Nous concevons des systèmes d'intelligence artificielle personnalisés à vos données, vos processus et votre métier. RAG documentaire, agents autonomes, assistants spécialisés. Déployés en production, conformes RGPD, hébergés en Europe.
Une IA sur mesure est un système d'intelligence artificielle conçu spécifiquement pour les données, les processus et les objectifs d'une entreprise. Contrairement à une IA générique (ChatGPT, Gemini en usage standard), une IA sur mesure est paramétrée pour comprendre votre métier, vos documents internes et vos workflows, avec les garde-fous nécessaires pour un usage professionnel.
La plupart des entreprises ont essayé l'IA générative à un moment. Elles ont ouvert ChatGPT, posé quelques questions, et trouvé ça impressionnant. Puis elles ont essayé d'en faire quelque chose d'utile au quotidien, et là, le réel s'est imposé : une IA générique ne connaît pas votre catalogue produit, ne lit pas vos contrats, ne comprend pas vos clients. Elle répond avec confiance, parfois à côté.
Une IA personnalisée entreprise change la donne. On lui donne accès à vos données (avec les permissions adaptées). On la paramètre pour répondre dans votre langage métier. On lui ajoute des garde-fous pour qu'elle dise « je ne sais pas » plutôt que d'inventer. Le résultat : un outil qui devient utile au lieu d'être seulement impressionnant.
Voici les cas où une IA sur mesure produit le plus de valeur, observés sur nos projets en e-commerce, industrie, communication et services.
Interroger vos PDF, contrats, manuels, fiches produits en langage naturel. Avec sources citées dans chaque réponse.
Assistants de support client connectés à votre CRM, votre catalogue et vos politiques internes. Le premier niveau se résout sans humain.
Extraction structurée depuis vos factures, devis, e-mails, rapports. Classification, résumé, alerte sur signaux faibles.
Un copilote par métier : vente (qualification leads), juridique (analyse contrats), production (maintenance prédictive), RH (recrutement).
Au-delà du chat : des agents qui exécutent des tâches multi-étapes (rédiger un email, créer une fiche produit, appeler vos API métier).
Fiches produits multilingues, descriptions SEO, traductions à votre charte. Aligné sur votre ton, votre vocabulaire, votre réglementation.
Il existe trois familles de techniques pour construire une IA sur mesure. Nous choisissons à l'audit, jamais avant, parce que le bon choix dépend de vos données, de votre budget et de vos contraintes de gouvernance.
Approche par défaut pour la plupart des cas. Vos documents sont transformés en embeddings et stockés dans une base vectorielle (Pinecone, Qdrant, ou auto-hébergée). À chaque question, le système retrouve les passages pertinents et un LLM (GPT, Claude, Gemini ou modèle open source) formule la réponse avec les sources.
Avantages : mise à jour instantanée (ajouter un document = il est immédiatement utilisable), réponses traçables, coût maîtrisé. Un chatbot RAG est souvent le bon premier projet IA.
Quand un simple chat ne suffit plus. Un agent peut décider de plusieurs actions, appeler des outils (vos API, votre CRM, votre catalogue), enchaîner les étapes. Architecture tool calling, garde-fous programmatiques pour limiter le risque d'erreur en chaîne.
Exemple : un agent commercial qui qualifie un prospect entrant, vérifie son historique dans le CRM, prépare un devis brouillon et notifie le commercial avec un résumé.
Réservé aux cas où le RAG ne suffit pas : ton de voix très spécifique, langage technique rare, volumes massifs de tâches répétitives. On entraîne un modèle dédié sur vos données. C'est plus cher, plus lent à mettre à jour, mais ultra-spécialisé.
Notre conseil : commencez par un RAG. On passe au fine-tuning seulement si les besoins le justifient et que le ROI est démontré.
Mesurer, corriger, stabiliser. Trois mots qui résument notre façon de travailler, appliquée à chaque projet IA.
Cartographie des données, des processus, des outils. Identification des cas d'usage à fort ROI.
Un MVP fonctionnel sur vos données réelles. Vous le testez avant tout engagement industrialisation.
Mise en production, garde-fous, monitoring, formation des équipes. Documentation et code livrés.
Pas de mystification, pas de jargon gratuit. À chaque étape, vous voyez ce qu'on fait, pourquoi, et où on en est. Si le prototype ne convainc pas, on s'arrête là et on a chacun appris quelque chose, sans avoir engagé un budget industrialisation.
