Recherche dans des documents
Il faut retrouver plus vite des informations dans une base documentaire ou une connaissance interne.
Cadrer les cas d’usage utiles, préparer les données et intégrer l’IA avec contrôle humain.

Pour qui
Le premier travail consiste à distinguer un cas d’usage utile d’une idée séduisante mais difficile à exploiter.
Il faut retrouver plus vite des informations dans une base documentaire ou une connaissance interne.
Des demandes, textes ou documents doivent être orientés ou classés de manière plus cohérente.
Une équipe souhaite accélérer certaines tâches sans déléguer la décision finale à l’IA.
Vous avez une idée IA mais avez besoin d’évaluer les données, limites et conditions avant de développer.
Feuille de route
L’IA est intégrée comme une étape du processus, avec des règles de validation et des limites explicites.
Définir le problème, l’utilisateur et le résultat utile attendu.
Évaluer les sources, la qualité, les droits et les limites.
Tester un scénario réduit avant toute intégration large.
Mesurer la pertinence, les erreurs et les points de contrôle humain.
Insérer le workflow dans un outil ou un processus avec suivi.
Contenu de la mission
Recherche dans des documents, bases de connaissance ou contenus internes.
Tri et orientation de demandes, contenus ou documents selon des critères définis.
Repérer et structurer des données utiles à partir de textes ou documents.
Aider une équipe à préparer une réponse, une synthèse ou une prochaine action.

Tarif
Prix de départ indicatif. Le montant final dépend du périmètre, de la complexité et du niveau d’accompagnement.
Nombre de processus, outils, scénarios ou parties prenantes à analyser.
Dépendances techniques, accès aux données, qualité de l’existant et contraintes métier.
Niveau de détail attendu, ateliers, documentation et accompagnement de mise en œuvre.
Questions fréquentes
Non. Certains problèmes sont mieux résolus par une automatisation classique, une meilleure structure ou un outil existant.
Cela dépend du cas d’usage. La qualité, le droit d’utilisation et la structure des données comptent souvent plus que le volume brut.
Par le cadrage du cas d’usage, la qualité des sources, les règles de validation et la définition claire des moments où un humain doit vérifier.
Oui. Un prototype ciblé est souvent la meilleure manière d’évaluer la valeur réelle avant d’intégrer l’IA plus largement.
Vous pouvez partir d’une idée, d’un problème ou d’un système existant. Aucun cahier des charges complet n’est nécessaire pour commencer.