AI / workflow / readiness
Ne commencez pas par le modèle.
Commencez par le flux qui mérite d’être automatisé.
Si vous avez des idées AI sans savoir par où commencer, nous cartographions le processus réel, les sources de données, les exceptions et les limites de contrôle. Vous repartez avec une décision documentée : quoi tester, quoi protéger, comment mesurer et ce qu’il ne faut pas encore construire.
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Pourquoi les projets AI commencent mal
Une démo peut être convaincante sans résoudre le problème opérationnel. Un bon discovery rend visibles le coût des erreurs et les limites de contrôle avant l’implémentation.
- L’équipe commence par un modèle ou un outil au lieu d’un flux avec owner et résultat mesurable.
- Les données sont dispersées et le système n’a pas de source de vérité claire.
- Les exceptions, validations et transferts humains sont repoussés.
- Le succès est défini par l’impression de la démo, sans tests d’échec, timeout, doublon ou ambiguïté.
- L’investissement commence avant que la faisabilité, le risque et les critères d’acceptation soient explicites.
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Notre méthode
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Cartographier le flux
Nous documentons les acteurs, systèmes, entrées, sorties, exceptions et responsable du processus.
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Choisir le cas
Nous comparons les candidats selon la valeur, la fréquence, le coût des erreurs, la faisabilité et le risque.
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Définir le contrôle
Nous établissons ce que l’automatisation peut faire, ce qui demande confirmation et ce qui arrive toujours à un humain.
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Préparer la décision
Nous livrons le backlog, les tests, la baseline, les risques et une recommandation d’implémentation ou de rejet.
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Ce que nous apportons
- Ingénierie logicielle pour des systèmes qui doivent fonctionner en production, pas seulement en démo.
- Benchmarks et tests adversariaux pour les choix de modèles, prompts et versions.
- Expérience des agents vocaux AI, calendriers, SMS, WhatsApp et intégrations de systèmes existants.
- Workflows avec logs, monitoring, retry contrôlé et transfert humain explicite.
- Un dossier de décision avec livrables, critères et limites, pas une recommandation générique d’outil.
Le discovery ne garantit ni économies, ni automatisation complète, ni résultat réglementaire. Ces points se mesurent séparément après l’implémentation.
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À lire avant de décider
AI / workflow / readiness
Une idée AI à structurer ?
Envoyez le processus actuel, les systèmes et le résultat attendu. Nous vous dirons ce qui doit être clair avant le choix du stack.
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