumes, détecter des anomalies, segmenter des populations ou estimer certains événements. Les modèles sont confrontés à des données représentatives et à des critères métier mesurables.
05.IA agentique
Orchestrer des actions dans vos outils métier.
Concevoir des agents IA capables d’enchaîner des tâches définies : consulter des informations autorisées, interroger des API, préparer des opérations ou mettre à jour un outil métier. Leur périmètre d’action repose sur des permissions explicites, des contrôles et, lorsque nécessaire, une validation humaine.
L’IA au service de votre secteur
Les mêmes techniques peuvent répondre à des situations très différentes. Ce sont les données, les règles métier et les contraintes opérationnelles qui déterminent la solution à envisager. Voici quelques exemples de cas d’usage possibles, à discuter selon votre contexte.
01.
Transport
Anticiper les flux et aider à la planification.
L’analyse des historiques peut contribuer à prévoir des volumes, repérer des perturbations ou mieux répartir certaines ressources. La pertinence du modèle dépend notamment de la qualité des données et des conditions réelles d’exploitation.
02.
Industrie
Détecter, prévoir et contrôler.
La vision par ordinateur peut assister l’identification de défauts ; les modèles prédictifs peuvent aider à analyser des signaux de fonctionnement ou anticiper des besoins de maintenance. Ces usages demandent une validation sur des données de production représentatives.
03.
Médical
Structurer l’information et assister certains traitements.
L’IA peut aider à organiser une documentation, classifier des contenus ou retrouver plus vite une information. Tout usage impliquant des données de santé ou une décision clinique requiert un cadrage renforcé, des contrôles appropriés et le respect des obligations applicables.
04.
Services
Simplifier les demandes et la recherche d’information.
Un assistant IA peut orienter les utilisateurs, répondre à des questions fréquentes à partir d’une base documentaire ou préparer le traitement de demandes. Les équipes conservent la main sur les cas complexes ou sensibles.
05.
Marketing
Analyser les tendances et assister la production.
Les modèles peuvent aider à segmenter des données, identifier des comportements ou préparer des variantes de contenus. Les résultats doivent être vérifiés et les usages de données personnelles encadrés.
Nos chiffres et nos experts Data & IA
De l’architecture des données à la mise en production des modèles, nos projets IA mobilisent des savoir-faire complémentaires. Ces repères présentent l’expérience de nos équipes et les profils susceptibles d’intervenir selon votre contexte.
+10 ans
années d’expérience
50
Teraoctets de données valorisées en 2024
100%
projets conçus sur mesure
Nous mobilisons les profils adaptés aux enjeux de votre projet, de l’analyse des données à l’intégration et à l’exploitation des solutions IA.
L’intelligence artificielle, bien plus qu’un modèle
Un système IA ne se résume pas à un algorithme. Pour devenir utilisable dans une entreprise, il associe un besoin clairement défini, des données adaptées, une méthode de traitement et une intégration dans l’environnement existant.
Le cas d’usage
Quel problème résoudre, pour quels utilisateurs, et comment juger que le résultat est utile ? Il peut s’agir de retrouver une information, d’aider à prévoir une demande, d’analyser un document ou d’assister un traitement.
Les données
Quels contenus ou historiques sont nécessaires ? Où se trouvent-ils, qui peut y accéder et quelle est leur qualité ? Selon l’usage, les données peuvent servir à entraîner, tester ou enrichir les réponses d’un modèle.
Le modèle et ses règles
Quelle famille de modèle répond au besoin ? Quelles instructions, limites, critères d’évaluation et validations faut-il prévoir ? Le choix dépend du contexte, non d’un modèle considéré comme universel.
L’intégration et l’exploitation
Comment la solution échange-t-elle avec les applications, les données et les utilisateurs ? Qui suit les performances, les coûts, les incidents et les évolutions une fois l’IA en production ?
Comment construisons-nous une solution IA exploitable
Une expérimentation IA doit permettre d’apprendre, de décider et, si les résultats le justifient, de préparer la suite. Notre approche s’organise autour de six activités qui peuvent se chevaucher ou être adaptées à l’avancement de votre projet.
Comprendre et qualifier le besoin
Nous échangeons avec les métiers et l’IT sur les usages, les irritants, les utilisateurs, les contraintes et la valeur attendue.
Sortie possible
Cas d’usage cadré, premiers critères de réussite et points à arbitrer
Vérifier les données et la faisabilité
Nous évaluons la disponibilité, la représentativité, la qualité et les droits d’usage des données. Nous identifions les principales dépendances du SI et les limites techniques.
Sortie possible
Diagnostic de faisabilité et hypothèses à vérifier
Expérimenter et évaluer
Lorsque c’est utile, un POC compare des approches sur des exemples représentatifs. Nous observons la qualité des réponses, les erreurs, la latence et les coûts associés.
Sortie possible
Résultats d’évaluation et décision de poursuivre, ajuster ou arrêter
Concevoir et intégrer
Nous définissons les échanges avec les applications, les règles métier, les interfaces, les habilitations et les éventuelles validations humaines.
Sortie possible
Solution intégrée sur un périmètre maîtrisé
Industrialiser et déployer
Nous préparons les environnements, les tests, les automatisations, la supervision et les procédures nécessaires à une exploitation fiable.
Sortie possible
Déploiement organisé et critères d’exploitation partagés
Mesurer et faire évoluer
Nous suivons les indicateurs utiles, analysons les écarts et prévoyons la maintenance des données, du modèle et des composants applicatifs.
