Des ingénieurs qui construisent la partie IA là où vos données se trouvent réellement : systèmes internes, entrepôts et processus en place depuis des années. Avec un périmètre, des journaux et une remise.
Une petite société veut un résultat packagé à prix publié, en service en quelques semaines. Une grande organisation veut une équipe, une réalisation et un contrat avec un responsable dessus. Fondre les deux dans une seule offre est le moyen le plus sûr de mal livrer des deux côtés.
Tâches répétitives, réponses clients hors horaires, relances d'impayés, saisie — cela existe déjà en forfaits standardisés à prix publiés chez Apus Automation. Nous vous y orientons plutôt que d'ouvrir un projet.
Voir Apus Automation →Des données réparties sur plusieurs systèmes, de vraies contraintes de conformité, une intégration dans des logiciels déjà en production. C'est de l'ingénierie cadrée avec une recette — et c'est l'objet de cette page.
Chaque poste ci-dessous se termine par un livrable, pas par une présentation.
Direction générale et DSI qui doivent trancher un investissement
Quatre à six semaines d'examen de l'état de vos données, de vos processus et de vos systèmes, puis notation de chaque opportunité par valeur et difficulté — en partant du problème, pas de la technologie.
Équipes data et DSI qui tirent des chiffres de plusieurs sources
Des flux depuis les systèmes en place vers un endroit auquel on peut se fier, avec un modèle de données et de la supervision — car tout ce que l'IA fera ensuite repose là-dessus.
Exploitation, juridique et service client
Des questions en langage naturel répondues à partir de vos propres documents, avec citations et dans le respect des droits existants — pas un agent conversationnel qui devine.
Organisations dont les données ne peuvent pas sortir
Des modèles déployés dans votre infrastructure pour les données sensibles, combinés à des modèles cloud pour le reste, avec la politique qui décide quelle donnée va où.
Équipes produit dont le logiciel est déjà en production
Des fonctions IA intégrées au produit que vous vendez, tenues au même standard d'ingénierie que le reste : testées, supervisées, avec un repli quand le modèle se trompe.
Apus AI Lab est le groupe d'ingénierie interne qui fait tenir les engagements pris sur l'IA dans tout l'écosystème Apus : quel modèle tourne où, quelle donnée a le droit de sortir, et comment tout cela se mesure. Il ne vend rien.
Les données sensibles sont traitées par des modèles installés chez vous ; seul le non-sensible atteint un service cloud, et cette frontière figure au contrat.
Chaque cas d'usage a son jeu d'évaluation et un chiffre de référence, pour qu'un débat sur la qualité s'arrête aux données et non à une impression.
Vos données ne servent pas à entraîner des modèles partagés. C'est inscrit au contrat et au NDA, pas dans une ligne de site web.
Chaque appel au modèle laisse une trace exploitable — entrée, version, coût, résultat — pour qu'un incident puisse réellement être instruit.
Apus AI Lab est une équipe interne, pas une marque commerciale, et n'a pas de site propre. Nous n'avons encore publié aucune recherche externe ; lorsque ce sera le cas, elle paraîtra ici.
Nous regardons les données et les processus dont vous disposez, puis nous disons franchement ce qui vaut d'être construit, ce qui ne l'est pas encore, et ce qui devrait être acheté en forfait standardisé plutôt qu'ouvert en projet.