Copilotes métier & Vision AI
Des copilotes branchés sur vos processus, et de la vision par ordinateur là où l'information est une image : la donnée cesse d'informer pour déclencher.
Une analyse qui n'entraîne aucune action reste un rapport.
Gouverner, fiabiliser, analyser et prévoir mènent à une décision éclairée. Encore faut-il que cette décision atteigne le geste métier, au bon moment et dans l'outil où la personne travaille déjà.
C'est le rôle des copilotes : ils vivent dans le processus plutôt qu'à côté, proposent l'action et laissent la décision à l'humain. Et là où l'information n'est pas une ligne mais une image, la vision par ordinateur prend le relais.
Ce que nous faisons
Quatre capacités pour que la donnée déclenche au lieu d'informer.
Copilotes par fonction
Des assistants conçus pour un métier précis, branchés sur ses outils et ses règles, plutôt qu'un assistant général qui ne connaît le contexte d'aucun.
intégré à l'application où la personne travaille déjà, pas à côté
- Un périmètre d'action écrit d'avance
- Le contexte rassemblé avant la question
- Ce qui engage reste validé par un humain
Automatisation des processus
L'action répétitive est déléguée, la décision reste humaine. Chaque proposition est journalisée et rejouable, ce qui la rend auditable après coup.
chaque proposition conserve ses entrées, pas seulement son résultat
- Les gestes fréquents et cadrés d'abord
- Une décision sensible reste supervisée
- Une proposition se réexamine après coup
Vision AI
Contrôle qualité, comptage, détection sur flux vidéo ou photo : là où l'information est une image, l'analyse se fait sur l'image et non sur une saisie manuelle.
un score de confiance par détection, pas une réponse binaire
- Détection annotée sur la zone concernée
- Sous le seuil, le modèle demande au lieu de conclure
- Le jeu d'annotation reste votre actif
Capitalisation
Chaque cas d'usage validé enrichit un catalogue réutilisable, pour que le deuxième copilote coûte moins cher que le premier.
connecteurs, garde-fous et évaluation réutilisés d'un cas à l'autre
- Connecteurs et portées déjà écrits
- Garde-fous et journal mutualisés
- Le jeu d'évaluation s'enrichit à chaque cas
Quand la donnée déclenche
Dentaline : la radio lue par le modèle, le diagnostic posé par le praticien
−95 % de temps de charting · 35 % → 1 % de taux d'erreur
Le charting parodontal manuel monopolisait jusqu'à deux minutes par patient et produisait 35 % d'erreurs de saisie, sur une activité en croissance, avec une exigence de conformité HDS et RGPD.
Un modèle d'apprentissage profond qui identifie les dents, les anomalies et les implants sur les radios panoramiques, intégré au flux du cabinet et pensé pour préparer la lecture sans jamais remplacer la décision médicale.
La fraude détectée en temps réel, le KYC réduit de plus de moitié
+40 % de détection de fraude · −60 % de temps de KYC
Détecter la fraude sur des volumes massifs en temps réel, raccourcir un KYC ralenti par des données clients dispersées, et fiabiliser la donnée réglementaire, sous forte contrainte de conformité et de souveraineté.
Un socle data gouverné, avec un MDM pour un référentiel client unique et une qualité mesurée en continu, des modèles de détection branchés sur les flux, et un data copilot dont chaque réponse porte ses sources.
Ce que vous recevez
Le périmètre d'action, écrit avant
Ce que le copilote fait seul, ce qu'il prépare pour validation, ce qu'il ne fait jamais. Le seuil de confiance et la supervision obligatoire sur l'irréversible s'écrivent là, pas dans un guide d'usage remis après coup.
Les outils et leurs portées
Un copilote vaut ce que valent ses branchements. Chaque outil est déclaré avec ce qu'il peut lire et ce qu'il peut écrire, et le modèle de vision avec son entrée et sa sortie.
