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IA Booster Phase 250% sur l'implémentation (PME)
Sur mesure
Agents IA sur mesure
Un agent IA conçu pour votre métier spécifique. Analyste contrats juridiques, assistant comptable, support client multilingue : nous développons sur mesure.
Pour qui ?
Trois profils qui tirent un bénéfice direct de cette formule.
Métiers très spécialisés
Votre savoir-faire ne tient pas dans un chatbot générique.
Entreprises avec un vrai cas d'usage
Un processus qui consomme des dizaines d'heures par semaine.
Décideurs avec un budget dédié
Vous voulez un livrable précis, mesuré, qui sort du POC.
Selon la taille de votre structure
Un développement sur mesure se justifie quand un processus consomme des dizaines d'heures par semaine. Le seuil varie selon la taille.
TPE — 1 à 9 salariés
Cas plus rare mais réel : un processus unique à très fort volume — relances, qualification de demandes entrantes, première analyse de dossiers. Le POC de 2 à 3 semaines permet de valider le gain avant d'engager le développement complet.
PME — 10 à 49 salariés
Le cœur de cible : un agent qui automatise un goulot d'étranglement identifié — pré-classification comptable, analyse de contrats, réponses support — intégré à vos outils existants et mesuré sur votre benchmark métier.
PME et ETI — 50 à 249 salariés
Agents intégrés au système d'information : authentification centralisée, environnements de test et de production séparés, gouvernance documentée et transfert de compétences à votre équipe IT.
Ce que comprend la formule
Le détail concret de ce que vous obtenez. Aucun frais caché.
- Cadrage métier approfondi
- Conception architecture de l'agent
- Développement & itérations
- Évaluation systématique (benchmarks métier)
- Intégration dans votre stack
- Documentation technique complète
- Formation utilisateurs finaux
- Garantie de fonctionnement 6 mois
- Option hébergement SaaS France souverain
Comment ça se passe
Du premier contact à la livraison, étape par étape.
01
Cadrage métier
Entretiens, observation, collecte de données réelles.
02
Maquette & POC (2-3 sem.)
Premier prototype testable, mesure de performance.
03
Développement (4-8 sem.)
Itérations, fine-tuning, validation utilisateurs.
04
Mise en production
Déploiement, formation, recette.
La méthode, en détail
Quatre phases avec un garde-fou : l'agent ne passe en production que s'il atteint le seuil de qualité validé ensemble.
Phase 1 — Cadrage métier
Entretiens avec les opérationnels, observation du processus réel, collecte d'un échantillon de données représentatif. C'est ici que se construit le benchmark : un jeu de cas réels annotés par vos experts, qui servira de juge de paix tout au long du projet.
Phase 2 — Maquette et POC (2 à 3 semaines)
Premier prototype testable sur vos données réelles, avec mesure de performance chiffrée sur le benchmark. Vous décidez en connaissance de cause : poursuivre, ajuster le périmètre, ou arrêter — le POC est fait pour ça.
Phase 3 — Développement itératif (4 à 8 semaines)
Itérations courtes avec votre référent métier : amélioration du modèle (fine-tuning si justifié), intégration à vos outils, gestion des cas limites. Chaque itération est re-mesurée sur le benchmark — la qualité se constate, elle ne se déclare pas.
Phase 4 — Mise en production
Déploiement sur votre infrastructure (ou en SaaS souverain hébergé en France), formation des utilisateurs finaux, recette et transfert : code source, documentation, droits cédés à 100 %. Garantie de fonctionnement de 6 mois incluse.
