Solutions IA

Agents IA, chatbots WhatsApp et site, recherche augmentée (RAG) connectés à vos données métier.

Nous intégrons l'intelligence artificielle dans vos produits et processus : agents conversationnels, RAG, voice AI, fine-tuning de LLMs et automatisation intelligente. De la POC à la production.

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Features

Chatbot WhatsApp prêt rapidement
Base de connaissances connectée à vos données
Agents autonomes pour vos processus métier
Suivi des performances et des coûts

Benefits

→Agents IA autonomes pour vos processus métier
→RAG pour exploiter vos données internes
→Voice AI pour l'accueil et la prospection
→Fine-tuning LLM adapté à votre domaine

Process

01

Cadrage IA

Identification des cas d'usage IA à fort impact pour votre business.

02

POC rapide

Prototype fonctionnel en 2-4 semaines pour valider la faisabilité.

03

Collecte & préparation données

Nettoyage, structuration et vectorisation de vos données.

04

Développement modèle

Intégration LLM, RAG pipeline ou fine-tuning selon le besoin.

05

Tests & évaluation

Benchmarks de qualité, tests utilisateurs et ajustements.

06

Déploiement & scaling

Mise en production avec monitoring des performances et coûts.

Nos Réalisations

Agent IA Voice Prospection

Agent vocal autonome pour cold-calling avec VAD, STT Whisper, et LLM fine-tuné pour la prospection B2B.

Voice AIWhisperLLMRAG

Plateforme B2B Dartank

CRM complet avec gestion de prospects, facturation Stripe, et synchronisation Zoho pour une entreprise de distribution.

ReactFlaskSupabaseStripe

E-commerce Mode Africaine

Boutique en ligne avec recommandations IA, recherche Meilisearch et paiements multi-devises.

framework SSRDrizzleMeilisearchStripe

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Questions fréquentes

Réponses rapides sur ce service.

Chatbots, agents RAG sur documents internes, Voice AI téléphone/WhatsApp, agents autonomes (extraction, classification, rapports).

LLMs : OpenAI GPT-4o, Claude 4.7, Mistral Large. Orchestration : LangChain, LlamaIndex. Vector DBs : Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant. Voice : Whisper, ElevenLabs, Vapi.

Pipeline : (1) ingestion documents → chunks ; (2) embeddings vectoriels ; (3) stockage vector DB ; (4) retrieval + génération LLM. Précision 85-98%.

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