Le marché du conseil en IA a atteint 14 milliards de dollars en 2026, pourtant la plupart des missions produisent des documents stratégiques qui n'atteignent jamais la production. Nous livrons des feuilles de route IA actionnables soutenues par une architecture technique concrète — audits de faisabilité, sélection de modèles et plans d'implémentation que notre équipe (ou la vôtre) peut exécuter immédiatement. 72 % des entreprises utilisent désormais l'IA dans au moins une fonction métier. La question n'est pas de savoir s'il faut adopter l'IA, mais comment le faire sans gaspiller six chiffres en expérimentations qui n'aboutissent nulle part.
Les entreprises dépensent plus que jamais en IA — 65 % des grandes entreprises ont augmenté leurs budgets IA en 2026, avec une augmentation médiane de 22 % d'une année sur l'autre. Mais dépenser n'égale pas résultats. La réalité est que la plupart des organisations peinent avec trois questions fondamentales : quels processus bénéficient réellement de l'IA, quels modèles et architectures correspondent à ces processus, et comment passer de la preuve de concept à la production sans faire exploser les coûts.
Les grandes entreprises de plus de 500 employés mènent l'adoption de l'IA, mais les entreprises de taille moyenne font face à un défi différent. Elles n'ont pas d'équipes de recherche en IA dédiées ni le luxe de mener des expériences parallèles pendant des mois. Elles ont besoin d'orientations claires sur les domaines où l'IA crée une valeur mesurable — et ceux où il s'agit simplement d'une automatisation coûteuse qu'une solution plus simple pourrait gérer.
Le secteur financier et bancaire mène l'adoption du conseil en IA avec une part de marché de 22,3 %, suivi par la santé et la production. Ces industries ont appris à leurs dépens que les conseils génériques en IA des cabinets de conseil traditionnels ignorent souvent les contraintes techniques qui déterminent si un projet sera effectivement livré. Ce dont vous avez besoin, c'est du conseil de personnes qui construisent des systèmes IA — pas de personnes qui ne font que les conseiller.
Nos services de conseil en IA comblent le fossé entre stratégie et exécution parce que nous faisons les deux. Chaque recommandation que nous formulons est ancrée dans l'expérience de production — nous avons construit des chatbots, des pipelines RAG, des agents vocaux et des systèmes d'analyse en utilisant les mêmes modèles et frameworks que nous vous recommandons.
Nous commençons par votre problème métier, pas par la technologie. Avant de discuter de GPT-4o versus Claude ou de débattre des options de bases de données vectorielles, nous cartographions vos flux de travail, sources de données et critères de succès. Ensuite, nous faisons correspondre les solutions aux problèmes — parfois cela signifie un pipeline LLM sophistiqué, et parfois cela signifie un moteur de règles simple qui coûte 90 % moins cher.
Nos missions de conseil produisent trois livrables concrets : une évaluation de faisabilité avec des projections réalistes de précision et de coûts, un document d'architecture que votre équipe de développement peut implémenter, et une feuille de route phasée avec des jalons clairs et des points de décision. Pas de présentations stratégiques ambiguës. Pas de cadres agnostiques vis-à-vis des fournisseurs qui vous laissent plus confus qu'au départ.
Nous cartographions vos flux de travail, interrogeons les parties prenantes et auditons vos actifs de données. L'objectif est d'identifier 3 à 5 cas d'usage à fort impact où l'IA offre un ROI mesurable — et de signaler ceux où l'IA n'est pas la bonne solution. Nous évaluons la qualité, le volume, l'accessibilité et les exigences de confidentialité des données.
Pour chaque cas d'usage présélectionné, nous menons une analyse de faisabilité technique : quels modèles performent le mieux (Claude, GPT-4o, Gemini, open-source), quelle précision est atteignable avec vos données, les exigences de latence, le coût par inférence et les contraintes de confidentialité. Nous effectuons des tests de performance avec vos données réelles, pas des échantillons synthétiques.
Nous concevons l'architecture technique complète : pipeline de modèles, flux de données, intégrations API, surveillance, stratégies de repli et optimisation des coûts. Les livrables incluent les diagrammes systèmes, les contrats API, les exigences d'infrastructure et la justification de la sélection technologique que votre équipe d'ingénierie peut exécuter.
Nous livrons une feuille de route d'implémentation phasée avec des calendriers réalistes, des besoins en ressources et des portes de décision. Chaque phase a des critères de succès clairs. Nous pouvons transférer à votre équipe interne, continuer en tant que conseillers d'implémentation, ou construire le système nous-mêmes via nos services de développement IA.
Sans engagement. Dites-nous ce dont vous avez besoin et nous vous dirons comment nous le résoudrions.