Chaque projet IA est différent. Un assistant documentaire pour un cabinet d'avocats n'a rien à voir avec un agent de qualification commerciale pour un site e-commerce. Plutôt que de donner des fourchettes de prix qui ne veulent rien dire avant d'avoir compris votre besoin, on a mis en place un premier contact qui sert vraiment à quelque chose.
Synapse, notre conseiller IA, vous pose les bonnes questions pour cadrer votre projet : votre métier, vos données, vos contraintes, ce que vous avez déjà essayé, ce que vous voulez vraiment changer. Pas de formulaire à 20 champs. Une vraie conversation, à votre rythme, qui prend dix à quinze minutes.
À la fin de la discussion, vous recevez un résumé écrit de votre projet tel que Synapse l'a compris. Vous pouvez le corriger, le compléter, le partager en interne. C'est déjà un document de travail utile, même si vous décidez ensuite de ne pas continuer avec nous.
En parallèle, l'équipe Synapse Up reçoit une analyse pré-mâchée de votre besoin (cas d'usage probable, complexité estimée, points d'attention techniques). On revient vers vous sous quelques jours ouvrables avec une proposition concrète : un audit cadré, une démo ciblée, ou simplement une discussion plus approfondie selon ce qui a du sens.
Pas de devis express envoyé avant qu'on se soit compris. Pas de session de découverte commerciale qui dure trois rendez-vous. La conversation avec Synapse fait le tri en amont, et vous récupérez du temps.
Une IA d'entreprise n'a de valeur que si vous pouvez l'utiliser sereinement. Toutes nos solutions sont conçues pour respecter le RGPD et anticiper les obligations de l'EU AI Act. Pas en option, par défaut.
Nous nous tenons informés des évolutions réglementaires européennes, notamment des obligations qui entrent en vigueur sur les systèmes IA à haut risque. Si votre cas relève d'une catégorie particulière (santé, finance, RH, justice), nous en discutons dès l'audit.
Pas de tarif figé. Chaque projet est unique et un prix donné en l'air n'aide personne. C'est pour ça qu'on commence par une conversation avec Synapse, notre conseiller IA, pour cadrer votre besoin, puis par un audit court de vos processus. À la sortie de cet audit, vous avez un devis ferme basé sur le périmètre réel, pas sur une estimation au doigt mouillé.
Une IA générique répond à des questions générales avec ses connaissances d'entraînement. Une IA sur mesure travaille sur vos données, vos processus, votre langage métier. Elle comprend votre catalogue, vos contrats, vos clients. C'est la différence entre un consultant qui débarque et un employé qui connaît votre maison.
On va vite. Le prototype arrive rapidement après l'audit, et la mise en production suit dans la foulée. Le délai exact dépend de la complexité du projet et de la disponibilité de vos données, c'est l'audit qui le précise. Notre principe : pas de calendrier glissant qui s'éternise, on cadre dès le départ pour livrer.
Oui, à condition d'être conçue avec cette contrainte dès le départ. Nous hébergeons les modèles et les données en Europe, nous n'utilisons jamais vos données pour entraîner des modèles tiers, et nous mettons en place les mesures techniques (chiffrement, isolation, audit) requises par le RGPD et l'EU AI Act.
Un RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture où un modèle d'IA va chercher de l'information dans votre base documentaire avant de répondre. Concrètement, vos PDF, contrats, fiches produits et e-mails deviennent une base de connaissances interrogeable en langage naturel, sans avoir à réentraîner le modèle, et avec des sources citées dans chaque réponse.
Oui. Nous hébergeons les solutions sur des infrastructures européennes (Scaleway, OVH, Azure EU, AWS Europe selon le projet) et utilisons des modèles disponibles en zone EU. Pour les besoins de souveraineté forte, nous déployons en on-premise ou sur cloud privé belge.
Dans 90 % des cas en entreprise, un RAG suffit et reste préférable : moins cher, plus rapide à mettre à jour, sources citables. Le fine-tuning n'est pertinent que pour des cas très spécifiques (ton de voix, langage métier rare, volumes massifs). Notre audit détermine la meilleure approche pour votre cas.
Les trois risques principaux : les hallucinations (réponses inventées avec confiance), la fuite de données (mauvais paramétrage des permissions), la dépendance à un fournisseur (lock-in technique ou tarifaire). Nous adressons les trois avec des garde-fous programmatiques, une architecture data sécurisée, et un principe ferme : vous repartez avec votre code.
Commencez par dix minutes avec Synapse. Il pose les bonnes questions, vous repartez avec un récap utile, et notre équipe vous répond avec une vraie proposition.