AI Solutions · LLM · RAG · Agents

Solutions IA : LLM, RAG et agents construits sur vos documents et données

Des systèmes IA qui répondent sur ce que l'entreprise sait vraiment — non sur des conjectures. La connaissance d'abord, les règles d'abord, puis les interfaces, les agents et l'automatisation. Avec gouvernance, citation des sources et transmission à une personne quand cela compte.

Demander un brief Comment nous travaillons

Le problème

Le problème / pour qui

Vous voulez intégrer l'IA dans vos processus, mais quelque chose vous retient. Reconnaissez-vous au moins l'un de ces symptômes ?

Vous avez essayé un assistant IA, mais il invente des réponses. Quand il ne sait pas, il ne s'arrête pas — il improvise, et vous ne pouvez pas lui faire confiance.
Vos informations sont dispersées entre documents, e-mails et dossiers. La connaissance existe, mais aucun outil ne sait où chercher.
Vous ne savez pas où finissent les données que vous donnez à l'IA , ni qui les voit, ni si elles restent les vôtres.
L'IA répond, mais ne cite pas d'où vient la réponse. Sans source, chaque ligne doit être vérifiée à la main.
Vous craignez que l'assistant dise à un client quelque chose qu'il ne devrait pas. Personne n'a défini ce qu'il peut dire, ce qu'il ne peut pas, et quand se taire.
Quand le cas est délicat, l'IA continue seule au lieu de transmettre la demande à une personne.
Vous avez acheté des outils IA qui se chevauchent et vous soupçonnez de payer deux fois des fonctions similaires.
Vous ne savez pas par où commencer — tout le monde parle d'IA, personne ne vous dit quel premier cas d'usage en vaut la peine.

Pour qui : les entreprises et les équipes qui veulent utiliser l'IA dans de vrais processus — service client, ventes, opérations, reporting et média — avec une connaissance fiable, des règles claires et un parcours ordonné de la question à la réponse, de la réponse à l'action. En Italie et à Milan, en Suisse, dans toute l'Union européenne et dans le reste du monde. Que vous partiez de zéro ou que vous ayez déjà essayé quelque chose qui n'a pas fonctionné.

Ce que cela signifie

Ce que cela signifie (expliqué simplement)

Les Solutions IA ne sont pas un produit magique — c'est une couche de mise en œuvre construite sur ce que l'entreprise sait. Cela signifie connecter un modèle de langage à vos documents, selon vos règles, et vérifier chaque réponse. Traduit en images de tous les jours :

Le modèle de langage (LLM).

Pensez à un collègue très cultivé en général, mais qui ne connaît pas votre entreprise. Seul, il répond de façon plausible, pas nécessairement vraie. La valeur n'est pas dans le modèle : elle est dans ce que vous lui faites lire et dans les règles que vous lui donnez.

La base de connaissances.

C'est le carnet d'adresses ordonné de votre entreprise : documents, FAQ, procédures, supports commerciaux et données de projet, rassemblés en un seul endroit interrogeable. Sans base ordonnée, l'IA tâtonne ; avec une base ordonnée, elle sait exactement où chercher.

RAG : la récupération avant la réponse.

RAG signifie que, avant de répondre, le système va chercher le bon passage dans vos documents et ne répond que sur celui-ci, en citant la source. C'est la différence entre un collègue qui répond de mémoire et un autre qui ouvre le manuel, trouve la page et vous la montre.

Citation des sources.

Chaque réponse porte avec elle le document dont elle provient. Ainsi vous pouvez vérifier en une seconde au lieu de faire confiance à l'aveugle, et les réponses invérifiables diminuent.

Les agents.

Un agent est un assistant doté d'une tâche et de limites : il qualifie une demande, guide un brief, prépare une synthèse, déclenche un workflow. Il sait ce qu'il peut et ne peut pas faire — il n'improvise pas hors de son périmètre.

Gouvernance et transmission à une personne.

La gouvernance est le règlement que vous fixez : ce que l'IA peut dire, ce qu'elle ne peut pas, quand demander le consentement, quand s'arrêter et quand confier le travail à une personne. La transmission humaine est la règle d'or : dans les cas délicats, l'IA prépare le contexte et cède le tour.

En une ligne

La valeur n'est pas de posséder l'IA — elle est de la construire sur ce que vous savez et de la gouverner.

