L’intelligence artificielle en entreprise, utile et sous contrôle.
Nous partons d’un usage précis, de vos données et d’un résultat vérifiable. L’IA doit aider votre équipe à travailler, avec des limites compréhensibles et des responsabilités claires.
Le galion de Galion Software — illustration de notre identité.
Notre philosophie : une aide que l’on peut vérifier.
L’intégration de l’intelligence artificielle en entreprise commence par une question simple : quel travail voulons-nous améliorer ? Retrouver une information, extraire les champs d’un document ou proposer une saisie n’impliquent ni les mêmes données ni les mêmes risques. Nous définissons l’usage avant de choisir un modèle.
Nous privilégions les tâches pour lesquelles un résultat peut être comparé à une référence ou validé par une personne. Un modèle peut produire une réponse plausible mais fausse. L’interface doit donc permettre de consulter la source, corriger la proposition et signaler une réponse insuffisante.
L’automatisation est graduée. Une suggestion peut être proposée sans déclencher une action ; une opération qui modifie un dossier ou engage l’entreprise demande des permissions et des validations adaptées. La technologie soutient le jugement métier et laisse visibles les points de contrôle.
Le parcours de votre projet.
Délimiter
Un usage et ses risques.
Préparer
Données et permissions.
Évaluer
Réponses et validation.
Déployer
Suivi et maîtrise des coûts.
Recherche documentaire : répondre à partir des bonnes sources.
Une approche RAG associe une recherche dans une base documentaire à la génération d’une réponse. Le système sélectionne des passages pertinents puis les présente au modèle pour construire une réponse contextualisée. Cela ne rend pas le résultat infaillible : les sources et la qualité de la recherche restent essentielles.
Nous étudions les formats, la mise à jour des documents et les droits d’accès. Un collaborateur ne doit pas obtenir, par l’assistant, une information qu’il n’est pas autorisé à consulter dans le système d’origine. Les permissions doivent être prises en compte dans la recherche et les réponses.
Un premier périmètre peut porter sur des procédures internes ou une documentation technique. Les questions de test couvrent aussi les cas sans réponse et les documents contradictoires. Mieux vaut signaler une limite que fabriquer une certitude.
Extraction, saisie et aide aux équipes.
La lecture de factures, de bons de commande ou de pièces scannées peut préparer une saisie. Le traitement doit gérer la qualité du document, les formats de date, les montants et les informations manquantes. Une proposition incertaine est orientée vers une vérification plutôt que validée silencieusement.
Une intégration peut également aider à classer une demande, retrouver un dossier ou préparer une synthèse. Nous distinguons ces exemples d’usage des fonctions réellement retenues pour votre projet. Les connecteurs relient le résultat à vos outils selon les contrôles métier existants.
Le pilote sert à mesurer la qualité, le temps de vérification, les erreurs et les coûts d’exécution. Ces éléments permettent de décider si le déploiement apporte un bénéfice concret. Un projet peut être ajusté ou arrêté si le résultat ne justifie pas sa complexité.
La protection de vos données fait partie de la conception.
Notre principe est de limiter les informations utilisées à ce qui est nécessaire, de définir les accès et d’expliciter les traitements. Les premiers essais peuvent utiliser des données anonymisées ou des exemples fictifs lorsque cela permet d’évaluer l’usage sans exposer de dossiers réels.
Le choix entre un modèle hébergé et une API externe dépend de la sensibilité des données, de la qualité attendue et de l’exploitation. Avant toute mise en production, le lieu de traitement, les sous-traitants, la conservation, la réutilisation éventuelle pour l’entraînement et les modalités de suppression doivent être documentés et validés.
La journalisation, les échanges chiffrés et les restrictions d’accès sont étudiés avec l’architecture. Nous prévoyons aussi les réponses à un incident et les limites de fonctionnement. Les rôles et les obligations concernant les données personnelles se cadrent avec votre responsable compétent. Consulter les fiches pratiques IA de la CNIL.
Intégrer l’IA à une application qui dure.
Les modèles évoluent ; votre outil doit rester compréhensible et maintenable. Nous séparons autant que possible les connecteurs, les règles métier et les paramètres du modèle. Un changement de version se vérifie sur des cas représentatifs avant d’être généralisé.
Galion Software relie cette démarche à son expérience du développement logiciel métier et de l’exploitation applicative. Le suivi porte sur l’usage réel, les incidents et la qualité des réponses, avec un périmètre défini avec vous.
Les questions à poser avant de démarrer.
L’IA peut-elle fonctionner sur nos documents internes ?
Oui, sous réserve de leur qualité, de leurs formats et des droits d’utilisation. Un pilote permet de tester la recherche, les réponses et les permissions sur un périmètre limité.
Nos données servent-elles à entraîner un modèle ?
Cette question doit être vérifiée pour chaque solution retenue. Nous examinons les conditions du fournisseur et la configuration, puis définissons avec vous les règles d’utilisation avant de traiter les données concernées.
Peut-on garder une validation humaine ?
Oui. Les propositions peuvent rester en attente de validation, avec accès aux sources et possibilité de correction. Le niveau d’autonomie est défini selon les conséquences d’une erreur et les permissions accordées.
Parlons de votre situation.
Présentez votre activité, les outils utilisés, la difficulté à résoudre et votre échéance. Nous pourrons définir ensemble le premier périmètre utile.
Galion Software · 48 Traverse Prat, 13008 Marseille.
Votre interlocuteur : Olivier Tarella.