Intelligence artificielle & automatisation

Non, pas dans le sens où on l'entend souvent. L'IA transforme le métier, elle ne le supprime pas. Elle accélère la production de code, mais sans maîtrise technique réelle, elle génère surtout de la dette : du code qui tourne le jour J et qui devient ingérable six mois plus tard. Les bons développeurs qui savent utiliser l'IA produisent mieux et plus vite. Ceux qui s'y remettent aveuglément créent des problèmes que personne ne sait résoudre.
Le meilleur code est construit par un duo Développeur / IA

Oui, et c'est l'un des vrais apports de l'IA générative pour les entreprises. Valider un concept avec un prototype fonctionnel en quelques jours, pour quelques milliers d'euros, avant de lancer un projet à 100 000 €, c'est désormais possible. La condition : savoir quand s'arrêter, ne pas confondre le prototype avec le produit, et avoir quelqu'un capable de reprendre le code si ça doit aller plus loin.

C'est une question légitime que nous posons systématiquement. Nous travaillons avec différentes configurations selon les contraintes de confidentialité : API cloud avec accord de traitement des données, modèles hébergés en Europe, ou déploiement on-premise pour les contextes sensibles. Nous ne recommandons jamais une architecture sans avoir évalué les enjeux de souveraineté et de conformité RGPD propres à chaque client.

RAG signifie Retrieval-Augmented Generation. En clair : au lieu de se limiter à ce qu'un modèle a appris lors de son entraînement, nous lui donnons accès en temps réel à vos documents, bases de données ou contenus internes. L'IA répond en s'appuyant sur vos sources, pas sur des généralités. C'est ce qui rend Louison utile en contexte métier : il sait ce que votre organisation sait.

Un premier projet (assistant métier ou automatisation d'un processus ciblé) démarre généralement entre 15 000 et 50 000 €. Un projet d'envergure impliquant plusieurs agents, des intégrations complexes ou un déploiement multi-services peut dépasser 100 000 €. Le facteur déterminant est la qualité et la disponibilité des données existantes, plus que la sophistication technologique. Nous cadrons toujours avant d'estimer.

Par un diagnostic honnête. Avant de déployer quoi que ce soit, nous analysons les processus existants pour identifier où l'IA apporte réellement de la valeur, et où elle n'en apporte pas. Beaucoup d'organisations investissent dans des outils IA sans avoir cerné le bon cas d'usage. Nous cadrons d'abord, nous développons ensuite.

Oui  sur un prototype, moins sur un projet en production. L'IA accélère la production de code, mais elle ne réduit pas le temps de cadrage, de tests, de documentation ou de maintenance. Et sans maîtrise technique, ce qu'on économise au départ, on le repaye plus tard en dette.

Ce que l'IA change vraiment, c'est le centre de gravité du travail. La valeur se déplace du codage vers la conception : plus l'IA est capable de produire vite, plus il devient critique de savoir exactement quoi lui demander, comment définir le problème, et comment évaluer ce qui sort. Un cahier des charges flou donnait un résultat approximatif avant. Avec l'IA, il donne un résultat faux, livré très vite.