De l’IA qui fait le travail, pas qui fait la démo.
Assistants branchés sur vos données, lecture automatique de vos documents, vision par ordinateur — et la possibilité de tout héberger chez vous. Fabien Chambaud intègre l’IA dans les outils que vos équipes utilisent déjà, sur des cas d’usage qui font vraiment gagner du temps.
L’IA appliquée à des tâches précises.
Pas un chatbot posé sur votre site pour faire moderne : des automatisations ciblées sur ce qui vous coûte réellement des heures chaque semaine.
Assistants & chatbots métier
Un assistant qui répond sur VOS documents, procédures et catalogues — pas sur le web en général. Branché sur vos sources internes, il cite ce sur quoi il s’appuie et dit quand il ne sait pas.
Lecture automatique de documents
Factures, bons de livraison, formulaires, ordonnances : les données sont extraites, contrôlées et injectées dans vos outils. La saisie manuelle disparaît, les erreurs de recopie aussi.
Vision & traitement d’images
Reconnaissance et classement d’images, OCR, détection sur photo, génération et retouche automatisées. Utile dès qu’un humain passe ses journées à regarder des visuels pour les trier.
IA privée, hébergée chez vous
Des modèles qui tournent sur votre infrastructure plutôt que chez un éditeur américain. Vos données ne sortent jamais, ce qui règle la question RGPD avant même qu’elle ne soit posée.
Intégration dans vos outils
L’IA arrive là où vos équipes travaillent déjà : votre CRM, votre ERP, votre messagerie, votre back-office. Pas un énième onglet à ouvrir, pas une nouvelle habitude à prendre.
Garde-fous & maîtrise des coûts
Limites de dépense, cache, journalisation des réponses et validation humaine sur les décisions sensibles. Un système d’IA reste un système : il se supervise et se pilote.
Vos données peuvent ne jamais quitter vos murs.
Dossiers médicaux, contrats, données RH, fichiers clients : dès que le sujet est sensible, l’IA privée hébergée sur votre infrastructure lève l’objection principale. Et comme j’administre aussi les serveurs, l’hébergement du modèle n’est pas un prestataire de plus à coordonner.
On commence petit, et on prouve.
Un cas d’usage à la fois, testé sur vos vraies données avant d’engager le moindre développement lourd.
Cadrage du cas d’usage
On cherche d’abord où l’IA fait vraiment gagner du temps chez vous, et où elle n’apporte rien. Souvent, deux tâches répétitives valent mieux qu’un grand projet flou.
Prototype sur vos vraies données
Une maquette rapide, testée sur vos documents et vos cas limites. Vous voyez le résultat concret avant d’engager un budget de développement.
Intégration & mise en production
Le prototype devient un vrai service : branché sur vos outils, sécurisé, journalisé et hébergé sur une infra tenue. Avec une reprise en main humaine prévue dès le départ.
Mesure & amélioration
On mesure la qualité réelle des réponses et le temps effectivement gagné, puis on affine. Un système d’IA se règle dans la durée, il ne se livre pas une fois pour toutes.
Vos questions sur l’IA en entreprise.
Confidentialité, fiabilité, coût, volume de données : les questions que tout le monde se pose avant de se lancer.
Seulement si vous le décidez. Deux approches existent : passer par une API du marché (Claude, GPT, Gemini), rapide à mettre en place et facturée à l’usage ; ou héberger un modèle ouvert sur votre propre infrastructure, auquel cas rien ne sort de chez vous. La seconde option coûte un peu plus cher à installer mais règle définitivement la question de la confidentialité et du RGPD. On choisit ensemble selon la sensibilité de vos données.
Oui, c’est le risque principal, et c’est précisément ce qui se traite à la conception. Un assistant bien construit s’appuie sur vos documents plutôt que sur sa mémoire, cite ses sources, et répond « je ne sais pas » quand la réponse ne s’y trouve pas. Sur les décisions qui engagent, on garde systématiquement une validation humaine. Je ne livre pas un système d’IA sans garde-fous.
Il y a deux lignes distinctes : le développement, au forfait selon le périmètre, et le coût de fonctionnement mensuel (appels au modèle ou serveur qui héberge l’IA privée). Un premier cas d’usage bien délimité reste un projet raisonnable ; c’est justement pour cela qu’on commence petit. Le coût mensuel est estimé et plafonné dès le cadrage, pour éviter la facture surprise.
Non, et c’est un malentendu fréquent. Entraîner un modèle depuis zéro demanderait des volumes énormes, mais ce n’est presque jamais ce dont vous avez besoin. On part de modèles existants qu’on branche sur vos documents : quelques dizaines de fichiers représentatifs suffisent souvent à faire un prototype convaincant.
C’est une conclusion possible, et je préfère vous le dire à l’étape prototype plutôt qu’après six mois de développement. Certains problèmes se règlent bien mieux avec une automatisation classique, moins chère et plus fiable — voir la page Intégrations & automatisations. Mon intérêt est que le projet serve, pas qu’il porte une étiquette à la mode.
Une tâche répétitive qui vous coûte des heures ?
Décrivez-la en deux lignes. Je vous dis franchement si l’IA est la bonne réponse — ou si une automatisation classique fera mieux, pour moins cher.