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Numérique

Intelligence artificielle

Solutions IA pour l'engagement des publics et l'analyse des données.

Nous déployons des solutions d'intelligence artificielle au service de l'engagement des publics et de l'analyse des données : assistants conversationnels institutionnels, moteurs de recommandation pédagogique, indexation automatique des collections et traduction augmentée.

  • Assistants conversationnels adossés à vos contenus vérifiés.
  • Moteurs de recommandation pédagogique et personnalisation des parcours.
  • Indexation et enrichissement automatiques des collections.
  • Analyse des données d'usage et tableaux de bord décisionnels.
Besoins & enjeux
01

Retrouver l'information

Les documents existent, mais personne ne les retrouve au bon moment.

02

Répondre à grande échelle

Les mêmes questions reviennent, en plusieurs langues, sans équipe pour absorber le volume.

03

Encadrer les usages

L'IA entre déjà dans les organisations : mieux vaut un cadre clair qu'un usage sauvage.

Notre approche

Nous ne déployons l'IA que sur des cas d'usage identifiés, mesurables et adossés à vos contenus vérifiés. Un assistant qui invente une réponse fait plus de dégâts qu'une absence d'assistant.

Chaque dispositif est livré avec ses garde-fous : sources citées, périmètre limité, validation humaine avant publication et journal des interactions.

Résultats attendus
  • Des réponses fiables, sourcées et limitées à votre périmètre documentaire
  • Un service disponible en continu et en plusieurs langues
  • Un cadre d'usage explicite, compris et appliqué par les équipes
Module interactif

Cas d'usage réels

Assistant de connaissances

Interroger en langage naturel un corpus documentaire interne : notes, procédures, référentiels. Chaque réponse cite ses sources.

IA responsable : nos trois règles

Confidentialité

Périmètre de traitement contractualisé ; aucun contenu client exposé à l'entraînement de tiers.

Transparence

Sources citées, périmètre annoncé, aveu d'ignorance explicite quand la réponse n'est pas dans le corpus.

Validation humaine

Aucun contenu publié sans relecture experte. L'IA accélère, elle ne signe pas.

Méthodologie
01

Cadrage

Cas d'usage, données disponibles, risques.

02

Préparation

Nettoyage, structuration et droits sur les contenus.

03

Prototype

Version testable sur un périmètre restreint.

04

Évaluation

Qualité des réponses, biais, cas limites.

05

Déploiement

Mise en production, formation, supervision.

06

Supervision

Journalisation, revue humaine, ajustements.

Questions fréquentes

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