IA appliquée aux produits numériques

Partir d’un problème métier, pas d’un modèle

PartITech conçoit et intègre des fonctionnalités d’intelligence artificielle dans des applications web et métier. Notre rôle consiste à identifier les usages pertinents, organiser les données, choisir une architecture et mesurer la qualité avant la mise en production.

L’IA générative peut accélérer la recherche, la synthèse, la classification ou l’assistance. Elle reste probabiliste : ses réponses doivent être évaluées, tracées et encadrées selon le niveau de risque du service.

Valeur: Un résultat métier et des critères de succès explicites
Contrôle: Des données, accès et sorties maîtrisés
Mesure: Des jeux de tests avant et après la mise en ligne

Des usages ciblés

Où l’IA peut créer une valeur vérifiable

Nous retenons un usage lorsque le gain attendu, les données disponibles et le niveau de contrôle peuvent être définis.

Recherche et connaissance

RAG, recherche sémantique et réponses sourcées dans une documentation, un catalogue ou une base de connaissances.

Documents et contenus

Extraction, classement, résumé, rapprochement et préparation de contenus avec validation humaine lorsque nécessaire.

Assistants métier

Aide contextuelle intégrée aux outils existants, avec droits d’accès, historique et limites d’action explicites.

Automatisation contrôlée

Qualification, routage ou enrichissement de flux, avec seuils de confiance et reprise manuelle.

Une architecture adaptée aux contraintes

API, cloud privé ou infrastructure maîtrisée

Le choix ne dépend pas uniquement des performances d’un modèle. Il tient compte de la sensibilité des données, de la latence, des volumes, des coûts, des contrats, de la réversibilité et des compétences d’exploitation.

Cadrer un projet IA

Services via API

Démarrage rapide et services managés, avec analyse des transferts, de la conservation et de la dépendance fournisseur.

Déploiement privé

Contrôle renforcé des données et de l’exploitation, en contrepartie d’une responsabilité technique plus importante.

Architecture hybride

Répartition des traitements selon la sensibilité, la performance attendue et le coût acceptable.

Au-delà du prototype

Les conditions d’une IA exploitable

Données et droits

Sources identifiées, qualité contrôlée, permissions propagées et politique de conservation définie.

Sécurité

Protection des entrées, secrets et outils ; prévention des fuites, injections et actions non autorisées.

Évaluation

Cas de référence, qualité des réponses, citations, refus, latence et coût suivis dans le temps.

Supervision humaine

Validation, recours et journalisation adaptés aux conséquences possibles d’une erreur.

Exploitation

Observabilité, budgets, versions de prompts et modèles, stratégie de repli et gestion des incidents.

Adoption

Interface compréhensible, limites annoncées, formation et retours utilisateurs intégrés à l’amélioration.

Trois portes d’entrée

Explorer, cadrer puis industrialiser

Projet

Intelligence artificielle utile, maîtrisée et mesurable