Cartographie des opportunités
Nous examinons votre produit, vos flux de travail et vos données pour repérer où l'IA crée une valeur mesurable, puis nous classons chaque candidat selon son impact, sa faisabilité et son risque.
001Consultation en stratégie IA
Une consultation en stratégie IA qui aboutit à un plan de réalisation, pas à une présentation
Nous aidons les CTO, fondateurs et responsables produit à décider où l'IA a réellement sa place dans leur produit et leurs opérations, et où elle n'en a pas. Le mandat se conclut par une feuille de route priorisée, une architecture candidate et des estimations de coûts que votre équipe d'ingénierie peut mettre en œuvre dès la semaine suivante.
AI005
Ce que vous obtenez
Ce que couvre la consultation
Chaque mandat est mené par des ingénieurs qui déploient des systèmes d'IA en production, de sorte que les conseils restent ancrés dans ce que les modèles actuels peuvent réellement faire de façon fiable.
Audit de préparation des données
Nous évaluons si les données dont vous disposez peuvent soutenir les cas d'usage souhaités : volume, qualité, étiquetage, accès et les lacunes à combler en priorité.
Décision de construire, acheter ou passer par une API
Pour chaque cas d'usage, nous comparons les modèles affinés, les API prêtes à l'emploi et les produits fournisseurs selon le coût, la précision, la latence et le risque de dépendance, puis recommandons une voie.
Architecture et sélection du modèle
Vous obtenez une architecture candidate : quels modèles utiliser, comment la récupération et l'orchestration s'articulent, et comment le système se connecte à votre pile technologique existante.
Modélisation des coûts et des risques
Nous estimons les coûts d'inférence et d'infrastructure selon vos volumes projetés, et signalons les modes de défaillance, les risques d'hallucination et les enjeux de conformité pertinents pour votre cas.
Feuille de route priorisée
Le livrable final est un plan séquencé : ce qu'il faut piloter en premier, ce qu'il faut reporter et ce qu'il faut écarter, avec des estimations d'effort que votre équipe peut budgéter.
Comment ça fonctionne
Comment se déroule le mandat
(4)- 1
Découverte
Nous interrogeons vos parties prenantes techniques et d'affaires, examinons vos systèmes et vos données, et convenons des résultats que la stratégie doit servir.
- 2
Évaluation des cas d'usage
Nous testons les candidats à plus forte valeur avec vos données réelles dans la mesure du possible, afin que les recommandations reposent sur des preuves plutôt que sur les allégations des fournisseurs.
- 3
Stratégie et feuille de route
Nous rédigeons l'architecture, les décisions de construire ou d'acheter, le modèle de coûts et une feuille de route séquencée, puis expliquons chaque décision à votre équipe.
- 4
Transfert ou réalisation
Votre équipe peut exécuter le plan elle-même, ou nous passons directement à un pilote avec les mêmes ingénieurs qui ont rédigé la stratégie.
Pourquoi Webisoft
Pourquoi les équipes nous font confiance pour leur stratégie IA
Nous sommes avant tout un studio logiciel, donc nos conseils sont façonnés par ce qui survit au contact de la production, et non par ce qui fait une belle démonstration.
Des ingénieurs, pas des analystes
Les personnes qui vous conseillent conçoivent et déploient elles-mêmes des systèmes d'IA. Chaque recommandation est une recommandation que nous serions prêts à mettre en œuvre nous-mêmes.
Honnêtes sur les limites
Si un cas d'usage n'est pas prêt pour les modèles actuels, ou si un simple moteur de règles ferait le travail à moindre coût, nous le disons et le mettons par écrit.
Neutralité envers les fournisseurs
Nous n'avons aucune entente de revente, donc nos recommandations de modèles et de plateformes sont guidées uniquement par vos exigences et votre budget.
Une stratégie connectée à la réalisation
Comme nous construisons ce que nous recommandons, la feuille de route s'accompagne d'estimations d'effort réalistes plutôt que de valeurs optimistes de façade.
FAQ
Questions courantes
(4)La plupart des mandats durent de deux à six semaines, selon le nombre de cas d'usage évalués et l'accessibilité de vos données et de vos parties prenantes. Nous établissons l'échéancier avec vous avant de commencer.
Non. L'évaluation de vos données fait partie du mandat. S'il existe des lacunes, la feuille de route indique quoi corriger, dans quel ordre, et à quel coût approximatif, afin que la préparation des données devienne une étape planifiée plutôt qu'un obstacle.
