Vous voulez tirer parti de l'IA sans lancer un chantier de R&D de plusieurs mois : nous greffons des briques d'IA utiles (recherche documentaire, assistant métier, automatisation) sur vos applications existantes, et nous les livrons en production.
Cinq signaux récurrents font passer une ETI ou une PME de l'expérimentation IA à un usage en production.
Vos équipes passent un temps important à chercher l'information dans des documents dispersés.
Vous voulez tester l'IA sur un cas concret, sans lancer un chantier de R&D de plusieurs mois.
Un éditeur vous propose une IA générique, mais elle ne connaît ni vos données, ni vos processus.
Vos données sont sensibles et doivent rester maîtrisées (RGPD, secret métier, hébergement).
Vous avez déjà une application métier et vous ne voulez pas la reconstruire pour y ajouter de l'IA.
Retrouvez la bonne information, instantanément.
Un moteur qui comprend le sens des questions et cite ses sources, branché sur vos documents internes. C'est une architecture RAG, que nous détaillons dans notre article dédié.
Un agent qui agit, pas seulement qui répond.
Un assistant relié à vos applications via des connecteurs standardisés (Model Context Protocol), capable de déclencher des actions concrètes dans vos systèmes.
Déchargez vos équipes des tâches répétitives.
L'IA pré-traite, classe et synthétise les demandes, vos équipes gardent la décision. Nous avons livré cet outil à LINKLUSION en quelques semaines.
Analysez, recommandez, en temps réel.
Un modèle qui analyse une image et génère une recommandation adaptée. Nous avons conçu l'application de diagnostic de peau de SkinAnalysIA.
L’intégration IA en entreprise consiste à connecter des modèles d’intelligence artificielle (LLM, agents autonomes, RAG documentaire) à votre système d’information existant. Contrairement à un déploiement d’outils SaaS génériques, l’intégration sur mesure adapte l’IA à vos workflows métier, vos données propriétaires et vos contraintes de souveraineté.
Une intégration IA réussie ne reconstruit pas votre application. Elle greffe une brique précise là où elle répond à un besoin opérationnel. Nous concevons ces intégrations IA depuis 2010, avec une vingtaine d’experts internalisés et plus de 300 projets livrés.
Une intégration IA entreprise réussie évite trois écueils :
Quatre signaux récurrents font passer une PME ou une ETI de l’expérimentation à un usage en production.
Dès qu’un de ces signaux apparaît, intégrer l’IA sur mesure devient plus pertinent qu’un abonnement à un copilote grand public.
Trois approches couvrent la majorité des projets d’intégration IA que nous livrons. Le choix dépend de votre cas d’usage, de vos données et de votre budget.
Le RAG (génération augmentée par récupération). Un moteur qui comprend le sens des questions, cite ses sources et s’appuie sur vos documents internes. C’est l’approche la plus rapide à mettre en production quand le besoin est de retrouver et synthétiser de l’information.
L’agent IA autonome. Un agent IA relié à vos outils via des connecteurs standardisés (Model Context Protocol), capable de déclencher des actions concrètes dans vos systèmes. Les agents IA sur mesure agissent, ils ne se contentent pas de répondre. C’est l’objet de notre article dédié aux agents IA pour entreprises.
Le fine-tuning. Spécialiser un modèle de langage sur vos données quand le RAG ne suffit pas et que le volume le justifie. Cette approche reste plus rare : elle se décide au cas par cas, sur des données stables et un besoin récurrent.
Le choix du modèle (Mistral, OpenAI, Anthropic, modèles ouverts hébergés) dépend de la sensibilité des données, du coût d’inférence et de la performance attendue. Nous documentons ces arbitrages au Diagnostic et les gardons réversibles.
Plusieurs pièges transforment un projet d’IA générative en coût sans retour.
Nous avons conçu pour SkinAnalysIA une application de diagnostic de peau par l’image, où un modèle analyse une photo et génère une recommandation adaptée en temps réel. Pour LINKLUSION, nous avons livré un outil d’IA qui accélère le traitement des demandes d’aide sociale, en quelques semaines.
« Nous avons fait appel à Sooyoos pour concevoir un outil d’intelligence artificielle pour faciliter un processus de demande d’aide sociale. En quelques semaines, nous avons obtenu la livraison de l’outil. »
Élodie Prosperi, Directrice du développement et de la recherche, LINKLUSION
Ces deux projets partagent la même logique : intégrer l’IA sur un cas d’usage précis, mesurer le gain, puis élargir. C’est ainsi que nous abordons chaque intégration IA entreprise.
| Intégration IA sur mesure | Copilote SaaS générique | Projet IA from scratch | |
|---|---|---|---|
| Adhérence métier | Forte, branchée sur vos données et vos processus | Faible, ignore votre contexte métier | Forte, mais au prix d'un chantier long |
| Maîtrise des données | Vos données restent maîtrisées (RGPD by design) | Données transitant par un tiers | Totale, mais tout est à sécuriser vous-même |
| Coût d'entrée | Mesuré (preuve de valeur ciblée) | Faible (abonnement) | Élevé (R&D, équipe dédiée) |
| Mise en route | Quelques semaines (premier cas) | Immédiate (abonnement) | Plusieurs mois |
| Intégration au SI | Native, via vos API existantes | Limitée aux connecteurs de l'éditeur | À construire entièrement |
| Réversibilité | Code et modèles réversibles | Verrouillage éditeur (lock-in) | Dépend de vos choix d'architecture |
Une intégration IA entreprise se livre par lots, du cadrage à la maintenance, avec la même équipe de bout en bout.
Nous cadrons le cas d'usage, vérifions la faisabilité technique, l'accès aux données et les contraintes RGPD avant tout développement.
Nous arrêtons le périmètre du premier lot, le modèle (LLM, RAG ou agent IA) et les indicateurs de gain attendus. Le budget est posé.
Nous greffons l'IA dans votre application via vos API, lot après lot, sans reconstruire ce qui fonctionne déjà. Vous voyez l'avancement à chaque sprint.
Nous déployons avec une supervision de la qualité des réponses, des coûts d'inférence et de la sécurité des données.
Les développeurs qui ont construit l'intégration restent mobilisés après la mise en production pour stabiliser les réponses et ajuster les seuils.
La même équipe surveille la qualité du modèle, maîtrise les coûts et fait évoluer les cas d'usage. Vous gardez un interlocuteur unique entre build et run.
Décrivez votre contexte en deux lignes. Nous revenons vers vous sous 48h pour un premier échange de cadrage.
