De l'idée à la production — notre processus en 4 étapes
12 semaines en moyenne pour passer d'un besoin flou à un produit IA en production. Voici comment nous travaillons, concrètement.
Diagnostic & cadrage
On démarre par un appel discovery de 30 minutes, suivi d'un atelier de cadrage où l'on dissèque votre besoin métier, vos données, vos contraintes.
- Interview des parties prenantes (produit, tech, métier) pour cartographier les cas d'usage candidats.
- Audit des données disponibles (volume, qualité, conformité RGPD) — condition sine qua non pour un projet IA qui tient la route.
- Étude de faisabilité technique : RAG, fine-tuning, agents, choix du modèle (propriétaire vs open-source) selon vos contraintes de coût, latence et souveraineté.
- Évaluation du ROI : temps gagné, coût évité, valeur commerciale créée.
Outils
Livrables
- · Document de cadrage (10-15 pages)
- · Schéma d'architecture IA cible
- · Backlog priorisé par valeur/complexité
- · Chiffrage fixe
Prototype IA & validation
Avant de lancer le dev produit complet, on valide la brique IA critique par un prototype isolé : pipeline RAG, agent de base, ou modèle fine-tuné.
- Chunking & embedding de votre corpus sur un échantillon représentatif (500-2 000 documents).
- Implémentation du pipeline retrieval + reranker + génération avec un LLM sélectionné.
- Jeu d'évaluation qualité (50-200 questions-réponses labellisées avec votre équipe métier).
- Benchmark sur 2-3 variantes d'architecture pour valider la meilleure approche avant de bâtir le produit dessus.
Outils
Livrables
- · Prototype IA fonctionnel testable
- · Rapport d'évaluation qualité (précision, rappel, hallucinations)
- · Décision go / no-go chiffrée sur le produit complet
Développement itératif
Sprints de 2 semaines avec démo, rétro et déploiement continu. Vous voyez votre produit évoluer en temps réel, pas en fin de projet.
- Sprint 1-2 : socle technique (auth, DB, UI kit, CI/CD, observabilité).
- Sprint 3-5 : intégration du pipeline IA validé en Étape 2 dans le produit (API + frontend).
- Sprint 6-8 : features métier, workflows, intégrations tierces (CRM, ERP, outils existants).
- Sprint 9-10 : tests utilisateurs, ajustement des prompts et de l'UX, préparation production.
- Démo client en fin de chaque sprint — feedback intégré au sprint suivant, pas dans 3 mois.
Outils
Livrables
- · Code source versionné sur votre GitHub
- · Environnements dev / staging / prod automatisés
- · Tests unitaires + tests d'évaluation IA
- · Documentation technique vivante
Mise en production & transmission
Déploiement production progressif avec rollback automatique, formation de votre équipe, documentation opérationnelle complète.
- Déploiement canary (5 % du trafic, puis 25 %, puis 100 %) pour détecter les régressions sans impact utilisateurs.
- Monitoring IA en place : tableaux de bord latence, coût tokens, dérive qualité, alertes automatiques.
- Formation de 2 demi-journées à votre équipe : architecture, maintenance, procédures d'urgence, évaluation de la qualité dans le temps.
- Handover documenté : runbook incidents, playbook d'évolution, procédure de réindexation.
- 30 jours de garantie corrective incluse après la mise en production.
Outils
Livrables
- · Produit IA en production
- · Runbook opérationnel
- · Accès complet à l'infrastructure
- · Plan de maintenance proposé
Les 4 principes qui guident ce processus
Valider avant de construire
Un prototype IA de 2 semaines évite des semaines perdues sur une mauvaise architecture.
Démos toutes les 2 semaines
Pas de tunnel de 3 mois. Vous voyez le produit avancer, vous ajustez en continu.
Qualité IA mesurée
Des jeux d'évaluation labellisés, des métriques factuelles, pas du ressenti.
Transmission réelle
Code, documentation, formation — votre équipe est autonome à la fin du projet.