Une stratégie écrite couvrant les cas d'usage priorisés, une architecture candidate, des recommandations de construire ou d'acheter, un modèle de coûts et une feuille de route séquencée avec estimations d'effort. Elle est conçue pour être remise à une équipe d'ingénierie, la vôtre ou la nôtre.
Non. Nous travaillons avec des API commerciales et des modèles à poids ouverts, et recommandons en fonction de vos exigences de précision, de latence, de confidentialité et de coût. Lorsque les options sont proches, nous vous présentons les compromis et vous laissons décider.
Là où nous ajoutons de la valeur
Ce que couvre un mandat de stratégie IA avec Webisoft
La plupart des initiatives IA échouent au moment de la sélection, pas de la mise en œuvre : le mauvais cas d'usage, la mauvaise décision de construire ou d'acheter, ou l'absence de chemin entre la démonstration et la production. Notre travail de consultation existe pour bien prendre ces décisions avant que des sommes importantes ne soient dépensées.
Tri des cas d'usage
Nous évaluons vos idées d'IA candidates selon trois filtres : la valeur d'affaires si l'idée fonctionne, la faisabilité technique avec les modèles actuels, et le coût d'une erreur. Le résultat est une liste courte classée avec le raisonnement écrit, ce qui élimine généralement quelques idées populaires et fait émerger un ou deux gagnants moins spectaculaires.Décisions de construire, acheter ou passer par une API
Nous comparons l'appel de modèles hébergés comme Claude ou GPT à des modèles à poids ouverts que vous hébergez vous-mêmes, et à des produits prêts à l'emploi, avec des chiffres réels : coût par requête à votre volume, latence, exposition des données et risque de dépendance. La plupart des entreprises ont besoin de moins de travail de modélisation personnalisée qu'elles ne le pensent, et nous le disons lorsque c'est le cas.Évaluation de la préparation des données
La qualité de l'IA est plafonnée par les données qui l'alimentent. Nous auditons ce que vous possédez réellement : où elles se trouvent, à quel point elles sont propres, quelles conditions de consentement et de licence s'y appliquent, et ce dont un pipeline de récupération ou d'affinage aurait besoin. Vous obtenez une liste des lacunes avec l'effort de correction associé, avant que ces lacunes ne deviennent des incidents en production.Preuve de concept avec critères de sortie
Nous construisons des prototypes fonctionnels ciblés sur vos données, définis par des critères de réussite ou d'échec convenus à l'avance : seuils de précision, budgets de latence, coût par transaction. Une PdC qui ne peut pas échouer n'est qu'une mise en scène. Les nôtres sont conçues pour qu'un résultat négatif coûte peu et qu'un résultat positif s'intègre directement à un plan de production.Gouvernance et contrôles des risques
Nous définissons où la révision humaine est obligatoire, comment les résultats des modèles sont enregistrés et évalués, quelles données peuvent ou ne peuvent pas atteindre des API tierces, et comment vous respectez des lois sur la confidentialité comme la Loi 25 et le RGPD. C'est ce qui permet aux équipes juridique et sécurité de donner leur aval plutôt que de bloquer le projet à la dernière minute.Feuille de route et capacité interne
Le mandat se termine par une feuille de route séquencée : ce qu'il faut livrer au prochain trimestre, ce qu'il faut reporter, pour quoi il faut prévoir des ressources, avec des fourchettes budgétaires par phase. Nous formons également vos ingénieurs aux dispositifs d'évaluation et à la conception des prompts et des pipelines, afin que le deuxième projet ait moins besoin de nous que le premier.
