FAQ – Artificial Intelligence

Les questions que nos clients posent le plus souvent, avec des réponses concrètes. Si vous ne trouvez pas ce que vous cherchez, contactez-nous directement.

Questions générales

  • Un projet complet prend en moyenne 16 à 20 semaines. Les deux premières semaines sont consacrées au diagnostic : nous auditons vos données, vos processus et vos objectifs métier. Ensuite, six semaines de prototypage permettent de valider la faisabilité technique sur un échantillon réel. La phase d'industrialisation, qui comprend l'intégration dans votre système d'information et les tests de charge, dure entre huit et douze semaines.

    Certains projets plus simples, comme la mise en place d'un chatbot interne sur une base de connaissances existante, peuvent être livrés en huit semaines. À l'inverse, un système de vision par ordinateur nécessitant la collecte et l'annotation de milliers d'images peut prendre six mois.

  • Non, pas toujours. Le volume nécessaire dépend du problème à résoudre. Un modèle de classification de documents peut fonctionner correctement avec 2 000 à 5 000 exemples annotés. Un système de prévision de la demande a besoin d'au moins 18 mois d'historique pour produire des résultats fiables.

    Lors de la phase de diagnostic, nous évaluons la qualité de vos données : leur complétude, leur fraîcheur, la présence de biais. Si le volume est insuffisant, nous proposons une stratégie de collecte ou des techniques d'augmentation de données adaptées à votre cas.

  • Nous travaillons principalement avec Python et les bibliothèques PyTorch et scikit-learn. Pour le traitement du langage naturel, nous utilisons des modèles de type transformeur, souvent affinés sur des corpus francophones. Côté infrastructure, nous déployons sur les clouds publics (AWS, GCP, Azure) ou sur vos serveurs internes si vos contraintes de sécurité l'exigent.

    Le choix technologique se fait toujours en fonction de votre environnement existant. Si votre équipe technique maîtrise déjà un écosystème particulier, nous nous y adaptons pour faciliter la maintenance après notre départ.

  • Toutes les données transmises sont chiffrées en transit (TLS 1.3) et au repos (AES-256). Nous signons systématiquement un accord de confidentialité avant de recevoir le moindre fichier. Nos environnements de développement sont isolés : chaque client dispose de son propre espace, sans accès croisé.

    Pour les secteurs réglementés (santé, finance), nous pouvons travailler directement sur vos serveurs, sans que les données ne quittent votre réseau. Nos pratiques sont conformes au RGPD et nous pouvons fournir un registre de traitement détaillé sur demande.

Tarifs et engagement

  • Le diagnostic initial coûte entre 4 000 et 8 000 euros selon la complexité de votre environnement. Il donne lieu à un rapport écrit avec des recommandations chiffrées et un plan de projet détaillé. Si vous décidez de poursuivre, ce montant est déduit du budget global.

    Un projet complet (prototype + industrialisation) se situe généralement entre 30 000 et 120 000 euros. Les facteurs principaux sont le nombre de sources de données à intégrer, le niveau de précision attendu et les exigences d'infrastructure. Nous fournissons toujours un devis fixe après le diagnostic, pas une fourchette vague.

  • Oui. Chaque projet inclut trois mois de support technique après la mise en production. Pendant cette période, nous corrigeons les éventuels dysfonctionnements, ajustons les seuils du modèle si nécessaire et répondons aux questions de vos équipes.

    Au-delà de ces trois mois, nous proposons un contrat de maintenance annuel qui couvre le réentraînement périodique des modèles, la surveillance des performances (détection de la dérive des données) et un accès prioritaire à notre équipe en cas d'incident. Le tarif dépend du nombre de modèles en production et du volume de données traitées.

  • C'est même ce que nous recommandons. Le diagnostic de deux semaines sert précisément à identifier un cas d'usage à fort impact mais à complexité maîtrisable. Le prototype qui en découle est un vrai livrable : il fonctionne sur vos données réelles et vous permet de mesurer les gains avant d'investir davantage.

    Beaucoup de nos clients ont démarré avec un seul modèle de classification d'e-mails ou de prévision de stock, puis ont étendu le périmètre après avoir constaté les résultats sur six mois d'utilisation.

Questions techniques

  • Nous exposons les modèles sous forme d'API REST documentées, compatibles avec n'importe quel langage de programmation. Votre ERP, votre CRM ou votre application métier envoie une requête HTTP et reçoit une réponse en JSON en quelques millisecondes.

    Si votre infrastructure ne permet pas d'appels réseau (environnement air-gapped, par exemple), nous pouvons intégrer le modèle directement dans votre application sous forme de bibliothèque embarquée. Nous avons déjà déployé des modèles de détection d'anomalies sur des automates industriels fonctionnant sans connexion internet.

  • C'est un phénomène normal appelé « dérive des données ». Les habitudes de vos clients changent, votre catalogue évolue, les conditions du marché se modifient. Le modèle, entraîné sur des données passées, peut devenir moins pertinent.

    Nous mettons en place un système de monitoring qui mesure en continu les indicateurs clés du modèle (précision, rappel, latence). Quand les performances descendent sous un seuil défini ensemble, une alerte est envoyée à votre équipe et à la nôtre. Le réentraînement peut alors être lancé automatiquement ou manuellement, selon votre préférence.

  • Oui. Nous développons des interfaces web simples pour les utilisateurs métier. Un responsable logistique peut consulter les prévisions de demande dans un tableau de bord sans ouvrir un terminal. Un chargé de clientèle peut interroger le chatbot interne depuis son navigateur.

    La formation que nous dispensons en fin de projet est adaptée au niveau technique de chaque profil. Les développeurs reçoivent une documentation API complète. Les utilisateurs métier suivent un atelier pratique de deux heures avec des exercices sur leurs propres cas d'usage.

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