System · Knowledge base

La base de connaissances qui alimente les réponses

Une seule régie pour ordonner les sources, récupérer le bon passage, appliquer les règles et décider quand l'agent répond et quand il passe la main à une personne. Vous fixez les règles avant que l'IA ne soit jamais face à un client.

Sources & ordre Récupération (RAG) Gouvernance & transmission

AI Knowledge Base

Périmètre opérationnel

Des systèmes IA conçus pour travailler dans l'entreprise

Pas de forfaits standard : chaque solution part du cas d'usage, de la connaissance disponible, des intégrations, des risques et de la valeur opérationnelle attendue.

LLM d'entreprise.

Configuration des modèles, instructions, rôles, politiques et parcours de réponse pour un usage interne ou en contact client. Le modèle apprend vos limites, pas seulement votre ton.

Base de connaissances.

Organisation des documents, FAQ, contenus, procédures, supports commerciaux et données de projet en bases de connaissances interrogeables et maintenables dans le temps.

Architecture RAG.

Récupération contrôlée de l'information, ancrage aux sources internes et réduction des réponses invérifiables. L'IA répond sur ce qui existe, pas sur ce qu'elle imagine.

Agents IA.

Des agents qui qualifient les demandes, guident les briefs, répondent, préparent des synthèses, déclenchent des workflows et transmettent à l'équipe humaine avec le contexte déjà prêt.

Automatisation.

Workflows pour l'intake, la classification, le suivi, le reporting, la mise à jour des contenus, les tâches opérationnelles et les notifications — pour réduire les étapes manuelles répétables.

Service client & ventes.

Des assistants qui orientent les clients, résolvent les demandes récurrentes et préparent l'escalade avec contexte ; soutien à la qualification des leads, à la préparation des appels et au suivi.

Comment nous le faisons

Comment nous le faisons (par étapes)

Cas d'usage & évaluation.

Nous partons du problème, pas de l'outil. Nous définissons le cas d'usage, la valeur opérationnelle attendue, les utilisateurs, le niveau de risque et les besoins d'intégration. Aucun prix avant d'avoir compris : sans le problème, tout chiffre est un nombre tiré au hasard.

Connaissance & données.

Nous vérifions ce que vous avez vraiment. Nous collectons, nettoyons et structurons les sources réellement utilisables — documents, FAQ, procédures — et nous éliminons les redondances au lieu d'ajouter des outils qui se chevauchent.

Règles & gouvernance.

Nous définissons les limites, la confidentialité, le ton, les règles d'escalade, le consentement et les contenus interdits. Nous décidons quand l'IA répond, quand elle s'arrête et quand elle transmet la demande à une personne — avant la mise en service.

Agent & RAG.

Nous construisons l'interface, les questions, la mémoire de session, les actions autorisées et la récupération contrôlée depuis les documents avec citation des sources. L'agent répond sur ce qui existe, pas sur ce qu'il invente.

Intégration au workflow.

Nous connectons le système aux processus réels : e-mail, CRM, rapports, CMS ou outils internes. L'IA ne reste pas une démo isolée : elle entre là où le travail se fait vraiment, en conformité avec la confidentialité européenne.

Mesure & amélioration.

Nous mesurons l'adoption, la qualité des réponses et les cas d'escalade ; nous recueillons les retours et nous améliorons de façon contrôlée. L'adoption se mesure, elle ne se déclare pas : elle croît là où elle apporte de la valeur, pas par mode.

Capabilities

Capacités / cas d'usage (anonymes : problème → méthode → résultat)

Un assistant qui invente.

Problème : un assistant IA répondait de façon plausible mais invérifiable. Méthode : une base de connaissances ordonnée, une architecture RAG avec citation des sources, des limites de réponse. Résultat : des réponses ancrées dans des documents réels et moins d'affirmations à vérifier à la main.

Connaissance dispersée.

Problème : des informations éparpillées entre documents, e-mails et dossiers, jamais interrogeables. Méthode : collecte, nettoyage et structuration des sources en une base de connaissances maintenable. Résultat : une seule source interrogeable, des temps de recherche réduits.

Service client sous pression.

Problème : des demandes récurrentes qui saturaient l'équipe. Méthode : un assistant qui oriente les clients et résout les cas répétables, avec escalade humaine et contexte déjà prêt. Résultat : cas simples gérés par l'IA, cas délicats transmis à une personne avec tout le contexte.

