Pilier IA · GenAI, RAG & Agents · À l’échelle
Faire passer l’IA du PoC qui épate
au service qui fait son travail.
Assistants métier, RAG souverain, agents autonomes, MLOps. Nous concevons les cas d’usage IA que vos équipes utilisent tous les jours — avec la gouvernance, la sécurité et la traçabilité attendues dans vos environnements régulés.
AWS Bedrock
Modèles managés · souveraineté européenne
RAG souverain
Vos données restent chez vous, tracées, auditables
Du PoC au run
Industrialisation et MLOps de bout en bout
Le constat
Des PoC réussis. Peu arrivent en production.
Depuis 2023, l’IA générative a envahi les comités exécutifs. Les PoC se multiplient, les fournisseurs promettent l’automatisation de tout, les budgets partent — mais les cas d’usage qui tournent vraiment en production, chaque jour, dans les mains des équipes métier, restent rares. Le sujet n’est pas technique. Il est d’industrialisation, de gouvernance et d’alignement métier.
Nous avions lancé sept initiatives IA en un an. Cinq se sont arrêtées au PoC, une tournait sans être utilisée, une seule créait vraiment de la valeur. Il nous manquait une méthode pour faire le tri et industrialiser.
Chef de projet IA · milieu hospitalier
Chef de projet IA · milieu hospitalier
<20%
des PoC IA passent en production
L'écrasante majorité des initiatives s'arrête en pilote : coût, gouvernance, alignement métier, qualité perçue — les causes s'additionnent.
×5
le coût d'un cas d'usage non gouverné
Un assistant mal outillé consomme plus de tokens, multiplie les erreurs, génère des tickets — le run coûte beaucoup plus qu'estimé au PoC.
3/4
des risques viennent de la donnée
Fuites, hallucinations sur données sensibles, droits d'accès mal contrôlés : la gouvernance data précède toute valeur IA durable.
6+
mois perdus à chercher le bon cas
Sans méthode de priorisation, les équipes s'épuisent sur des sujets visibles mais peu rentables — et l'appétit disparaît.
Notre approche
Du cas d’usage métier au service industrialisé, en quatre temps.
Nous partons toujours d’un métier, jamais d’un outil. Le choix du modèle, du framework et de l’infrastructure vient après — et se décide à partir de critères de coût, de souveraineté et de maintenabilité, pas de mode.
01 · CADRER
Atelier métier & priorisation
Cartographie des cas d’usage candidats, scoring valeur / faisabilité / risque, sélection des 2 à 3 cas à engager, business case chiffré.
1 à 3 semaines
02 · CONCEVOIR
Architecture IA & gouvernance
Choix du modèle (propriétaire ou open source), patterns RAG ou agent, plateforme d’hébergement, politique de données, plan d’évaluation.
1 à 6 semaines
03 · BÂTIR
PoC évaluable puis industrialisation
Livraison d’un PoC mesurable en 4 à 6 semaines, itérations sur la qualité, passage à l’échelle, intégration SI, MLOps, monitoring.
2 à 6 mois
04 · OPÉRER
Run, observabilité & amélioration
Exploitation du service, suivi qualité (golden set, drift), contrôle des coûts (tokens, inference), revue éthique, transfert d’autonomie.
Contrat pluriannuel
Cas d’usage
Les quatre familles de projets IA que nous menons le plus souvent.
Chacune peut démarrer par un PoC court, puis s’industrialiser. Les technologies changent — notre méthode d’évaluation, non.
Assistants métier & chatbots internes
Copilotes pour les équipes support, RH, juridique, opérations. Réponses ancrées dans vos politiques, traçabilité complète, contrôle des droits d’accès.
RAG sur corpus privé
Recherche augmentée sur vos documents (contrats, dossiers clients, normes, corpus juridique). Réponses sourcées, droits par rôle, audit trail complet.
Automatisation par agents IA
Agents autonomes qui orchestrent plusieurs outils : extraction documentaire, rapprochement, génération de brouillons, escalades humaines contrôlées.
MLOps & plateforme IA
Socle mutualisé : catalogue de modèles, évaluation continue, coûts mesurés au cas d’usage, conformité et sécurité des endpoints, self-service contrôlé.
Matrice d’intervention
Comment nos cinq services s’appliquent à l’IA.
Vous pouvez nous demander uniquement un atelier de cadrage, un PoC évaluable, ou nous confier le run d’un assistant déjà en production.
| Service | Ce que nous livrons sur l’IA | Livrables types |
|---|---|---|
| Conseil & Stratégie | Cadrage stratégique et priorisation des cas d’usage Atelier métier, scoring valeur / faisabilité / risque, trajectoire IA pluriannuelle, analyse souveraineté et conformité. |
Cartographie, feuille de route IA, business case |
| Architecture & Build | Conception, PoC évaluable et industrialisation Choix du modèle et du pattern (RAG, agent, fine-tune), plateforme IA, intégration SI, évaluation et bascule en production. |
Architecture IA, PoC mesurable, service industrialisé |
| Exploitation (Run) | Run MLOps de vos services IA Monitoring qualité (golden set, dérive), coûts tokens, SLA, patchs et mises à jour modèles, revues de sécurité et éthique. |
Service managé IA, rapports mensuels, SLA |
| FinOps & Gouvernance | Maîtrise des coûts et gouvernance des usages IA Budgets par cas d’usage, quotas, catalogue de modèles, politique d’accès aux données, traçabilité des prompts et réponses. |
Dashboard FinOps IA, politique IA, registre des usages |
| Formation & Enablement | Acculturation et montée en compétences Sessions dirigeants (risques, opportunités), formation ingénieurs (LangChain, Bedrock, évaluation), pair-programming sur vos cas. |
Plans de formation, communautés de pratique, coaching |
Ce tableau se lit en ligne (par service) ou en colonne (ce que vous obtenez). Un PoC évaluable seul est un engagement de quelques semaines ; un programme IA complet se pilote sur plusieurs années.