Les livrables remis en fin de projet
Tout est à vous — code, documentation, mesures. Aucune dépendance contractuelle.
| Livrable | Contenu |
|---|---|
| Code source complet | Livré et documenté, droits de propriété intellectuelle cédés à 100 %. |
| Rapport de benchmark | Jeu de tests métier, méthodologie de mesure, résultats avant/après chaque itération. |
| Documentation technique | Architecture, dépendances, procédures de déploiement et de mise à jour — et documentation AI Act (article 11) pour les usages à haut risque. |
| Guide utilisateur | Manuel pratique pour les équipes qui utilisent l'agent au quotidien. |
| Formation des utilisateurs finaux | Session de prise en main incluse, avec attestations. |
| Garantie de fonctionnement 6 mois | Corrections incluses sur le périmètre recetté. |
Prérequis avant de démarrer
Un projet d'agent réussi tient à trois conditions, que le cadrage vérifie avant tout engagement :
- Un cas d'usage identifié, avec un volume réel qui justifie l'investissement (des dizaines d'heures par semaine)
- Des données réelles accessibles — un échantillon représentatif, anonymisé si nécessaire
- Un référent métier disponible environ 2 heures par semaine pendant les itérations
- Un environnement cible : votre serveur IA existant, une installation IAPRO, ou notre hébergement SaaS souverain
- Pour les usages sensibles : l'implication de votre DPO ou juriste dès le cadrage
Si l'un de ces points manque, nous le disons au cadrage — un agent sur mesure sans données ou sans référent est un projet qui échoue.
Tarification
Chaque projet est unique. Nous établissons un devis personnalisé sous 48h après audit gratuit, incluant le calcul des aides publiques disponibles pour vous.
Aides applicables à cette formule
Les dispositifs publics que nous mobilisons régulièrement pour nos clients.
Aide
CIR30% pour la R&D fondamentale liée
Aide
CII20% pour les PME, plafond 400 K€/an
Aide
Diag Data IA BPIPour la phase amont (cadrage)
Questions fréquentes
Quels exemples concrets d'agents développez-vous ?
Quelques cas types : analyse de contrats pour cabinets d'avocats, pré-classification d'écritures comptables, maintenance prédictive en industrie, pré-rédaction de comptes rendus en santé, tri de CV conforme AI Act pour les RH, assistant produit pour le commerce. Chaque agent reste développé sur mesure, sur vos données.
Combien de temps prend le développement ?
6 à 14 semaines selon la complexité, avec un POC testable dès 2 à 3 semaines. Le rythme dépend surtout de la disponibilité de vos données réelles et de votre référent métier pendant les itérations.
Open-source ou modèle propriétaire ?
Open-source en priorité — Mistral, Llama, Qwen — : coûts maîtrisés, pas de dépendance, hébergement local possible. Un modèle propriétaire comme Mistral Large peut être retenu si le gain mesuré sur votre benchmark métier le justifie.
Comment mesurez-vous la qualité de l'agent ?
Par un benchmark métier construit avec vous : un jeu de cas réels annotés par vos experts sert de référence. L'agent n'est mis en production que lorsqu'il atteint le seuil de performance validé ensemble lors du cadrage — pas avant.
Et si le cas d'usage est à haut risque au sens de l'AI Act ?
C'est prévu : classification du système, documentation technique (article 11) et système qualité (article 17) sont inclus dans la prestation pour les usages concernés. Vous recevez un dossier exploitable par votre juriste ou votre DPO.
Qui possède l'agent à la fin du projet ?
Vous, intégralement : code source livré, droits cédés à 100 %, documentation technique complète. Aucune dépendance contractuelle — la garantie de fonctionnement de 6 mois est incluse, la maintenance est une option, pas une condition.
Faut-il déjà disposer d'un serveur IA ?
Non. L'agent peut être déployé sur votre installation existante, sur un serveur que nous installons — formules Installation IA locale ou Pack Matériel + IA —, ou en hébergement SaaS souverain en France si vous préférez ne rien héberger.
Le CIR ou le CII peuvent-ils financer le projet ?
Souvent, oui : les développements d'agents comportent fréquemment une part de R&D éligible au CIR (30 %) ou au CII (20 %, plafond 400 K€ par an pour les PME). Nous documentons les travaux pour votre dossier dès le cadrage, pour alimenter votre demande de crédit d'impôt.
Pour aller plus loin
Le financement et les usages concrets liés à cette prestation.