Défi: La direction souhaite adopter l'IA mais ne sait pas quels cas d'usage offrent un véritable ROI ni comment éviter le verrouillage fournisseur
Solution: Évaluation complète de la maturité IA avec cas d'usage priorisés, recommandations de modèles et feuille de route phasée alignée sur les objectifs commerciaux
Résultat: Plan d'implémentation clair avec calendriers et projections de coûts réalistes — identifiant généralement 2 à 3 cas d'usage à fort impact dès la première mission
Défi: Les initiatives IA précédentes ont stagné en preuve de concept ou n'ont pas livré les résultats promis après un investissement significatif
Solution: Analyse post-mortem de ce qui n'a pas fonctionné, audit technique de l'infrastructure existante et approche repensée avec architecture prête pour la production
Résultat: Initiatives IA récupérées avec chemin clair vers la production, évitant les mêmes pièges techniques et organisationnels
Défi: Équipe d'ingénierie solide mais expertise IA/ML limitée — besoin de conseils sur la sélection de modèles, les patterns d'architecture et les meilleures pratiques
Solution: Conseil technique axé sur l'architecture LLM, l'ingénierie de prompts, la conception de pipelines RAG et les cadres d'évaluation qui montent en compétences l'équipe existante
Résultat: Les équipes internes acquièrent la capacité d'implémentation IA avec des conseils architecturaux experts, réduisant le délai de mise en production de 40 à 60 %
Défi: Les organisations de santé, finance ou juridiques ont besoin de capacités IA mais font face à des exigences strictes en matière de confidentialité des données, conformité et audit
Solution: Stratégie IA conçue autour des contraintes réglementaires : modèles sur site, cadres de gouvernance des données, pistes d'audit et documentation de conformité
Résultat: Plans d'implémentation IA satisfaisant HIPAA, SOC 2, GDPR et réglementations sectorielles spécifiques sans compromettre les capacités
Nous construisons avec Claude 4, GPT-4o, Deepgram, ElevenLabs, LangChain et bases de données vectorielles — sélectionnant toujours le bon modèle pour votre cas d'usage.
Nos propres systèmes fonctionnent sur l'IA — de notre agent commercial à notre pipeline de blog et système d'alertes vocales. Nous livrons ce que nous construisons.
Déploiement sur site disponible. Aucune donnée ne quitte vos serveurs. Conforme RGPD et EU AI Act dès le premier jour.
De la preuve de concept à la production, incluant surveillance, pipelines de ré-entraînement et optimisation continue.
Projets IA à prix fixe avec jalons clairs. Pas de surprises de facturation horaire, pas de dérive de périmètre.
Les évaluations de faisabilité ciblées commencent à 5 000 $ pour une mission de 1 à 2 semaines couvrant un seul cas d'usage. Les feuilles de route stratégiques IA complètes avec conception d'architecture et évaluation de fournisseurs varient de 15 000 $ à 30 000 $. Les contrats de conseil d'implémentation continus s'élèvent à 3 000 $ à 8 000 $ par mois. Nous fournissons un périmètre à prix fixe après un appel de découverte initial, vous connaissez donc l'investissement avant de vous engager.
Le conseil produit stratégie et architecture — identifiant où l'IA crée de la valeur, sélectionnant les modèles et concevant les systèmes. Le développement est l'implémentation — écrire le code, construire les pipelines, déployer en production. Nous offrons les deux sous un même toit, ce qui élimine le problème courant de consultants concevant des systèmes que les développeurs ne peuvent pas réellement construire. La plupart des clients commencent par le conseil pour valider la faisabilité, puis passent au développement.
Une évaluation de faisabilité ciblée prend 1 à 2 semaines. Une stratégie IA complète avec conception d'architecture prend 3 à 5 semaines. Le conseil d'implémentation se déroule parallèlement au développement — généralement 2 à 6 mois. Nous dimensionnons les missions pour correspondre à votre calendrier de décision et pouvons accélérer pour les projets urgents.
Les équipes internes ont souvent de solides compétences en ingénierie logicielle mais une expérience limitée des architectures LLM, des patterns d'ingénierie de prompts, des bases de données vectorielles et des défis spécifiques à l'IA comme l'atténuation des hallucinations et les cadres d'évaluation. Notre conseil comble cette lacune — nous travaillons aux côtés de votre équipe pour sélectionner les modèles, concevoir l'architecture et établir les meilleures pratiques, puis vos développeurs gèrent l'implémentation avec nos conseils.
La sélection des modèles dépend du cas d'usage. Nous évaluons Claude (Anthropic), GPT-4o (OpenAI), Gemini (Google) et les modèles open-source comme LLaMA 3 et Mistral par rapport à vos exigences spécifiques : précision, latence, confidentialité des données et coût. Environ 40 % des projets bénéficient d'une approche multi-modèles — utilisant des modèles efficaces pour les tâches simples et des modèles plus grands pour le raisonnement complexe. Les prix des API LLM ont chuté de 80 % entre début 2025 et 2026, rendant les stratégies multi-modèles de plus en plus pratiques.
Chaque mission produit trois résultats concrets : un rapport de faisabilité avec projections réalistes de précision et de coûts pour chaque cas d'usage, un document d'architecture avec diagrammes systèmes, contrats API et justification de la sélection technologique, et une feuille de route d'implémentation phasée avec calendriers, besoins en ressources et portes de décision. Ce sont des documents de travail que votre équipe peut exécuter immédiatement — pas des slides stratégiques de haut niveau.
Dites-nous ce que vous essayez de résoudre. Nous évaluerons la faisabilité, recommanderons la bonne approche et livrerons un plan d'implémentation que votre équipe peut exécuter — ou nous le construirons pour vous.
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