Forgit
Méthodologie

Notre méthode, en 4 étapes

12 semaines en moyenne pour passer d'un enjeu métier à un produit IA en production. Voici comment nous travaillons, concrètement, avec vos équipes.

01
Semaine 1

Comprendre

Nous écoutons vos enjeux. Un premier échange de 30 minutes suivi d'ateliers pour cerner votre métier, vos données, vos contraintes et vos priorités.

  • Entretiens avec les parties prenantes (direction, métier, technique) pour cartographier les cas d'usage candidats.
  • Audit des données disponibles (volume, qualité, conformité RGPD) — condition d'un projet IA qui tient la route.
  • Étude de faisabilité technique : choix d'approche, choix de modèle, contraintes de coût et de souveraineté.
  • Évaluation du retour sur investissement attendu : temps gagné, coût évité, valeur commerciale créée.

Outils

MiroNotionEntretiens individuelsVisioconférence

Livrables

  • · Document de cadrage (10 à 15 pages)
  • · Schéma d'architecture cible
  • · Liste des cas d'usage priorisés par valeur et par complexité
  • · Estimation budgétaire et calendrier prévisionnel
02
Semaine 2 à 3

Cadrer

Avant de construire le produit complet, nous validons la brique IA critique sur un prototype isolé. C'est l'assurance de partir sur la bonne architecture.

  • Indexation d'un échantillon représentatif de votre contenu (500 à 2 000 documents).
  • Mise en place du parcours IA sur cet échantillon pour valider la pertinence des réponses.
  • Jeu d'évaluation qualité (50 à 200 questions-réponses validées avec votre équipe métier).
  • Comparaison de deux à trois approches pour choisir la meilleure avant de bâtir le produit complet dessus.

Outils

PythonOpenAIAnthropicBases de données documentairesOutils de suivi qualité

Livrables

  • · Prototype IA fonctionnel et testable
  • · Rapport d'évaluation qualité (précision, pertinence, fiabilité)
  • · Décision validée et chiffrée pour la construction du produit complet
03
Semaine 3 à 12

Construire

Sprints courts de deux semaines avec démonstration, retours d'expérience et déploiement continu. Vous voyez votre produit avancer en temps réel, pas en fin de projet.

  • Sprints 1-2 : socle technique (authentification, base de données, interface, déploiement continu, supervision).
  • Sprints 3-5 : intégration du parcours IA validé à l'étape précédente dans le produit complet.
  • Sprints 6-8 : fonctionnalités métier, parcours utilisateurs, intégrations à vos outils existants (CRM, ERP).
  • Sprints 9-10 : tests utilisateurs, ajustements de l'expérience, préparation de la mise en production.
  • Démonstration en fin de chaque sprint — vos retours sont intégrés au sprint suivant, pas après trois mois.

Outils

React / Next.jsPython / FastAPIPostgreSQLGitHubLinearCanaux d'échange dédiés

Livrables

  • · Code source livré sur votre dépôt Git
  • · Environnements de développement, recette et production automatisés
  • · Tests automatisés et évaluations de qualité IA
  • · Documentation technique vivante, mise à jour à chaque sprint
04
Dernière semaine + suivi

Accompagner

Mise en production progressive, formation de vos équipes, documentation opérationnelle complète. L'objectif : que vos équipes soient autonomes à la fin du projet.

  • Déploiement progressif (5 %, puis 25 %, puis 100 % du trafic) pour détecter les régressions sans impacter vos utilisateurs.
  • Supervision en place : tableaux de bord performance, coût, dérive qualité, alertes automatiques.
  • Formation de deux demi-journées à votre équipe : architecture, maintenance, procédures d'urgence, mesure de la qualité dans le temps.
  • Transmission complète et documentée : procédures d'incident, plan d'évolution, manuel d'exploitation.
  • Trente jours de garantie corrective inclus après la mise en production.

Outils

CloudflareAWSGoogle CloudTableaux de bordAlertes opérationnellesMesure d'usage

Livrables

  • · Produit IA en production
  • · Manuel opérationnel complet
  • · Accès intégral à l'infrastructure
  • · Plan de maintenance et d'évolution proposé

Les 4 principes qui guident notre méthode

Valider avant de construire

Un prototype IA de deux semaines évite des mois perdus sur une mauvaise architecture.

Démonstrations toutes les deux semaines

Pas d'effet tunnel sur trois mois. Vous voyez le produit avancer, vous ajustez en continu.

Qualité mesurée objectivement

Des jeux d'évaluation validés avec vos équipes, des indicateurs factuels — pas du ressenti.

Transmission réelle à vos équipes

Code, documentation, formation : vos équipes sont autonomes à la fin du projet, pas dépendantes.

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