Sortie possible
Plan d’amélioration et modalités de suivi
Une approche progressive pour intégrer l’IA efficacement
Un projet IA peut commencer par une question métier, un ensemble de données à explorer ou un prototype déjà réalisé. Les approches Smart, Boost et Scale permettent de mobiliser le niveau de travail adapté à votre maturité, sans imposer systématiquement un parcours complet.
SMART
Identifier les opportunités
Vous souhaitez comprendre où l’IA pourrait être utile avant d’engager un projet ? Nous aidons vos équipes à partager les fondamentaux, à examiner les processus et à faire émerger des pistes concrètes.
BOOST
Expérimenter et décider
Vous avez identifié un cas d’usage, mais sa faisabilité ou son intérêt reste à confirmer ? Nous examinons les données et confrontons les approches possibles à des critères de réussite définis avec vous.
SCALE
Intégrer et exploiter
Un usage a été validé et doit devenir une fonctionnalité fiable ? Nous préparons son intégration au SI, sa mise en production et les mécanismes nécessaires au suivi dans le temps.
Expérimenter pour mieux réaliser : notre centre d’innovation Nexus
Les outils et les modèles d’intelligence artificielle évoluent rapidement. Leur intérêt ne se démontre pas avec une liste de nouveautés, mais lorsqu’on les confronte à des situations concrètes.
Au sein de notre centre d’innovation Nexus, Amiltone explore de nouvelles approches, teste des cas d’usage et partage les enseignements de ces expérimentations. Ces travaux contribuent à nourrir les réflexions de nos équipes, à évaluer les compromis techniques et à identifier des possibilités d’application dans les projets.
Notre parti pris est simple : expérimenter pour mieux choisir, puis construire ce qui peut être réellement exploité et maintenu.
Un besoin concret, une réponse démontrable.
Nos dernières réalisations
-
Effet Passementeries : un ERP sur mesure au service d’un savoir-faire artisanal unique en France.
Découvrez comment Amiltone accompagne Effet Passementeries avec une application métier sur mesure, au service de ses ateliers et…
-
L’innovation au service de l’environnement 🌱 Amiltone accompagne BioMérieux dans la réalisation de son bilan carbone.
Amiltone assiste BioMérieux pour la réalisation de ses objectifs environnementaux, et notamment le calcul du fameux Scope 3.
-
Simuler avant de réaliser, l’assurance de bien optimiser ses chantiers !
Amiltone a développé une application pour permettre aux ingénieurs Égis Rail de simuler des problématique chantier, afin d’optimiser…
-
Gérer, optimiser et maintenir une chaine de livraison mobile !
Maintenance applicative et optimisation technique pour la partie Mobile du Groupe SEB.
-
Création d’un dashboard unique de pilotage business et commercial
Concevoir et optimiser la réalisation de dashboard et penser la Business Intelligence pour assister les décisions stratégiques !
-
Comment moderniser l’écosystème e-commerce d’une marque française emblématique ?
Découvrez comment Amiltone accompagne le groupe Richard-Pontvert dans la transformation de son écosystème e-commerce : intégration Directus, optimisation…
Les expertises complémentaires mobilisables
Un projet IA mobilise rarement un seul métier. Selon les données, les usages et le niveau de production attendu, nous associons les compétences nécessaires au moment utile.
Organiser les sources, fiabiliser les données, construire les flux et définir les conditions de gouvernance.
Intégrer les fonctionnalités IA dans les interfaces, les applications métier et les API existantes.
Préparer les environnements, automatiser les déploiements et observer les solutions exploitées.
Maîtriser les accès, les vulnérabilités et les risques liés aux composants et aux échanges.
Définir des scénarios de contrôle, suivre les régressions et fiabiliser les chaînes de livraison.
Nous répondons
à vos questions
01.Qu’est-ce que le conseil en intelligence artificielle ?
Le conseil IA aide une organisation à identifier des usages pertinents, vérifier leur faisabilité et choisir une trajectoire de réalisation. Il peut couvrir le cadrage, l’étude des données, la comparaison des modèles, l’expérimentation et la préparation de la mise en production.
02.Quelle différence entre IA générative et Machine Learning ?
Le Machine Learning regroupe des méthodes d’apprentissage à partir de données, par exemple pour classer, détecter ou prédire. L’IA générative utilise notamment ces approches pour produire de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou du code. Les deux peuvent être complémentaires.
03.Faut-il disposer de beaucoup de données pour lancer un projet IA ?
Pas toujours. Certains usages s’appuient sur des modèles existants et une documentation métier maîtrisée ; d’autres nécessitent des historiques représentatifs et de bonne qualité. La question porte autant sur la pertinence et les droits d’usage que sur le volume.
04.Comment passer d’un POC IA à une mise en production ?
Il faut d’abord vérifier que les résultats obtenus restent satisfaisants sur des cas représentatifs. Viennent ensuite l’intégration au SI, la sécurité, la supervision, la maîtrise des coûts, la maintenance et les responsabilités opérationnelles.
05.Comment mesurer la valeur d’une solution IA ?
Les indicateurs dépendent de l’objectif : qualité des réponses, taux d’erreur, délai de traitement, coût par opération ou niveau d’adoption. Ils doivent être reliés à un résultat métier observable plutôt qu’à une mesure technique isolée.
Parlons de votre projet IA
Vous souhaitez identifier un usage, tester une approche ou intégrer une fonctionnalité d’intelligence artificielle dans votre système d’information ? Échangeons sur votre besoin, les données disponibles et les décisions à prendre pour avancer.
