Intelligence Artificielle & Machine Learning
Mise en production, pas de POC
Nous vous accompagnons dans la définition et la mise en œuvre de votre stratégie IA : automatisation, Machine Learning, NLP, Computer Vision et IA générative.
Notre approche — Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle transforme radicalement la façon dont les entreprises opèrent. Chez ITCE, nous combinons une expertise technique pointue avec une compréhension approfondie des enjeux business pour concevoir des solutions IA qui créent une valeur mesurable. De la phase de cadrage stratégique à la mise en production, nous vous accompagnons à chaque étape de vos projets IA.
Bénéfices — Intelligence artificielle
- Automatisation intelligente des processus métier
- Analyse prédictive pour des décisions éclairées
- Expériences client personnalisées grâce au ML
- Optimisation des opérations par l’IA
- Intégration d’IA générative (LLM, GPT, RAG)
Cas d’usage — Intelligence artificielle
- Chatbots intelligents et assistants virtuels
- Systèmes de recommandation
- Détection de fraudes et anomalies
- Traitement automatique du langage naturel
- Vision par ordinateur
- Automatisation RPA intelligente
Technologies & outils — Intelligence artificielle
Questions fréquentes
Comment choisir entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG répond au besoin le plus fréquent : exploiter des documents qui changent, avec des sources citables et une mise à jour sans réentraînement. Le fine-tuning sert quand le problème porte sur la forme — un ton, un format de sortie, un vocabulaire métier très spécifique — et non sur la connaissance. Dans la majorité des cas, nous commençons par un RAG correctement évalué avant d’envisager un fine-tuning.
Combien coûte un projet d’IA générative en entreprise ?
Le budget se décompose en trois postes rarement anticipés : le cadrage et la qualification du cas d’usage, la préparation des données et l’évaluation, puis le coût récurrent d’inférence une fois en production. Ce dernier dépend du volume de requêtes, de la taille du contexte envoyé et du modèle retenu. Nous chiffrons après un cadrage court et nous vous donnons un ordre de grandeur du coût par requête avant que vous ne vous engagiez.
Combien de temps faut-il pour passer d’un POC IA à la production ?
La démonstration se construit en quelques semaines. Ce qui prend du temps ensuite, c’est ce qui n’était pas dans le POC : accès aux données réelles, jeu d’évaluation, traitement des cas d’erreur, journalisation, revue sécurité et validation métier. Comptez plusieurs mois entre une démonstration convaincante et un service exploitable par vos équipes. Un POC conçu dès le départ avec un jeu de test raccourcit nettement ce délai.
Que faut-il avoir en interne avant de lancer un projet d’IA ?
Trois choses suffisent pour démarrer : un cas d’usage avec un critère de réussite mesurable, un accès autorisé aux données concernées et une personne métier disponible pour arbitrer ce qu’est une bonne réponse. Il n’est pas nécessaire de disposer d’une équipe de data scientists. En revanche, sans jeu d’exemples validés par le métier, il est impossible de savoir si le système fonctionne, et le projet s’arrête à la démonstration.
Qui intervient réellement sur un projet IA chez ITCE ?
ITCE compte trois associés-architectes, dont l’un pilote la pratique IA. C’est lui qui cadre votre projet et qui reste dessus jusqu’à la mise en production : votre interlocuteur commercial est votre architecte. Nous ne constituons pas de pyramide de juniors sur un plateau. Si le sujet sort de nos domaines, nous vous le disons avant le devis plutôt que d’y placer quelqu’un qui apprendra à vos frais.
06 — Contact
45 minutes.
Sans engagement.
Décrivez la décision technique devant vous. Nous vous disons ce que nous ferions, si c’est pour nous, et ce que ça coûte. Réponse sous 24 h ouvrées, par un associé.