Studio de développement d'applications mobiles, web & IA

Intégration IA

Intégrez l'IA dans votre application, là où elle fait vraiment la différence

Nous intégrons l'intelligence artificielle dans les applications mobiles et web avec une approche pragmatique et mesurée - en nous concentrant sur les fonctionnalités qui améliorent vraiment l'expérience utilisateur ou simplifient les processus internes. Pas de l'IA pour l'IA.

De nombreux projets IA sont éligibles au Crédit d'Impôt Innovation (CII) - renseignez-vous lors de votre premier échange.

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Deux dimensions

Orientée utilisateurs ou interne - l'IA sert les deux

IA orientée utilisateurs

Intégrée dans votre application pour offrir aux utilisateurs une expérience plus intelligente, plus fluide, plus personnalisée.

Recommandations intelligentes et matching
Remplacement de formulaires complexes par une conversation guidée
Personnalisation en temps réel des contenus et fonctionnalités
Automatisation de certaines interactions sans dégrader l'UX

IA interne

Intégrée dans vos outils et processus pour améliorer durablement l'efficacité opérationnelle de vos équipes.

Automatisation des tâches répétitives ou chronophages
Structuration et exploitation de données hétérogènes
Assistance à la prise de décision par analyse et synthèse
Réduction des erreurs et de la dépendance aux processus manuels

Intégrations prouvées

Des intégrations IA que nous avons construites et livrées

Chaque cas d'usage ci-dessous provient d'un vrai projet, utilisé par de vrais utilisateurs.

Document AI & extraction de données

Extraire automatiquement des données structurées depuis des factures, CV, tickets et formulaires. Remplacer la saisie manuelle complexe par un traitement intelligent des documents.

Utilisé dans : Bluz (synthèse de CV), Spendsnap (scan de justificatifs & extraction TVA)

Interfaces en langage naturel

Remplacer les formulaires complexes par des saisies conversationnelles. Les utilisateurs décrivent leur besoin en langage courant - l'IA structure et traite en temps réel.

Utilisé dans : Bluz (BluzBot - annonces générées depuis une phrase)

Expériences utilisateur personnalisées

Recommandations pilotées par IA, matching intelligent et contenu dynamique adaptent l'application à chaque utilisateur en temps réel - sans alourdir l'interface.

Utilisé dans : Hello Brian (feedback coaching IA, Vertex AI)

Analytics & intelligence collective

Agréger des données utilisateurs anonymisées pour faire émerger des tendances et comportements invisibles à l'oeil nu. Alimenter des tableaux de bord et rapports PDF avec une analyse générée par IA.

Utilisé dans : Newday Care (suivi humeur collective, rapports entreprise)

Modèles ML sur mesure

Quand les modèles IA génériques manquent de précision, nous entraînons des modèles ML sur mesure sur vos données spécifiques. Meilleure précision, meilleurs résultats, conçus pour votre cas d'usage exact.

Utilisé dans : Spendsnap (modèle Google Cloud Document AI personnalisé pour documents comptables français)

Bots & communauté propulsés par IA

Contenus générés automatiquement par IA, commentaires de leaderboard et digests quotidiens distribués via Discord ou autres canaux pour animer la communauté.

Utilisé dans : Geo History (bot Discord IA avec contenu quotidien & commentaires leaderboard)

Cas clients

L'IA qui a changé le produit

Bluz

Bluz

Plateforme de recrutement hospitalier

BluzBot permet aux responsables RH hospitaliers de créer plusieurs annonces depuis une seule phrase en langage naturel - sans formulaire, sans clics. Une couche IA distincte extrait et structure automatiquement les données de CV, réduisant l'onboarding de 6-8 étapes à 2-3.

Stack : Flutter, Firebase AI, Vertex AI, Google Cloud

Voir le projet
Spendsnap

Spendsnap

Application de pré-comptabilité IA

Un modèle ML personnalisé entraîné sur Google Cloud Document AI extrait les données de factures, tickets et notes de frais - y compris les micro-montants de TVA ventilés par taux. Sur de grandes équipes, cela récupère des montants significatifs en crédits fiscaux que les processus manuels ignorent.

Stack : Flutter, Firebase, Google Cloud Document AI (modèle personnalisé)

Voir le projet

Notre approche

IA responsable, construite pour durer

L'IA comme outil, pas comme tendance

En 2026, l'IA est partout. Nous l'intégrons là où elle apporte une vraie valeur - pas parce que c'est à la mode. Chaque intégration doit être utile, mesurable et maintenable.

Conforme RGPD par conception

Chaque intégration IA est conçue avec la protection des données dès le départ - contrôles d'accès, minimisation des données, traçabilité et conformité RGPD intégrés dès la conception.

Code artisanal, assisté par IA

Nous écrivons chaque ligne nous-mêmes. Nous utilisons les outils IA pour accélérer - jamais pour remplacer - le savoir-faire d'ingénierie. Votre base de code reste propre, structurée et vous appartient.

IA responsable

Compréhensible, maîtrisable et alignée avec les usages réels. Nous évitons l'opacité, la sur-interprétation et les dépendances inutiles. L'IA doit rester un outil que votre équipe comprend et maîtrise.

Questions fréquentes

L'intégration IA - vos questions

Qu'est-ce qu'un LLM (Large Language Model) ?

Un Large Language Model est un système d'IA entraîné sur d'immenses quantités de texte pour comprendre et générer du langage naturel. GPT-4, Claude et Gemini en sont des exemples. Dans le développement d'applications, les LLMs alimentent des fonctionnalités comme les saisies en langage naturel, la génération de contenu et les assistants intelligents.

Mes données sont-elles utilisées pour entraîner des modèles d'IA ?

Non. Nous configurons toutes les intégrations IA pour garantir que vos données ne soient pas utilisées pour l'entraînement de modèles tiers. C'est une exigence contractuelle avec nos fournisseurs IA et une partie fondamentale de notre approche conforme RGPD.

Où sont traitées les données utilisées par l'IA ?

Nous utilisons Google Cloud (Vertex AI, Document AI, Firebase) avec une résidence des données européenne configurée par défaut. Tout traitement des données reste dans l'UE, en conformité avec les exigences RGPD.

Quelle est la différence entre IA et automatisation classique ?

L'automatisation classique suit des règles préprogrammées rigides - elle échoue dès que les entrées sont inattendues. Les modèles IA infèrent l'intention depuis des entrées naturelles et non structurées et s'adaptent. Le résultat : des systèmes plus flexibles qui gèrent bien mieux l'ambiguïté du monde réel.

L'IA peut-elle remplacer des algorithmes métiers complexes ?

Souvent oui - avec bien moins de code. Au lieu de 50 lignes de logique de parsing, un LLM bien guidé peut extraire la même information depuis une entrée non structurée en millisecondes. C'est particulièrement efficace pour le traitement de documents, l'interprétation de formulaires et les commandes en langage naturel.

L'IA est-elle fiable à 100 % ?

Aucun modèle IA n'est fiable à 100 % - et nous sommes transparents à ce sujet. Nous concevons les intégrations avec des mécanismes de secours appropriés, des étapes de revue humaine et des seuils de confiance là où la fiabilité est critique. L'objectif est un résultat mesurément meilleur, pas la perfection.

Comment évitez-vous l'IA "gadget" ?

Simple : nous demandons si l'intégration IA améliore vraiment l'expérience utilisateur ou l'efficacité opérationnelle de manière mesurable. Si la réponse n'est pas clairement oui, nous ne le développons pas. Chaque fonctionnalité IA dans notre portfolio existe parce qu'elle résout un problème réel mieux que l'alternative.

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