Confidentialité sans surveillance.

Problème : des doutes sur l'endroit où finissaient les données données à l'IA. Méthode : gouvernance du consentement, limites de réponse et journalisation respectueuse de la vie privée, sans clés exposées côté client. Résultat : un usage de l'IA conforme et traçable, avec des responsabilités claires.

Reporting que personne ne lit.

Problème : des données, notes et rapports que personne n'avait le temps de lire. Méthode : un assistant qui transforme rapports et notes en lectures opérationnelles, questions suivantes et synthèses traçables. Résultat : des décisions plus rapides sur une seule lecture, pas sur dix fichiers différents.

Démarrage paralysé.

Problème : trop de fournisseurs, aucun premier cas d'usage clair. Méthode : audit de readiness, cartographie des processus et des priorités, choix du premier cas d'usage à valeur. Résultat : un prototype concret au lieu d'un projet IA sans fin sur le papier.

Indépendant, pas un réseau

Pourquoi un indépendant, pas une grande plateforme de groupe

Avec un système IA, ce qui compte n'est pas seulement ce qu'il répond aujourd'hui — c'est à qui il appartiendra demain. La différence structurelle d'un indépendant, c'est que la valeur construite sur votre connaissance reste la vôtre, au lieu de s'accumuler dans la plateforme de quelqu'un d'autre.

Un système que vous possédez, pas une plateforme à laquelle vous accédez.

Les grands cabinets de conseil et les grands réseaux vendent l'accès à une plateforme de groupe : vous l'utilisez, mais les données, modèles, configurations et mémoire opérationnelle restent dans leur périmètre. Ici c'est l'inverse — la base de connaissances, les règles, les modèles et l'IP du système sont à vous. La couche technique est neutre et remplaçable : un adaptateur côté serveur, un mode d'essai par défaut, la possibilité de changer le modèle sous-jacent sans refaire le projet.

Pas de verrouillage : le risque IA numéro un de 2026.

Le danger qui préoccupe le plus les responsables d'entreprise aujourd'hui est la dépendance — orchestration, gravité des données et mémoire comportementale qui enferment la mémoire institutionnelle dans la plateforme d'un fournisseur. Nous concevons pour le droit de partir : export aux standards ouverts, portabilité par projet, aucun graphe propriétaire à louer. Vous changez de partenaire et vous emportez données, règles et méthode.

Sur mesure, pas préfabriqué.

Les bibliothèques de centaines ou de milliers d'agents préfabriqués partent d'un modèle et plient votre problème à l'outil. Nous faisons l'inverse : nous partons de votre connaissance et de vos cas d'usage réels. Pas de forfaits standard — chaque système part du cas d'usage, des données disponibles, des intégrations, du risque et de la valeur opérationnelle attendue, avec une seule équipe senior responsable, sans juniorisation ni chaînes de transmission.

Aucun conflit sur les données, et une preuve qui tourne.

Nous ne possédons ni média ni donnée d'identité à revendre, et nous ne faisons pas d'arbitrage : nous n'avons aucun intérêt à vous rendre dépendant d'une plateforme à nous. La loyauté va à votre résultat et au contrôle des données. Et la couche opérationnelle IA n'est pas une théorie de slides : nous la faisons tourner en production dans notre propre produit Vokira — agents, RAG, gouvernance et transmission humaine fonctionnels — comme preuve concrète, pas comme pourcentage dans un communiqué.

La valeur construite sur votre connaissance doit rester la vôtre : un système que vous possédez, pas une plateforme dont vous ne pouvez pas sortir.

La couche spécialiste

Quand le système IA rencontre le média : la couche spécialiste Adtelier

Les systèmes RAG et les agents que nous construisons sur la connaissance de l'entreprise ne restent pas confinés au service client ou à l'usage interne : ils peuvent aussi alimenter la chaîne média. Quand un cas d'usage touche à l'activation publicitaire, TMM active à la demande la couche spécialiste Adtelier, en gardant un seul point de direction responsable.

Des agents internes à l'activation média, sans changer de régie.

