IA appliquée et automatisation intelligente

• Intégration de modèles de langage (LLMs) dans des workflows de traitement documentaire ou d'assistance métier
• Automatisation de tâches répétitives à forte friction : saisie, extraction, classification, vérification
• Traitement et structuration de données non structurées (textes, documents, formulaires)
• Construction de pipelines de données pour l'analyse, la visualisation ou la décision
• Systèmes d'aide à la décision basés sur des données réelles et des règles métier explicites

• Integration of language models (LLMs) into document processing or business assistance workflows
• Automation of high-friction repetitive tasks: entry, extraction, classification, verification
• Processing and structuring of unstructured data (texts, documents, forms)
• Building data pipelines for analysis, visualization or decision-making
• Decision support systems based on real data and explicit business rules

• Pipeline d'extraction et de structuration de données à partir de documents
• Assistant conversationnel ou outil de recherche sur corpus documentaire interne
• Système de classification ou de détection automatique sur données textuelles ou tabulaires
• Tableau de bord analytique sur données métier existantes
• Rapport d'exploration et d'analyse de données : tendances, anomalies, indicateurs clés

• Data extraction and structuring pipeline from documents
• Conversational assistant or search tool on internal document corpus
• Classification or automatic detection system on text or tabular data
• Analytical dashboard on existing business data
• Data exploration and analysis report: trends, anomalies, key indicators

• Python: pandas, scikit-learn, transformers, spaCy, selon le besoin réel
• Approche frugale : modèle adapté au besoin, pas sur-dimensionné pour impressionner
• Explicabilité et transparence des résultats : vous devez comprendre ce que fait l'outil
• Intégration dans vos environnements et systèmes existants sans rupture technique majeure
• Validation sur vos données réelles avant déploiement

• Python: pandas, scikit-learn, transformers, spaCy, depending on the real need
• Frugal approach: model fitted to the need, not oversized to impress
• Explainability and result transparency: you need to understand what the tool does
• Integration into your existing environments and systems without major technical disruption
• Validation on your real data before deployment

Ces exemples illustrent des types de situations courantes, sans référence à des clients spécifiques.

• Automatisation de la structuration de comptes-rendus médicaux rédigés en texte libre vers un format exploitable
• Extraction et classification automatique de données depuis des documents administratifs ou juridiques
• Construction d'un système d'alerte ou de recommandation basé sur des indicateurs métier
• Analyse exploratoire d'un jeu de données interne pour identifier des patterns non visibles à l'œil nu

These examples illustrate common types of situations, without reference to specific clients.

• Automating the structuring of medical reports written as free text into a usable format
• Automatic extraction and classification of data from administrative or legal documents
• Building an alert or recommendation system based on business indicators
• Exploratory analysis of an internal dataset to identify patterns not visible to the naked eye

1. Cadrage: Compréhension du besoin réel, des données disponibles et des contraintes de déploiement
2. Exploration: Analyse des données existantes, identification des approches pertinentes
3. Développement: Build itératif avec validation sur vos données réelles
4. Livraison: Intégration, documentation, transfert de compétences si nécessaire

1. Scoping: Understanding the real need, available data and deployment constraints
2. Exploration: Analysis of existing data, identification of relevant approaches
3. Development: Iterative build with validation on your real data
4. Delivery: Integration, documentation, skills transfer if needed