Démonstrations
Voyez le système fonctionner.
De l’entrée brute jusqu’à la validation humaine et au résultat structuré. Vous lancez l’exécution, vous suivez chaque étape, et c’est vous qui décidez si l’action part ou non.
Démonstration sur données synthétiques. Le pipeline, les règles et la validation sont exécutés réellement ; seules les données sont fictives. Aucune entreprise ni donnée client réelle n’est représentée.
Le parsing, les contrôles de cohérence, la détection des manques, les règles métier et la journalisation s'exécutent réellement dans votre navigateur. Les étapes marquées IA reposent en production sur un modèle de langage ; elles sont ici rejouées à partir d'un résultat enregistré, sans appel réseau ni coût.
Répartition des rôles
Ce que l'IA fait, ce qu'elle ne fait pas.
La confusion la plus coûteuse consiste à confier un calcul à un modèle de langage. Dans un système sérieux, chaque couche fait ce qu'elle sait faire.
IA Interpréter
- Comprendre un texte libre
- Classer une demande
- Extraire des champs d'un document non structuré
- Retrouver des documents par proximité de sens
- Reformuler, résumer
Code Calculer et appliquer
- Prix, remises, délais
- Règles métier de l'entreprise
- Contrôles de cohérence et de schéma
- Appels aux systèmes existants
- Journalisation et traçabilité
Humain Décider
- Tout ce qui engage l'entreprise
- Tout ce qui est irréversible
- Les cas ambigus et les exceptions
- L'arbitrage quand la confiance est faible
- La responsabilité, qui ne se délègue pas
Sous le capot
L'architecture, étape par étape.
Cliquez sur un bloc pour voir ce qu'il fait réellement, et ce qui se passe quand il échoue.
Entrée
Le déclencheur : un e-mail, un fichier déposé, un formulaire, un webhook, une heure de la journée.
- Le message brut est conservé tel quel, pour pouvoir rejouer un traitement.
- Les pièces jointes sont isolées avant toute lecture.
- Si l'entrée est illisible, elle part en file d'attente humaine plutôt que d'être devinée.
Parsing
Transformation du brut en quelque chose d'exploitable : décodage, extraction du texte, OCR si le document est scanné.
- Étape entièrement déterministe : même entrée, même sortie.
- Un PDF corrompu échoue ici, proprement, sans polluer la suite.
- Les métadonnées utiles (expéditeur, date, taille) sont conservées.
Classification et extraction
C'est là qu'un modèle de langage apporte quelque chose : lire un texte écrit librement et en sortir des données structurées.
- Chaque champ extrait porte un score de confiance.
- Un champ absent reste absent : le système ne comble pas les trous.
- Sous un seuil de confiance, le cas bascule vers l'humain.
Recherche de contexte
Retrouver, dans vos propres documents, ce qui éclaire la demande : dossiers comparables, historique du client, procédure applicable.
- Chaque élément retrouvé cite sa source.
- Les droits d'accès s'appliquent aussi à la recherche.
- Rien n'est inventé : si rien ne correspond, la réponse est « rien trouvé ».
Règles métier
Prix, délais, seuils, routage. Tout ce qui doit être exact vit ici, en code lisible et testable — jamais dans un modèle.
- Une règle fausse se lit et se corrige en une ligne.
- Les calculs sont reproductibles et auditables.
- C'est ici que vos particularités d'entreprise sont encodées.
Validation humaine
Le point de contrôle, placé juste avant l'action irréversible ou visible de l'extérieur.
- La proposition est affichée à côté de sa source, sans changer d'écran.
- Les points incertains sont signalés pour que l'attention aille au bon endroit.
- Approbation, modification et refus sont tous journalisés.
Action
L'écriture dans vos systèmes : créer un dossier, préparer un devis, ouvrir un ticket, envoyer une réponse.
- Chaque outil reçoit des droits limités à ce qu'il doit faire.
- Une action qui échoue est rejouable sans doublon.
- Aucune action sensible sans la validation de l'étape précédente.
Journalisation
Qui a fait quoi, quand, sur quelle donnée, avec quel résultat.
- Indispensable en cas de contrôle ou de litige.
- Permet de mesurer le taux d'exception et d'améliorer les règles.
- Une automatisation qui échoue en silence est pire qu'une tâche oubliée.
Garde-fous
Ce qui empêche le système de déraper.
Un agent à qui l'on donne un outil reçoit un pouvoir réel. Ces contraintes ne sont pas des options.
- Aucune action engageante sans validation humaine explicite
- Schémas de données contrôlés à l'entrée comme à la sortie
- Droits limités par outil, au strict nécessaire
- Journalisation horodatée de bout en bout
- Seuils de confiance : sous le seuil, un humain tranche
- Un champ absent reste absent, jamais deviné
- Règles déterministes partout où elles suffisent
- Repli humain quand une étape échoue
Ce qu'une IA ne doit pas décider seule
- Une décision juridique
- Un paiement ou un engagement financier
- Une suppression définitive
- Une validation métier critique
- Un envoi contractuel à un client
- Toute décision dont l'erreur est invisible et irréversible
Question fréquente
Pourquoi pas simplement ChatGPT ?
Très bon outil, et souvent le bon point de départ. Mais un assistant conversationnel utilisé seul, sans intégration dédiée, répond à une question ; il ne prend pas en charge un processus. Ce qui suit compare deux usages, pas deux produits.
