// EXPERTISE · IA

L'IA, septième compétence d'une agence qui en exerce six autres.

Audit, intégration, agents, automatisation, formation. Un gain qui se mesure, ou rien : c'est la seule raison qui nous fait sortir un modèle.

// POSTURE IA

Une couche de plus sur le métier, pas un métier de plus

L'IA occupe tout l'espace de parole en ce moment, alors on commence par remettre les choses à leur place. Le métier d'une agence digitale tient debout sans elle : concevoir, développer, référencer, maintenir, faire tourner un site qui rapporte. C'est ce qu'on fait à Lyon depuis 2010, et ça reste le socle. L'IA n'est pas un nouveau métier, c'est une nouvelle couche de valeur posée sur celui-là. C'est tout le sens du mot augmentée qu'on accole à agence : on ajoute une compétence, on ne troque pas le métier contre elle.

L'IA chez nous est une compétence. Pas une promesse.

On la traite donc comme une discipline de plus dans la maison, au même rang que le SEO ou l'accessibilité, pas comme un département à part qui vendrait sa propre magie. Si on lui réserve ici une page visible, c'est parce que le sujet le réclame, pas parce qu'elle aurait changé la nature du travail. On branche des modèles là où ils rendent un gain qui se vérifie : automatiser une tâche qui revient tous les jours, faire chercher dans un fonds que personne ne retrouve, tenir un agent au poste. Le reste du temps, on fait le métier en entier, et l'IA s'y range sans réclamer de projecteur. Quand un chantier n'a rien à gagner d'un modèle, il sort sans modèle, et personne chez nous ne s'en plaint.

// CE QU'ON NE FAIT PAS

Les fois où on vous déconseille l'IA.

Une agence qui vend de l'IA a toujours intérêt à en mettre partout. Voici les situations où on fait l'inverse, et où on le dit avant que vous ayez signé quoi que ce soit.

  • 01
    Quand la donnée n'est pas en état

    Un modèle ne lit bien que ce qui est rangé. Sur une base éparpillée, jamais mise à jour, sans droits clairs, il répond faux avec aplomb. Tant que la matière n'est pas reprise, l'IA arrive trop tôt : on remet d'abord la donnée d'aplomb.

  • 02
    Quand une règle fixe ferait pareil

    Beaucoup de besoins se règlent avec une condition, un calcul, un connecteur. Là, poser un LLM ajoute une part de hasard, une facture au volume et une panne possible, pour le résultat qu'une ligne de code donnait sans broncher. On branche la règle.

  • 03
    Quand le risque pèse plus que le gain

    Données de santé, marchés publics, secteurs encadrés : tant que le cadre juridique du traitement n'est pas posé, un modèle qui invente ou fuit coûte bien plus que le temps qu'il ferait gagner. On attend que le terrain soit sûr avant d'y poser quoi que ce soit.

  • 04
    Quand c'est juste pour avoir l'air à la page

    Le chatbot qu'on colle en coin de page pour montrer qu'on suit le mouvement ne sert ni vos clients ni vous. Une fonction sans usage réel finit en gadget que plus personne n'ouvre. Celle-là, on refuse de la facturer.

04// 5 OFFRES IA

Cinq façons de mettre l'IA au travail, jamais en vitrine.

// NOTRE MÉTHODE IA

Le même cycle de production,

Il n'y a pas de filière IA à côté du reste. Un projet où l'IA entre passe par le même cycle en sept jalons que les autres : on le cadre, on regarde l'existant, on conçoit, on produit, on mesure, on tient en service. Le modèle n'est qu'une brique de plus dans cette chaîne, soumis aux mêmes contrôles que le code écrit à la main.

Une brique d'IA se juge à ce qu'elle rend une fois en productione sur des cas réels, pas à sa démo. On l'outille donc pour qu'on voie ce qu'elle traite et où elle se trompe, et on la reprend quand vos données ou vos usages bougent. La marche IA, c'est la dernière du cycle : on augmente ce qui tourne déjà, on ne refond pas pour caser un modèle.

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06// USE-CASES

À quoi ça ressemble une fois en production.

