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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