Automatisation & Intelligence Artificielle
Déployer des agents IA fiables, mesurables et sous contrôle
De la sélection des cas d'usage jusqu'au run MLOps, je vous aide à industrialiser vos automatisations IA.
- Cadrage business case & faisabilité data
- Conception et intégration des agents IA + orchestrateurs
- Contrôle humain, éthique et KPIs de performance
Impact mesuré en moyenne :
Pourquoi activer l'automatisation intelligente ?
On industrialise vos cas d'usage IA avec des garde-fous opérationnels et un suivi en continu.
Automatiser sans perdre le contrôle
Orchestration pensée avec des garde-fous humains et une supervision continue.
Libérer du temps pour l'expertise
Les tâches répétitives sont prises en charge pour concentrer vos équipes sur les décisions clés.
Industrialiser vos cas d’usage IA
On sort des PoC pour passer à des agents IA maintenables, documentés et mesurés.
Ce que vous recevez
Des livrables actionnables pour cadrer, construire et exploiter vos automatisations IA.
Roadmap IA & cartographie des processus
Liste priorisée des cas d’usage, séquencement des déploiements et dépendances data.
Dossier d'architecture IA
Modèles retenus, orchestrateurs, schémas d'intégration et exigences de sécurité.
Kit d'orchestration & monitoring
Scénarios n8n/Make, prompts versionnés, dashboards de supervision.
Playbook gouvernance & éthique
RACI, chartes d'usage, protocoles de revue humaine, conformité AI Act.
Tableau de bord ROI & MLOps
KPIs productivité, précision, dérive modèle et backlog d’améliorations.
Les étapes de votre programme IA
Un accompagnement progressif pour cadrer, déployer et faire vivre vos agents IA.
On identifie les cas d'usage à fort impact et on vérifie la qualité des données avant d'automatiser quoi que ce soit.
- Repérage des processus répétitifs, volumétriques ou sources d’erreurs
- Audit de maturité data et cartographie des sources disponibles
- Business case chiffré (ROI, risques, gouvernance)
Cas concret : Data Mart QVCT
ETL et automatisation des flux de donnees avec logique metier pour une startup QVCT.
Contexte
Startup QVCT avec des donnees reparties sur plusieurs sources (CRM, outil de paie, SaaS RH). Aucun reporting fiable, decisions basees sur des exports Excel manuels et perimes.
Objectif : Centraliser et transformer les donnees en temps reel avec une logique metier specifique QVCT pour des dashboards decisionnels fiables.
Résultats
Architecture technique
- Extraction : Connecteurs API vers CRM (HubSpot), paie (Silae), et outil RH interne avec gestion des rate limits
- Transformation : Logique metier QVCT (calcul QVT personnalise, scoring bien-etre, alertes anomalies) en Python/cloud functions
- Load : Data Warehouse PostgreSQL avec modelisation en etoile pour performance des requetes analytiques
- Orchestration : Pipelines automatises (Airflow) avec monitoring, retry automatique et alertes en cas de failure