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Intelligence artificielle pour PME

Une IA utile.
Intégrée à vos métiers.

Expertis’IT aide les PME à identifier, sécuriser et déployer des usages concrets de l’intelligence artificielle : assistants internes, automatisation, recherche documentaire et intégration aux outils existants.

PMEune approche adaptée
ROIdes gains mesurables
RGPDdes données gouvernées
Humaindes équipes accompagnées

Des usages concrets

Moins de répétition.
Plus de valeur.

L’objectif n’est pas d’ajouter un outil à la mode, mais de résoudre des problèmes réels avec un niveau de sécurité compatible avec l’entreprise.

01

Assistants internes

Interroger procédures, documentation et connaissances avec des accès maîtrisés.

02

Automatisation

Accélérer le traitement des demandes, comptes rendus et tâches administratives.

03

Analyse documentaire

Extraire, classer et synthétiser l’information présente dans vos documents.

04

Outils métiers

Connecter l’IA aux applications et processus déjà utilisés par vos équipes.

Notre démarche

Expérimenter vite.
Industrialiser proprement.

Chaque projet progresse par étapes, avec des critères de valeur, de sécurité et d’adoption.

01

Cartographie des opportunités

Identifier les irritants et les tâches où l’IA peut apporter un gain réel.

02

Audit des données et des risques

Vérifier les sources, les droits d’accès et les contraintes réglementaires.

03

Prototype ciblé

Tester un cas d’usage limité avec des utilisateurs pilotes.

04

Intégration

Connecter la solution aux outils sans fragiliser le système d’information.

05

Formation & adoption

Donner aux équipes les bonnes pratiques, les limites et les réflexes de sécurité.

06

Mesure & amélioration

Suivre les gains, les usages et la qualité avant d’étendre la solution.

Questions fréquentes

L’IA dans une PME,
sans zone grise.

Faut-il remplacer nos logiciels actuels ?

Pas nécessairement. Nous privilégions l’intégration aux outils existants lorsqu’elle est pertinente.

Comment protéger les données confidentielles ?

Le choix des modèles, de l’hébergement, des droits d’accès et des données autorisées fait partie du cadrage.

Par où commencer ?

Par un irritant métier fréquent, mesurable et suffisamment délimité pour tester rapidement la valeur.

Accompagnez-vous les utilisateurs ?

Oui. La formation, les règles d’usage et l’adoption font partie intégrante du projet.

Premier atelier

Quels usages IA auraient
du sens chez vous ?

Commençons par vos processus, vos données et vos objectifs — avant de parler de technologie.

Planifier un échange

Difficultés des PME

Une technologie puissante.
Des risques à cadrer.

Les premiers usages apparaissent souvent sans politique commune : comptes personnels, données copiées dans des outils publics, résultats non vérifiés et coûts dispersés. Nous remettons de la méthode avant de généraliser.

01

Données confidentielles

Définir les informations autorisées, les durées de conservation et les fournisseurs utilisables.

02

Réponses imprécises

Prévoir les sources, validations humaines et indicateurs de qualité pour limiter les erreurs.

03

Outils isolés

Éviter les assistants déconnectés du SI qui imposent de recopier les informations.

04

Adoption insuffisante

Impliquer les utilisateurs et documenter clairement ce que l’outil sait faire, ou non.

Exemple concret

Du prototype.
À l’usage quotidien.

Une PME reçoit chaque semaine des documents techniques et commerciaux difficiles à retrouver.

01

Besoin observé

Les collaborateurs sollicitent toujours les mêmes personnes pour retrouver une procédure ou une réponse déjà produite.

02

Pilote sécurisé

Nous sélectionnons un corpus limité, nettoyons les droits et créons un assistant qui cite ses sources.

03

Recette métier

Un groupe pilote évalue la pertinence, signale les réponses insuffisantes et mesure le temps gagné.

04

Livrables et suivi

L’entreprise reçoit l’architecture, les règles d’usage, les responsabilités, les procédures et les indicateurs de pilotage.

Passer du prototype à l’usage

Une IA utile.
Encadrée et mesurable.

Le succès ne dépend pas seulement du modèle. Données, droits, intégration, validation humaine, adoption et indicateurs déterminent si le cas d’usage apporte réellement du temps ou de la qualité.

01

Choisir un irritant mesurable

Une tâche fréquente, délimitée et vérifiable permet de tester rapidement la valeur sans engager tout le système d’information.

02

Protéger les informations

Sources autorisées, hébergement, comptes, journaux et règles d’usage réduisent les fuites et les réponses fondées sur des données inadaptées.

03

Organiser la validation

Les résultats importants restent contrôlés par une personne compétente, avec des critères et une responsabilité clairement définis.

Exemple concret

Accélérer la préparation de réponses internes.

Une PME centralise ses procédures et souhaite aider le support à retrouver l’information. Nous nettoyons les sources, limitons les droits et construisons un assistant qui cite les documents utilisés. Un groupe pilote mesure le temps gagné et signale les réponses incorrectes avant l’ouverture à davantage d’utilisateurs.

Questions fréquentes

Ce qu’il faut savoir avant d’aller plus loin.

Pouvez-vous connecter l’IA à nos outils existants ?

Oui lorsque les API, les droits et la qualité des données rendent l’intégration pertinente et sécurisable.

Comment mesurer le retour sur investissement ?

Nous comparons temps, volume, qualité, erreurs et satisfaction avant et après le pilote.

Faut-il former les utilisateurs ?

Oui. Ils doivent comprendre les usages autorisés, les limites, la validation et la protection des données.

Pouvez-vous commencer par un prototype ?

Oui. Un pilote limité permet de tester la valeur et les risques avant un déploiement plus large.