
Transformez vos besoins métiers en solutions applicatives IA robustes
Ne subissez plus l’écart entre vos besoins métiers et la complexité technique ; pilotez la création de vos solutions IA avec une garantie de fiabilité, de sécurité et d’intégration SI totale
Le paysage actuel de l’intelligence artificielle est marqué par une multiplication de démonstrateurs (POC) qui peinent souvent à franchir l’étape de l’industrialisation.
Pour les organisations, l’enjeu majeur n’est plus seulement d’expérimenter, mais de transformer ces essais en solutions applicatives robustes, capables de s’intégrer parfaitement dans un écosystème SI complexe.
Cette transition exige de lever des verrous critiques : garantir la véracité des réponses générées sans invention externe (absence d’hallucinations), sécuriser les données sensibles et assurer une performance métier mesurable.
Dans des secteurs à haute exigence comme le juridique, la banque ou l’assurance, la fiabilité et la protection absolue de la donnée deviennent les prérequis non négociables de toute innovation IA.
Notre accompagnement en AMOA AI Solutions Advisory se positionne comme le moteur d’exécution d’Atheïa pour transformer vos ambitions en solutions applicatives IA performantes.
Notre promesse : Ne subissez plus l’écart entre vos besoins métiers et la complexité technique ; pilotez la création de vos solutions IA avec une garantie de fiabilité, de sécurité et d’intégration SI totale.
Le service AI Solutions Advisory assure le pilotage de bout en bout de vos projets d’intelligence artificielle. Nous intervenons en tant qu’AMOA en Ingénierie IA pour sécuriser la trajectoire de vos solutions applicatives, qu’elles soient :
Génératives : Assistants experts basés sur vos sources documentaires (RAG).
Agentiques : Systèmes autonomes capables de planifier et d’exécuter des tâches complexes.
Prédictives & Analytiques : Modèles de machine learning intégrés à vos outils de décision.
Notre démarche est structurée en quatre phases clés pour garantir l’adéquation entre le besoin métier et la solution livrée :
Phase 1 : Cadrage & Cas d’usage
Analyse approfondie des processus métiers et des flux de données existants. Définition des scénarios utilisateurs types et des objectifs.
Phase 2 : Spécifications IA & Architecture
Sélection du stack technologique et arbitrage sur les modèles (LLM propriétaires vs Open Source). Design de l’infrastructure et définition des stratégies d’indexation des données.
Phase 3 : Pilotage de la Réalisation
Coordination agile des équipes de développement et gestion du backlog technique. Itérations continues sur le Prompt Engineering et les paramétrages fins des modèles.
Phase 4 : Recette & Évaluation
Mise en place d’un processus strict d’évaluation de la performance.