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La plupart des initiatives en IA s’enlisent parce qu’on a cadré la mauvaise chose en premier — habituellement le modèle, et non le flux de travail. La découverte met un modèle de retour sur investissement sur la table avant qu’une seule ligne de code soit écrite.
Deux semaines d’observation des équipes opérationnelles. Nous instrumentons le processus — temps de traitement, taux d’erreur, chemins d’escalade et coût réel par transaction.
Chaque cas d’usage candidat est évalué sur la valeur, l’effort, le risque et la maturité opérationnelle. Nous remettons une recommandation construire-acheter-s’abstenir par flux de travail — pas une présentation générique de stratégie IA.
Architecture de référence, modèle de retour sur investissement et un mémo exécutif sur lequel votre comité peut agir. Si la réponse est « ne pas construire », nous le disons — et arrêtons le compteur.
Évaluer les flux agentiques en opérations middle-office, le rafraîchissement KYC, le traitement des litiges et la rédaction de notes de crédit. Intégrer la perspective de risque de modèle tôt pour qu’elle ne devienne pas un goulot d’étranglement en production.
L’approbation du risque de modèle peut prendre plus de temps que la construction. Nous cadrons le volet MRM en parallèle dès la première semaine.
Agents et flux de travail de qualité production sur votre pile — harnais, orchestration, outils, MCP et évaluations.
Modélisation des menaces, prévention des pertes de données, risque de modèle et pistes d’audit pour les systèmes à base de grands modèles de langage et d’agents.
Déploiement de bout en bout — intégrations, tuyauterie de données, observabilité, harnais de validation et retour en arrière.