Les mêmes agents qui qualifient et enrichissent l'intake, préparent briefs et audiences et génèrent un reporting traçable peuvent devenir le point de départ d'une campagne. Quand le brief exige profondeur ou échelle — achat média-neutre, programmatique et DSP, données et AdTech, mesure MMM, media barter, portée internationale — TMM mobilise la compétence spécialiste d'Adtelier. Vous continuez de parler à une seule équipe senior : TMM tient la relation et l'orchestration, le spécialiste apporte la profondeur uniquement quand le brief l'exige.

Même principe, du système IA au média : vos données, le parcours en clair.

La couche spécialiste n'introduit pas de second intermédiaire opaque. Le même pacte que le système IA s'applique : données et IP restent celles du client, le parcours et les honoraires sont transparents, aucun arbitrage. La spécialisation est déclenchée par le problème, non vendue par défaut — la même logique « du problème, pas de l'outil » qui gouverne toute la page, étendue du système interne au média externe.

L'opposé du conflit des holdings.

Dans le modèle des grands groupes, la plateforme IA et l'achat média sont le même conflit : la structure qui vous conseille est celle qui a son propre inventaire à remplir. Ici, les deux plans restent distincts et loyaux à votre résultat : l'IA est un système que vous possédez et qui définit stratégie, audience et offre ; le spécialiste média est une capacité allumée quand il le faut, sous direction TMM, pas un canal à saturer. Définir, activer, mesurer — un seul pipeline intelligent, sans le conflit structurel des géants.

FAQ

Qu'est-ce que le RAG, en termes simples ?

RAG (retrieval-augmented generation) signifie que, avant de répondre, le système cherche dans vos documents le passage pertinent et ne génère la réponse que sur celui-ci, en citant la source. C'est la différence entre un collègue qui répond de mémoire et un autre qui ouvre le manuel, trouve la bonne page et vous la montre. Cela sert à réduire les réponses inventées et à rendre chaque affirmation vérifiable.

Comment évitez-vous que l'IA « invente » les réponses ?

Avec trois garde-fous combinés : une base de connaissances ordonnée, la récupération contrôlée (RAG) qui ancre la réponse à des documents réels, et des limites de réponse qui disent à l'IA ce qu'elle ne sait pas et quand s'arrêter. Quand l'information n'est pas là, le système le déclare ou transmet la demande à une personne, au lieu d'improviser. La vérification des sources n'est pas une option : elle fait partie de la conception.

Mes données restent-elles les miennes ? Où finissent-elles ?

Oui. Le principe est que vos données restent les vôtres et que leur usage reste traçable. Les clés d'accès ne vivent jamais côté navigateur, l'intégration passe par un adaptateur côté serveur, et le mode d'essai par défaut évite de déplacer des données réelles tant que ce n'est pas nécessaire. Gouvernance du consentement, limites de réponse et journalisation respectueuse de la vie privée font partie de la conception, pas un ajout.

Quand une personne intervient-elle à la place de l'IA ?

Quand le cas est délicat, ambigu ou hors du périmètre autorisé. Nous définissons les règles d'escalade à l'avance : l'agent reconnaît la limite, prépare le contexte de la conversation et passe le tour à une personne, qui reprend sans faire recommencer le client à zéro. La transmission humaine est une règle conçue, pas un pis-aller.

Par où vaut-il mieux commencer ? Dois-je tout refaire ?

Non. On part d'un premier cas d'usage à valeur, choisi après un audit de readiness : souvent un audit, un prototype, un assistant interne, un workflow ou une interface client avec transmission humaine. La readiness sert précisément à cela — comprendre ce que vous avez déjà, ce dont vous avez vraiment besoin et ce qui est redondant, pour ne pas vous faire payer des outils qui se chevauchent et ne pas lancer un projet IA sans fin.

Sur quelle technologie construisez-vous ?

Le choix de la couche technique vient après le cas d'usage, jamais avant. L'intégration est pensée pour rester neutre et remplaçable : un adaptateur côté serveur, un mode d'essai par défaut et la possibilité de changer la couche sous-jacente sans refaire le projet. La loyauté va à votre résultat et au contrôle des données, pas à une plateforme.

Parlons de votre problème, pas de l'outil.

Dites-nous quel processus vous voulez alléger et quelle connaissance vous avez déjà — nous vous dirons quoi ordonner, quoi gouverner et quel premier cas d'usage en vaut la peine, avant tout devis. Le prix naît après l'évaluation, jamais avant.

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