Un assistant conversationnel utilisé seul
- Attend qu’on vienne le solliciter
- Ne dispose que du contexte fourni dans la conversation
- Produit une réponse : c’est ensuite un humain qui la reporte dans les systèmes
- Le contexte est à redonner à chaque nouvelle session
- Le résultat dépend de la façon dont la demande est formulée
- L’historique reste dans l’outil, pas dans vos traces métier
Un système connecté à vos workflows
- Se déclenche sur un événement : e-mail, fichier, formulaire, webhook
- Va chercher le contexte dans vos documents et vos bases
- Applique vos règles métier en code déterministe, pas par génération
- Prépare l’action et la soumet à validation humaine
- Écrit dans l’ERP, le CRM ou la messagerie via des intégrations dédiées
- Journalise chaque étape, horodatée et sourcée
Les plateformes conversationnelles proposent aujourd’hui des connecteurs et des API : la différence n’est pas « impossible » contre « possible », c’est un outil générique contre un système construit pour un processus précis, avec ses règles, ses contrôles et sa traçabilité.
Avant / après
Ce qui change dans la journée.
Aujourd'hui
- L'e-mail arrive
- Ouvrir la pièce jointe
- Relever les données à la main
- Chercher le dossier client
- Ouvrir l'ERP
- Ressaisir
- Répondre
Avec une automatisation
- L'e-mail arrive
- Le système prépare tout
- Vous validez
Le contrôle ne disparaît pas. C'est la saisie qui disparaît.
Cas d'usage
Les flux qui reviennent le plus souvent.
Chacun suit la même mécanique : entrée non structurée, extraction, contexte, règles, validation, action.
Traitement documentaire
Des pièces arrivent en vrac, dans des formats différents selon l'expéditeur.
- Workflow
- Classement, extraction, contrôle de complétude
- Validation
- Avant toute écriture comptable
- Systèmes
- GED, ERP, comptabilité
Tri et routage d'e-mails
Une boîte générique reçoit factures, support, commercial et urgences mélangés.
- Workflow
- Catégorie, priorité, client, destinataire
- Validation
- Sur les réponses sortantes
- Systèmes
- Messagerie, CRM, ticketing
Demandes d'offre
Chaque demande arrive avec un plan, une matière, des tolérances, parfois un tableau.
- Workflow
- Extraction, comparaison historique, pré-chiffrage
- Validation
- Avant envoi au client
- Systèmes
- ERP, CRM, gestion documentaire
Dossiers clients
Un dossier complet exige plusieurs pièces, rarement toutes reçues du premier coup.
- Workflow
- Contrôle de complétude, relance des pièces manquantes
- Validation
- Avant décision sur le dossier
- Systèmes
- GED, CRM
Recherche documentaire
L'information existe, mais personne ne sait dans quel dossier elle se trouve.
- Workflow
- Indexation, recherche par sens, réponse sourcée
- Validation
- Sources citées, vérifiables
- Systèmes
- Base documentaire interne
Incidents et interventions
Les signalements arrivent par portail, par mail et par téléphone, sans format commun.
- Workflow
- Qualification, urgence, rattachement, routage
- Validation
- Sur les interventions coûteuses
- Systèmes
- Ticketing, gestion technique
Configurateur
À quoi ressemblerait votre flux ?
Quatre questions, une architecture indicative. Ce n'est pas un devis — juste la forme que prendrait le système.
Votre flux potentiel
Discuter de ce workflow →Preuves techniques
Du code public, pas une plaquette.
Des démonstrations techniques publiées sur GitHub. Ce sont des démonstrations, pas des projets clients.
Tests
Ce qu'on essaie de casser avant vous.
Le happy path fonctionne toujours en démonstration. Ce qui compte, c'est le reste.
- Donnée obligatoire absente
- Système tiers indisponible
- Doublon reçu deux fois
- Document illisible ou corrompu
- Confiance d'extraction trop faible
- Format inattendu
- Utilisateur sans les droits requis
- Délai d'attente dépassé
Mesure
Ce qu'un système en production doit mesurer.
Aucun chiffre de performance n'est affiché ici : nous ne publions pas de résultats que nous n'avons pas mesurés chez un client.
Temps de traitement
De la réception au résultat, par type de demande.
Taux d'exception
Part des cas qui remontent à un humain, et pourquoi.
Taux de correction
Fréquence des modifications au moment de la validation.
Volume
Ce qui passe réellement dans le flux, jour après jour.
Coût par traitement
Appels modèle et infrastructure, ramenés à l'unité.
Disponibilité
Et surtout : les échecs silencieux, détectés.
Études de cas
Les études de cas clients viendront avec l’accord des clients.
Nous ne publions pas de cas inventé ni de résultat non mesuré. Chaque étude de cas suivra la même structure, pour que vous puissiez comparer ce qui compte.
- 01
Contexte et défi : l’entreprise, le processus, ce qui posait problème.
- 02
Environnement existant : les outils, les données, les contraintes.
- 03
Solution et architecture : ce qui a été construit, et pourquoi.
- 04
Contrôles : validations humaines, sécurité, traçabilité.
- 05
Déploiement et résultats : mise en production et résultats mesurés.
Démarche
De la démonstration à votre système.
Processus
On regarde comment ça se passe vraiment chez vous, pas comment c'est censé se passer.
Prototype
On construit un flux limité, sur un seul processus, avec vos vrais cas.
Validation
On le fait tourner en parallèle du traitement manuel et on compare.
Production
On connecte vos outils, on supervise, on corrige ce que la réalité révèle.
Vous avez un processus similaire ?
Décrivez ce que vous faites aujourd'hui, étape par étape. C'est le meilleur point de départ — bien plus utile qu'un cahier des charges.