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Intégrez l'IA dans votre entreprise sans expérimenter pendant 6 mois. Chatbots, agents IA, automatisations, génération de contenu : nous déployons des cas d'usage rentables en 4 semaines, avec un ROI mesuré dès le premier trimestre.
En 2026, l'écart se creuse entre les entreprises qui ont déployé l'IA sur leurs process clés et celles qui attendent encore. Pas pour suivre la mode : pour récupérer 10 à 30 pourcent de productivité sur des tâches qui pesaient sur vos équipes. Une stratégie marketing digital moderne intègre désormais l'IA comme un canal à part entière.
Sur les tâches répétitives (emails, qualification, tri, génération de brouillons), l'IA fait gagner 30 pourcent de temps à vos équipes. Ce temps part dans la vente, la relation client et la stratégie.
Les 20 pourcent d'entreprises ayant déjà déployé l'IA sur 1 à 3 cas d'usage gagnent en agilité. Attendre 12 mois de plus, c'est laisser vos concurrents creuser un écart difficile à rattraper.
Le coût des API IA a baissé de 80 pourcent en 18 mois. Un cas d'usage qui coutait 5 000 euros/mois en 2024 en coute 500 à 1 200 euros aujourd'hui. C'est le moment d'investir.
Pas des promesses futuristes, des déploiements concrets que nous avons fait tourner chez nos clients en 2025 et 2026. Chaque cas d'usage est validé par un ROI mesuré et un retour utilisateur positif.
Réduction de 50 à 70 pourcent du temps de réponse, déchargement des tickets répétitifs. Connecté à votre base de connaissances pour des réponses fiables et sourcées.
Brouillons personnalisés par prospect avec contexte CRM. Gain de 4 à 6 heures par semaine et par commercial. Validation humaine avant envoi.
Tri d'emails, qualification de leads, génération de rapports, extraction de données depuis PDF. Vos équipes se concentrent sur ce qui apporte de la valeur.
Scoring automatique des leads entrants selon vos critères, enrichissement des données, attribution au bon commercial. +40 pourcent de conversion moyenne.
Articles de blog, descriptions produit, newsletters. Pour multiplier votre production éditoriale par 5 sans diluer la qualité. Workflow humain dans la boucle.
Dashboards Looker Studio enrichis IA, analyse de feedback client, détection d'anomalies. L'IA explique les variations, pas seulement les chiffres.
Nous ne sommes pas mariés à un seul fournisseur. Le bon modèle dépend du cas d'usage, du budget et des contraintes de confidentialité. Nos clients qui veulent aussi industrialiser leurs leads sont souvent connectés à notre agence CRM et notre service marketing automation.
ChatGPT, GPT-4o, agents Assistants API. La référence pour les usages généralistes et la production de masse.
Claude Sonnet, Claude Opus. Notre choix pour les usages longs (contrats, audits, analyses complexes) et les exigences de sécurité.
Le LLM français hébergé en Europe. Quand la souveraineté des données et le RGPD sont prioritaires.
Orchestration des workflows IA, connexion à vos outils (HubSpot, Notion, Slack, Google Workspace) sans une ligne de code.
Audit de vos process et identification du cas d'usage avec le meilleur ROI. On ne déploie l'IA que si elle apporte plus de valeur que de complexité.
Construction de l'agent ou du workflow. Choix du modèle, prompts engineering, connexions à vos outils (CRM, base de données, ERP, Slack).
Validation sur vos données réelles. Ajustements selon les retours utilisateurs. Mesure du gain de temps réel vs estimation initiale.
Mise en production, formation des équipes en 1 demi-journée, monitoring pendant 30 jours. Itérations selon usage réel.
L'intégration de l'IA en entreprise démarre à 1 500 euros pour un cas d'usage isolé (chatbot service client, génération de contenu, automatisation d'emails) et monte à 25 000 euros pour un déploiement complet avec agents IA personnalisés, API privée et formation des équipes. La majorité de nos projets PME se situent entre 3 000 et 10 000 euros pour un ROI mesuré dès le premier trimestre.
ChatGPT et Claude sont des chatbots généralistes. Un agent IA sur-mesure est connecté à vos outils (CRM, base de données, ERP), il connait votre catalogue, vos tarifs, vos process et peut exécuter des actions concrètes : envoyer un devis, créer une tâche, qualifier un lead. C'est la différence entre un assistant générique et un collaborateur entrainé sur votre business.
Quatre critères : 1) preuve de cas concrets (demandez 3 références chiffrées en ROI), 2) maitrise des modèles (OpenAI, Anthropic, Mistral) et pas uniquement d'un seul fournisseur, 3) approche par cas d'usage (pas vendre l'IA pour l'IA), 4) accompagnement post-déploiement (formation, monitoring, amélioration). Une agence IA sérieuse refusera certains projets si l'IA n'est pas la bonne solution.
En 2026, les projets IA bien cadrés génèrent un ROI moyen de x3 à x10 sur 12 mois. Exemples mesurés chez nos clients : -70 pourcent de temps passé sur les emails commerciaux, +40 pourcent de qualification de leads, -50 pourcent de temps de réponse au service client, +25 pourcent de productivité éditoriale. Le ROI est plus rapide sur les process répétitifs (emails, FAQ, qualification) que sur les usages créatifs.
Non. L'IA bien déployée augmente les équipes existantes au lieu de les remplacer. Elle automatise les tâches répétitives à faible valeur (saisie, tri, premier filtrage) pour libérer du temps sur ce qui apporte vraiment de la valeur (relation client, stratégie, créativité). Sur 120 déploiements, nous n'avons jamais observé de réduction d'effectifs chez nos clients, mais une réallocation vers des missions plus qualitatives.
Oui, à condition de choisir les bonnes solutions. Nous utilisons les API entreprise d'OpenAI et d'Anthropic qui n'entrainent jamais les modèles sur vos données, déployons en hébergement européen quand le RGPD l'exige (Mistral, Azure EU), et mettons en place un filtrage des données sensibles avant transmission. Aucune fuite n'a été constatée sur nos déploiements en 2 ans.
Non, c'est tout l'inverse. Un bon déploiement IA est invisible pour l'utilisateur final : un commercial utilise simplement son CRM enrichi, un service client répond plus vite, un rédacteur valide des brouillons générés. La formation se concentre sur les prompts utiles (1 demi-journée suffit pour 90 pourcent des cas), pas sur la technique sous-jacente.
Quatre semaines en moyenne pour un cas d'usage complet : semaine 1 cadrage et choix du modèle, semaine 2 développement de l'agent et connexions outils, semaine 3 tests et ajustements sur vos données réelles, semaine 4 déploiement et formation. Les projets simples (chatbot FAQ, génération d'emails) peuvent être livrés en 10 jours.
30 minutes d'échange : on regarde vos process, on identifie les 2 ou 3 cas d'usage les plus rentables, et on vous dit honnêtement si l'IA vaut le coup dans votre cas. Pas d'engagement, pas de pitch commercial.
Ou explorez nos autres services : intégration CRM • marketing automation • création de site • accompagnement SEO