Intelligence artificielle

Application IA métier : gagnez du temps avec votre IA entraînée avec vos données.

Vous utilisez ChatGPT. Vos équipes aussi. C’est utile pour rédiger, reformuler, chercher une idée. Mais dès que vous posez une question sur votre activité : un client, un contrat, un projet en cours, la réponse est vague, générique, souvent à côté. (en plus de créer une brèche juridique avec le RGPD)

Parce que ces outils ne connaissent pas votre entreprise. Ils ne savent pas ce que vous avez vendu, à qui, dans quelles conditions. Ils n’ont pas accès à votre CRM, votre GED, votre ERP.

Une application IA métier est une IA connectée à vos données réelles. Elle sait qui sont vos clients, ce qui s’est passé sur chaque dossier, ce qui est en attente. Elle répond sur votre réalité.

Gagnez du temps avec une application IA métier !

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Interface de NotebookLM, application web développée par Google

Ce que vous vivez probablement

Ces situations vous sont peut-être familières :

Des tâches répétitives à faible valeur occupent encore trop de temps.

Résumés de réunions, qualification de leads entrants, tri de documents, rédaction de comptes-rendus. Des tâches que vos équipes font bien, mais que l’IA pourrait faire à leur place.

Vous ne savez pas où en sont vos projets sans organiser une réunion.

L’information est dans le CRM, dans les mails, dans les notes de chacun. Personne ne peut répondre à « où en est ce client ? » sans chercher pendant dix minutes.

Vos données CRM sont riches mais inexploitées par l’IA.

Des années d’historique client, de notes commerciales, de comptes-rendus. Une mine d’informations que personne ne peut interroger rapidement. Une IA connectée changerait ça.

Vous avez migré d’un outil à un autre, et vous avez perdu quelque chose.

Des données mal mappées, des caractères spéciaux devenus illisibles, des relations entre enregistrements cassées. La migration s’est passée, mais le résultat n’est pas propre.

Vous voulez lancer un projet IA mais vous ne savez pas par où commencer.

Les cas d’usage sont nombreux. Les prestataires aussi. Et vous ne savez pas ce qui est réaliste pour une organisation de votre taille.

Si vous reconnaissez deux ou trois de ces situations, ce n’est pas qu’il vous manque un outil IA de plus. Il vous manque une IA qui connaît votre activité.

La condition pour que ça fonctionne

Une application IA est aussi bonne que les données qui l’alimentent.
Une IA branchée sur des données « sales » ne peut pas produire de résultats fiables.

Avant de développer une application IA, Tizy évalue systématiquement l’état de vos données.
Si elles doivent être nettoyées ou structurées en amont, on vous le dit clairement.
Un projet IA marche uniquement s’il est bien préparé.
S’il est lancé trop vite sur des fondations fragiles, il est bon pour être repris six mois plus tard.

Alors avant de vous lancer, la gouvernance des données et la gestion des données sont des étapes obligatoires pour préparer le terrain.

Ce que Tizy fait et ce que vous recevez

Nous développons des applications IA connectées à vos données et adaptées à vos process.

Assistant IA interne → Un interlocuteur qui connaît votre activité.
Une IA connectée à votre CRM, votre GED, vos documents internes, vos mails. Vos équipes posent leurs questions et obtiennent des réponses basées sur vos données. Qui est ce client ? Qu’est-ce qui a été décidé lors de la dernière réunion sur ce projet ? Quel est l’état de ce dossier ? L’assistant le sait.

Automatisation de processus métier → Tâches répétitives prises en charge.
Qualification automatique des leads entrants, résumés de réunions générés à partir des transcriptions, tri et classification de documents, rédaction de premiers jets de comptes-rendus. Vos équipes valident et ajustent sur le travail fournis en amont par l’IA.

RAG sur vos documents internes → Toute la connaissance de votre activité disponible en un instant.
Un moteur de recherche intelligen sur votre base documentaire : contrats, procédures, fiches produits, historiques de projets. Vos équipes posent une question, l’IA trouve la réponse dans vos documents et cite la source. Fini les heures passées à chercher dans des dossiers partagés.