CAS D'USAGE IA
Agents métier

Un agent attaché à un métier ne fait pas tout : il tient un poste précis, support, commercial, RH ou ops, avec des gestes définis, des garde-fous et des décisions qu'il ne prend jamais seul. On regarde ici à quoi ça ressemble au quotidien, fonction par fonction.

CAS D'USAGE IA
Automatisation de process

Automatiser un process métier avec de l'IA, c'est traiter le répétitif et le cadré, lecture de documents, saisies, tri, extraction, là où une règle figée ne suffit plus. On regarde ici quand ça vaut le coup, comment on s'y prend, et où on garde la main.

CAS D'USAGE IA
Chatbot RAG

Un chatbot qui répond sur vos propres documents, cite d'où vient sa réponse, et se tait quand l'information n'existe pas chez vous.

CAS D'USAGE IA
IA pour l'e-commerce

En e-commerce, l'IA ne se juge pas à l'effet d'annonce mais à une ligne du compte de résultat. On regarde quatre usages qui touchent le panier ou la conversion : recommander, comprendre la requête, absorber le support, produire les fiches à l'échelle du catalogue.

CAS D'USAGE IA
IA pour le secteur public

Dans le public, chaque demande engage un droit, un dossier ou une donnée personnelle. L'IA y a sa place sur les tâches d'orientation et de recherche, jamais sur la décision. On regarde d'abord ce qu'elle touche, puis on pose des garde-fous avant d'en poser une ligne.

CAS D'USAGE IA
IA pour le tourisme

Un voyageur sait souvent l'ambiance qu'il cherche avant de savoir la nommer. Côté tourisme, l'IA sert à raccourcir la distance entre cette envie et l'offre qui y répond : trouver par le ressenti, enchaîner un séjour qui se tient, répondre dans sa langue. Tout l'enjeu est qu'elle fasse gagner le voyageur, pas qu'elle brille en réunion.

// LE LAB

La compétence se montre,

Plutôt que d'aligner des promesses sur l'IA, on en laisse traîner des preuves. Le Lab réunit nos expériences ouvertes au regard et le produit qu'on tient nous-mêmes en production : du code qui tourne, des cas qu'on peut regarder fonctionner, et les ratés qu'on garde affichés parce qu'ils en disent autant que les réussites.

Explorer le Lab
08QUESTIONS FRÉQUENTES

L'IA sans bullshit.

06réponses

Parce que c'est la question que tout le monde pose en ce moment, et qu'on préfère y répondre en clair plutôt que de la laisser flotter. La page existe pour cadrer, pas pour gonfler le sujet au-dessus du reste du métier.

Mistral en priorité quand le sujet le demande, pour garder les traitements en Europe, un modèle frontier non européen si la spécificité du cas l'exige, de l'open source quand le contexte le permet. On choisit selon vos contraintes de données, pas selon ce qui fait parler en ce moment, et on vous explique le choix.

Là où vous décidez qu'elles restent. Selon le projet : hébergé chez vous, sur un cloud européen, ou via une interface avec accord de traitement signé. Le périmètre de ce que le modèle touche se fixe au cadrage, pas en cours de route.

On pose les repères de réussite avant de déployer, puis on suit l'écart dans le temps. Si le gain attendu ne vient pas, on ajuste, et s'il ne vient toujours pas, on coupe. Un modèle qu'on garde par principe ne mérite pas sa place.

Il inventera, c'est dans sa nature. On borne ce qu'il peut affirmer, on lui adosse une source vérifiable, et on garde un humain sur les sorties qui engagent. Aucun modèle ne décide seul sur un flux où une erreur se paie cher.

Non, c'est même rarement le cas, et c'est à ça que sert l'audit. On part de vos outils et de vos irritants, on regarde où un modèle vaudrait l'effort et où il n'en vaut pas, et vous repartez avec une décision tenable.

09Contact

Un projet IA ? Parlons-en.

Un premier échange de trente minutes, sans engagement. On regarde ensemble si l'IA a sa place chez vous, et où elle ne l'a pas.

Adresse
9 quai André Lassagne 69001 Lyon
Téléphone
+33 4 78 00 00 00