Services IA

Un diagnostic complet dure 3 semaines en moyenne. Il comprend des entretiens avec les équipes métier et IT, un audit des données, outils et processus, un score à 360° par dimension avec benchmark sectoriel, et un plan de remédiation priorisé. Adservio a réalisé plus de 50 diagnostics depuis 2021.

Les modèles d'IA n'extrapolent pas : ils reproduisent les patterns observés pendant l'entraînement. Des données biaisées, incomplètes ou bruitées produisent un modèle biaisé et peu fiable. La qualité des données représente 70 à 80 % du succès d'un projet IA. Avant tout effort de modélisation, investir dans la donnée (nettoyage, labellisation, lineage, gouvernance) offre le meilleur ROI.

Le GenAI Enablement recouvre tout ce dont une entreprise a besoin pour adopter l'IA générative à grande échelle : choix des modèles (Mistral, Claude, OpenAI, Gemini), construction d'une stack souveraine (RAG, base vectorielle, MCP), formation des équipes, gouvernance et sécurité. C'est le passage d'un PoC isolé à un déploiement maîtrisé et industriel.

Un agent IA autonome est un système logiciel capable de planifier, raisonner et exécuter des actions complexes sans supervision constante : il décompose une tâche, choisit ses outils (Git, Jira, Slack, Kubernetes via MCP) et boucle jusqu'à atteindre son objectif. Contrairement à un assistant qui répond à une question, un agent exécute un processus métier de bout en bout.

Les équipes qui devront vivre avec le résultat, pas celles qui prototypent. Un socle adopté par une seule squad reste un prototype avec des utilisateurs : ce sont les développeurs, data engineers et SRE qui l'exploiteront au quotidien, et les product managers et responsables métier qui arbitreront ce qu'on lui confie, qui décident de son adoption réelle. Nous formons donc les deux populations ensemble, sur les mêmes cas, plutôt que la technique d'un côté et le métier de l'autre. La direction vient en troisième, sur ce qu'elle doit arbitrer et ce qu'elle doit pouvoir contester.

L'IA responsable est une IA conçue dès l'origine pour être conforme, sécurisée, éthique et auditable. Elle couvre : la classification des risques (AI Act), les tests de robustesse (red teaming prompt-injection, inversion de modèle), l'explicabilité (XAI, SHAP, LIME), l'absence de biais discriminatoires, la gouvernance des données et la traçabilité complète des décisions algorithmiques. C'est une exigence légale et éthique, pas une option.

Par l'arbitrage, pas par l'outil. Un cas d'usage qui tient a trois propriétés : sa valeur est chiffrée, sa donnée d'entrée existe déjà sous forme exploitable, et son échec est absorbable par l'organisation. Les projets qui s'arrêtent après le pilote échouent presque toujours sur la deuxième, la donnée d'entrée vivant dans des tableurs personnels ou des dossiers papier, ce qu'aucun modèle ne corrige. Le diagnostic sert précisément à écarter ces cas avant d'y engager un budget.