Tableaux de bord prédictifs → Des décisions basées sur des signaux, pas sur l’intuition.
Scoring de leads, détection des risques de churn, prévisions de chiffre d’affaires, alertes sur les anomalies. Des indicateurs alimentés en temps réel par vos données CRM et ERP.

Comment ça se passe

Un atelier de cadrage.
On part de vos cas d’usage. Qu’est-ce qui prend trop de temps ? Quelle information cherche-t-on souvent sans la trouver facilement ? Quel processus répétitif coûte le plus en énergie collective ? Cet atelier produit les spécifications du projet.

Un POC (Proof of Concept).
Avant de développer l’application complète, on construit une version réduite sur un cas d’usage précis. Vous la testez avec vos équipes sur vos données réelles. On valide que ça répond au bon problème avant d’aller plus loin.

Le développement par itérations.
On livre par blocs fonctionnels. Vous testez au fil du projet. On intègre vos retours avant de passer à la suite.

Le déploiement et la formation.
Mise en production accompagnée, formation des équipes, monitoring des premières semaines. Une application IA non maîtrisée par les équipes ne génère pas de valeur.

Autres prestations concernant l’IA

Tout le monde parle d’IA dans votre secteur mais dans votre entreprise, ça n’a encore rien changé

Intégration de l’IA dans votre entreprise

On identifie les cas d’usage à fort impact dans vos processus métier et on intègre les bons outils IA au bon endroit. Pas de l’IA pour faire de l’IA mais de l’IA qui qui vous fait gagner du temps. Vos équipes gagnent des heures chaque semaine sur des tâches concrètes, mesurables, dès les premières semaines.

EN SAVOIR PLUS

Vous n’osez pas utiliser l’IA avec vos données sensibles et vos équipes passent des heures à chercher, synthétiser et produire des documents.

Mise en place d’un RAG souverain et contextualisé

On déploie un système de RAG hébergé dans votre environnement, entraîné sur vos données et documents métier. Vos équipes interrogent, synthétisent et produisent des documents directement depuis votre base de connaissance sans que vos données ne quittent jamais votre périmètre.

EN SAVOIR PLUS

L’IA s’installe dans votre entreprise mais sans règles. Vous ne savez pas ce que vos équipes font avec vos données.

Mise en place d’une gouvernance IA

On définit les règles d’usage de l’IA dans votre organisation : quels outils, quelles données, qui peut faire quoi. Un cadre qui protège votre entreprise et responsabilise vos équipes. Vous déployez l’IA en confiance sans risque de fuite de données, de dérive ou de mauvaise surprise réglementaire.

EN SAVOIR PLUS

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FAQ : vos questions sur les applications IA métiers

Quelle est la différence entre ChatGPT et une application IA métier ?

ChatGPT est un outil généraliste. Il ne connaît pas votre entreprise, vos clients, vos données. Une application IA métier est développée ou configurée pour votre contexte (connectée à votre CRM, votre GED, vos documents internes).

Faut-il avoir ses données en ordre avant de lancer un projet IA ?

Oui. Une IA produit des résultats à la hauteur des données qui l’alimentent. Si vos données sont incomplètes ou incohérentes, les résultats le seront aussi. Tizy évalue l’état de vos données avant tout démarrage et, si nécessaire, propose une phase de nettoyage ou de structuration en amont.

Qu’est-ce qu’un RAG ?

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. C’est une technique qui permet à une IA de répondre à des questions en allant chercher l’information dans vos documents internes, plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur ce qu’elle a appris lors de son entraînement. Le résultat : des réponses ancrées dans vos données réelles, avec citation de la source.

Est-ce que vos données sont envoyées chez OpenAI ou Google ?

Ça dépend de l’architecture choisie. Tizy peut déployer des solutions entièrement hébergées en Europe, sur des modèles open source ou via des API avec des engagements de confidentialité renforcés. La question de la souveraineté des données est traitée dès le cadrage, pas après coup.

Peut-on commencer petit avant de s’engager sur un projet complet ?

Oui. C’est même la méthode recommandée. On commence par un POC sur un cas d’usage ciblé. Vous voyez ce que ça donne sur vos données réelles avant de décider de la suite.

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