Comment ça fonctionne
Comment se déroule une consultation en stratégie IA
(4)- 1
Découverte et cartographie des opportunités
Une à deux semaines d'entrevues avec les responsables d'affaires et un examen de vos systèmes et de vos données. Nous recueillons toutes les idées d'IA présentes dans l'organisation, ajoutons des candidats que votre équipe n'a pas envisagés, et documentons les difficultés actuelles en termes mesurables afin que les résultats futurs puissent être comparés à une base de référence. - 2
Faisabilité et modélisation des coûts
Pour les meilleurs candidats, nous testons la faisabilité concrètement : nous échantillonnons vos données, les faisons passer par les modèles candidats, et mesurons la qualité sur un petit ensemble étiqueté. En parallèle, nous modélisons les coûts d'exploitation à vos volumes réels, car un cas d'usage qui fonctionne à l'échelle d'une démonstration peut devenir non rentable à dix mille requêtes par jour. - 3
Construction du pilote
Nous construisons le candidat le plus solide sous forme de pilote fonctionnel intégré à des données réelles, évalué selon les critères de réussite ou d'échec établis plus tôt. Les livrables comprennent le pilote lui-même, un rapport d'évaluation et une recommandation honnête : poursuivre, ajuster la portée ou arrêter. Arrêter à ce stade coûte une fraction de ce que coûterait un arrêt en production. - 4
Feuille de route et transfert
Nous concluons avec une stratégie écrite : initiatives priorisées, recommandations d'architecture, politique de gouvernance, implications pour l'équipe et le budget, séquencées sur plusieurs trimestres. Vous pouvez l'exécuter à l'interne, avec nous, ou avec un autre fournisseur. Le document est rédigé pour survivre à ce choix, avec le raisonnement inclus plutôt que de simples conclusions.
FAQ
Questions fréquentes sur les mandats de stratégie IA
(6)- Un mandat ciblé dure généralement de quatre à huit semaines. Les principaux facteurs de coût sont le nombre de cas d'usage évalués en profondeur, l'inclusion ou non d'un pilote fonctionnel, et l'ampleur de la préparation de données requise dans votre environnement avant tout test. Nous le structurons en phases, si bien que la découverte seule représente un engagement modeste, et vous décidez pour le pilote une fois les preuves de faisabilité en main plutôt qu'à l'avance.
- Pour la plupart des entreprises, les modèles hébergés associés à une bonne récupération et une bonne conception de prompts couvrent les premiers cas d'usage à un coût et un risque bien moindres que d'entraîner quoi que ce soit. L'affinage personnalisé ou les modèles à poids ouverts auto-hébergés se justifient lorsque vous avez des exigences strictes de résidence des données, des volumes très élevés où le prix par jeton domine, ou une tâche étroite où un petit modèle affiné surpasse un modèle généraliste. Nous effectuons cette comparaison avec vos propres chiffres, pas avec les idées reçues du secteur.
- Nous classons d'abord les données réellement nécessaires au cas d'usage, et retirons ou masquons le reste. Nous faisons ensuite correspondre ce qui subsiste aux conditions des fournisseurs : forfaits API entreprise excluant l'entraînement sur vos données, ancrage régional lorsque la résidence des données importe, ou modèles auto-hébergés lorsque rien ne peut quitter votre infrastructure. Tout est consigné dans un document de flux de données que votre équipe de sécurité examine avant que des données réelles n'atteignent un point de terminaison externe.
- Chaque cas d'usage reçoit un dispositif d'évaluation avant tout déploiement : un ensemble de test étiqueté tiré de vos données réelles, des métriques de qualité convenues avec le responsable d'affaires, et des budgets de coût et de latence. Après le lancement, les résultats sont échantillonnés et notés selon un calendrier, car le comportement des modèles évolue au fil des mises à jour des fournisseurs et des changements dans vos intrants. Si un système ne peut pas être mesuré, nous déconseillons de le déployer, peu importe à quel point la démonstration est impressionnante.
- Les échecs les plus fréquents que nous observons : choisir un cas d'usage pour son image plutôt que pour son économie, sous-estimer le nettoyage des données, omettre l'évaluation de sorte que personne ne puisse déceler une dégradation du système, et ignorer le changement de flux de travail nécessaire pour que le personnel fasse confiance aux résultats. Notre processus s'attaque directement à chacun de ces points : notation de la valeur dès le tri, audit des données avant tout engagement, dispositifs d'évaluation obligatoires, et implication des utilisateurs finaux pendant le pilote plutôt qu'au lancement.
- Commencez par un appel de cadrage, après quoi nous vous envoyons un court formulaire d'admission : vos idées candidates, les systèmes et sources de données concernés, et toute contrainte stricte comme des régimes de conformité ou des politiques de fournisseurs. Une préparation utile consiste à nommer un responsable désigné et à rassembler des exemples des documents, tickets ou dossiers avec lesquels l'IA travaillerait. De vrais échantillons dès le premier atelier font gagner des semaines, car les débats sur la faisabilité se règlent rapidement lorsque les données réelles sont sur la table.