Différenciateurs
Ce qui nous distingue sur l’IA.
Nous refusons l’approche « modèle magique ». Chaque choix — modèle, infrastructure, gouvernance — est justifié par la valeur métier et les contraintes de votre secteur.
IA souveraine par défaut
Nos architectures gardent vos données dans votre environnement, à l’emplacement géographique souhaité, avec accès audités. La conformité RGPD, DORA et sectorielle n’est pas un add-on : elle est dans l’architecture dès le cadrage.
Du PoC mesurable au run industrialisé
Nous livrons des PoC avec un protocole d’évaluation dès la première semaine — golden set, métriques qualité, coûts. Les mêmes architectes passent à l’industrialisation, puis opèrent le service : pas de rupture entre démonstration et réalité.
Les bons cas d’usage, pas les plus visibles
Notre méthode de priorisation élimine les sujets « gadget » et met en avant les cas à ROI mesurable. Nous savons dire à un COMEX que son cas d’usage préféré n’est pas prioritaire — et le remplacer par un sujet moins exposé mais plus rentable.
Étude de cas vedette
RAG souverain pour un groupe industriel européen : assistant métier sur un corpus de 40 000 documents.
Industrie · 9 mois
Groupe industriel — 8 500 collaborateurs · corpus multilingue
Du cadrage métier au service utilisé quotidiennement par 2 300 agents.
Point de départ : quatorze PoC IA lancés en dix-huit mois, aucun passé en production. Nivura a cadré trois cas d’usage prioritaires à partir d’un atelier métier, en a retenu un (recherche documentaire sur normes et procédures), livré un PoC évaluable en six semaines puis industrialisé sur AWS Bedrock.
Le service tourne aujourd’hui en mode RAG souverain, données et vecteurs hébergés en Europe, traçabilité complète, 2 300 agents actifs. Nivura opère la plateforme IA, suit la qualité des réponses sur un golden set hebdomadaire, et a déjà lancé deux autres cas d’usage sur le même socle.
-65%
de temps de recherche documentaire
92%
de réponses jugées utiles (golden set)
2+
cas d'usage lancés sur le même socle
Expérience
Assistant métier · intégré dans Teams & intranet
Orchestration
RAG · re-ranking · guardrails
Modèle
AWS Bedrock · région UE · audit logs
Socle data
Vector DB · chunking · ACL par rôle
FAQ
Les questions qu’on nous pose avant de lancer un projet IA.
Nous avons déjà plusieurs PoC IA qui tournent, avons-nous encore besoin de vous ?
C’est souvent là que nous apportons le plus. Notre premier chantier consiste à trier les PoC existants, les évaluer avec un protocole homogène (qualité, coût, valeur métier, risques) et ne retenir que ceux qui méritent l’industrialisation. Vous gagnez en lisibilité, et vos équipes récupèrent du temps pour les bons sujets.
Modèles propriétaires ou open source : lequel recommandez-vous ?
Les deux, selon le cas d’usage. Nous utilisons les modèles managés tels que Bedrock quand la qualité et le time-to-value priment, les modèles open source auto-hébergés quand la souveraineté, le coût à l’échelle ou le fine-tuning métier l’exigent. Nous ne sommes engagés avec aucun fournisseur : nous recommandons ce qui sert votre cas.
Combien de temps pour un premier cas d'usage IA en production ?
Un PoC évaluable en 4 à 6 semaines. Une mise en production réelle, accessible à quelques dizaines d’utilisateurs, en 3 à 4 mois. Le passage à l’échelle (centaines ou milliers d’utilisateurs, intégrations SI, MLOps complet) prend généralement 6 à 9 mois à partir du démarrage.
Comment garantissez-vous que nos données ne fuient pas vers les modèles ?
Par l’architecture. Nous utilisons des endpoints privés dans votre compte cloud, nous désactivons le training par les fournisseurs, nous journalisons tous les prompts et réponses dans votre environnement, et nous appliquons des ACL par rôle au niveau de l’index. Nous pouvons aussi héberger des modèles open source de bout en bout quand votre contexte l’exige.
Pouvez-vous intervenir sur un projet IA déjà démarré, avec une autre équipe ?
Oui. Nous commençons par un audit court (quelques jours) : qualité du service, architecture, gouvernance, coûts, risques. Nous livrons un plan de correction et, au choix, nous l’exécutons avec vos équipes ou nous vous transmettons la feuille de route pour que vous le fassiez vous-mêmes.
Quelle est la taille minimale d'engagement ?
Une journée pour un atelier de cadrage ou un audit ciblé. Un premier PoC évaluable démarre autour de 4 à 6 semaines. Sur un chantier de 3 mois, nous n’intervenons pas à plein temps — nous cadrons volontairement notre présence pour laisser à vos équipes le temps d’avancer en parallèle sur leurs propres sujets.
Prêt à passer à l’action ?
Parlons de votre projet IA — un premier échange, sans engagement.
Nous vous rappelons sous 48h pour comprendre votre contexte, trier vos cas d’usage candidats et vous dire, honnêtement, où est la meilleure valeur à aller chercher en premier.