Partir de votre besoin.

Les tâches répétitives, structurées et vérifiables sont de bonnes candidates : qualification de demandes, transfert de données, recherche documentaire, préparation de réponses ou génération de rapports. Un diagnostic permet d’écarter les cas trop risqués ou insuffisamment définis.

Non. Une première version peut s’appuyer sur un tableur ou un outil simple, puis évoluer vers un CRM lorsque le processus est stabilisé.

Souvent oui, lorsqu’ils proposent une API, des webhooks ou des exports fiables. La faisabilité est confirmée après vérification des accès et de la documentation.

Un chatbot organise une conversation. Un assistant RAG recherche d’abord dans un corpus de documents autorisés afin de produire une réponse reliée à ses sources. Les deux approches peuvent être combinées.

Non. Aucune IA n’est infaillible. La fiabilité s’améliore avec des sources contrôlées, des règles, des tests et une validation humaine sur les décisions sensibles.

Le devis dépend du volume, des intégrations, des accès disponibles et du niveau de fiabilité attendu. Je privilégie un premier périmètre utile et vérifiable avant d’élargir.

Ils sont séparés lorsqu’ils existent et restent à la charge du client. Une estimation de consommation est présentée avant la mise en production.

Oui, sous forme de suivi ponctuel ou mensuel : supervision, corrections, petites évolutions et adaptation aux changements d’API.

Un prototype ciblé demande souvent 1 à 3 semaines. Une application plus complète peut demander plusieurs semaines supplémentaires selon les intégrations et validations.

Le périmètre prévoit une collecte minimale, des accès limités et le choix des services adaptés. Les données sensibles, durées de conservation et sous-traitants sont clarifiés avant tout traitement réel.