Une proposition complète
De la photo prise sur site à l'action préparée : le défaut détecté et annoté, l'historique de l'équipement, la pièce vérifiée en stock, le créneau proposé. Tout est prêt, rien n'est décidé.
L'évaluation avant la mise en service
Les interventions passées sont rejouées et les propositions comparées au réel. Une classe de défaut sous le seuil de confiance bloque l'ouverture, elle ne part pas en production avec un avertissement.
Copilote ou agent ?
La question revient à chaque cadrage, et elle est mal posée : ce ne sont pas deux niveaux de maturité de la même chose, ce sont deux réponses à deux problèmes différents. Ce qui tranche n'est pas la technologie, c'est à qui appartient le geste.
Assiste une personne dans son geste, à l'endroit où elle travaille.
Exécute une chaîne de travail de bout en bout, sous spécification.
Il appartient à une personne, et se répète dans son quotidien.
C'est un enchaînement de tâches qu'on sait décrire du début à la fin.
Un périmètre d'action écrit d'avance et un seuil de confiance.
Une spécification exécutable et ses critères d'acceptation.
Une personne qui travaille, au moment où elle en a besoin.
Un événement ou un lot de travail, sans intervention humaine.
Le métier valide chaque proposition qui engage.
L'ingénieur revoit avant intégration, et la spécification fait foi.
La règle que nous appliquons
Si le geste appartient à une personne et se répète dans son outil, c'est un copilote. Si le travail est une chaîne dont on peut écrire la spécification et les critères d'acceptation, c'est un agent. Un cadrage tranche sur un cas d'usage réel plutôt que sur une préférence, et il arrive qu'il conclue aux deux : un copilote côté métier, des agents derrière.
Faire trancher le cadrageComment on livre
Discover
selon le nombre de sources, d'entités et le niveau de conformité exigé
- Audit qualité et référentiels
- Matrice valeur / faisabilité
- Feuille de route data priorisée
MVP
selon le cas d'usage retenu et les systèmes à raccorder
- Socle data et data copilot en place
- Mesure d'impact et KPIs
- Go / no-go avant l'industrialisation
Scale
selon le nombre de cas d'usage et de domaines à raccorder
- Data platform mutualisée
- Pipelines MLOps et LLMOps
- Conduite du changement et extension
Run
engagement de service défini avec vous
- Observabilité et qualité en continu
- Optimisation FinOps data et IA
- Audit continu de conformité
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La suite du parcours data
Faites passer la décision à l'action
Un premier copilote dans l'outil où vos équipes travaillent déjà, avec ses garde-fous et sa mesure d'impact.
Questions fréquentes
Un assistant conçu pour un métier précis, branché sur ses outils et ses règles, qui propose l'action dans l'outil où la personne travaille déjà. Un assistant général ne connaît le contexte d'aucun métier en particulier.
Non. Il propose et prépare, la décision reste humaine sur tout ce qui engage. Chaque proposition est journalisée et rejouable, ce qui la rend auditable après coup.
Quand l'information est une image et non une ligne : contrôle qualité sur ligne de production, comptage, détection sur flux vidéo. Elle évite une saisie manuelle qui, elle, produit des erreurs.
Par un cas d'usage où le geste est fréquent, la règle claire et l'impact mesurable. Un copilote sur un processus rare et flou coûte autant et ne prouve rien.
Non, à condition de capitaliser. Les briques validées, connecteurs, garde-fous et évaluation, sont réutilisées, et c'est ce qui fait la différence entre un catalogue et une série de POC.
Il pose une question au lieu de préparer une action. Sous le seuil de confiance convenu, une proposition n'est pas affichée comme telle : ce qui est préparé finit presque toujours validé, et c'est ce qui rend un seuil bas coûteux.
Celui qui se répète chaque jour, dont la règle s'écrit sans ambiguïté et dont l'erreur se rattrape. Un geste rare laisse trop peu de matière pour évaluer le copilote avant de l'ouvrir, et un geste irréversible fait porter au premier essai un risque qu'il ne devrait pas porter.