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Planche 01 — Solutions IA

L'IA qui travaille, pas celle qui parle.

Assistants sur vos documents, agents branchés sur vos outils, automatisations de bout en bout. Construits sur vos données, testés sur vos cas réels, avec l'humain aux commandes.
Parler de votre projetVoir comment ça marche
Schéma : vos sources alimentent un orchestrateur, qui confie les tâches à des agents spécialisés dans un périmètre de sécurité ; les actions sensibles passent par une validation humaine.ENTRÉESE-mailsPDF · contratsCRMFormulairesORCHESTRATEURroutage · prioritésMÉMOIRE · RAGPÉRIMÈTRE DE SÉCURITÉAgent · LectureAgent · ExtractionAgent · ClassementAgent · Rédaction✓ValidationhumaineMise à jour CRMRéponse clientACTIONS
Fig. 1 — Schéma de principe d'un système d'agents
Pl. 02

Planche 02 — Diagnostic

Vous vous reconnaissez ?

L'IA a du sens quand elle règle un vrai irritant. Si l'un de ces points vous parle, on a matière à discuter.

Vos équipes passent des heures à chercher une information dans des PDF, des e-mails, des procédures.

Votre service client répond chaque jour aux mêmes questions.

Des demandes, des factures ou des leads arrivent en volume et sont traités à la main.

Un premier essai d'IA n'a jamais dépassé la démo.

Pl. 03

Planche 03 — Par service

Ce que l'IA reprend, service par service.

Des tâches concrètes, dans chaque équipe. La dernière colonne renvoie au module de l'offre qui s'en charge.
ServiceModule

Direction

Synthèses de réunions et de documents, tableaux de bord commentés, veille sur votre secteur.

BC

Commercial

Leads qualifiés et routés, propositions préparées, CRM tenu à jour sans ressaisie.

C

Service client

Réponses aux questions récurrentes, tri des demandes, suivi de commande.

C

Administratif et finance

Factures fournisseurs lues et contrôlées, relances, rapprochements, notes de frais.

C

Ressources humaines

Questions des salariés sur les procédures, accueil des nouveaux, fiches de poste.

BC

Marketing

Contenus et déclinaisons, réponses aux avis, analyse des campagnes.

B

B : Équiper et former · C : Automatiser

Pl. 04

Planche 04 — Fonctionnement

Le trajet d'une demande, étape par étape.

Exemple illustratif, dans quatre situations courantes : ce que le système lit, ce qu'il vérifie, ce qu'il coûte, et où l'humain garde la main.

Exemple illustratif — traitement d'une demande

Données fictives · coûts indicatifs

Pièce entrante

E-mail · Claire D. · cliente

Commande n° 4471

« Bonjour, ma commande n° 4471 n'est toujours pas arrivée. Pouvez-vous vérifier où elle en est ? Merci. »

Déroulé

  1. Choisissez une situation pour lancer la simulation.

Indicateurs

Durée
0,00 s
Coût
0,0000 €
Modèles
—
Décision
—
Données exposées
0
Pl. 05

Planche 05 — Stack technique

Des standards du marché, pas une boîte noire.

Je construis avec les frameworks de référence : vos systèmes restent compréhensibles et maintenables par n'importe quelle équipe technique, pas seulement par moi.

01Agents

Orchestration, outils, mémoire

  • LangGraph
  • Pydantic AI
  • OpenAI Agents SDK
  • Claude Agent SDK
  • MCPModel Context Protocol

02Données

Recherche dans vos documents

  • LlamaIndex
  • PostgreSQLpgvector
  • Supabase

03Applications

Interfaces, API, mise en ligne

  • Python
  • TypeScript
  • Next.js
  • React
  • Vercel

04CRM

Agents branchés sur vos ventes

  • HubSpot7 ans de pratique
Pl. 06

Planche 06 — Fiabilité

Un projet d'IA échoue rarement à cause du modèle.

Il échoue sur tout ce qu'il y a autour. Gartner prévoit l'abandon de plus de 40 % des projets d'agents IA d'ici fin 2027 : coûts qui dérapent, valeur mal définie, risques mal maîtrisés. Chaque cause d'échec a sa parade, prévue dès le départ.

Analyse des modes de défaillance — projet d'IA

Réf. AMDEC-IA

  1. F1

    Valeur floue

    Personne ne sait dire si le système rapporte. Le projet s'enlise.

    Parade

    Gain attendu et critère de réussite chiffrés au diagnostic. Le prototype est jugé dessus, sur vos données.

  2. F2

    Coûts qui dérapent

    La facture d'usage grimpe plus vite que la valeur.

    Parade

    Le bon modèle pour chaque tâche, coût par requête mesuré dès le prototype et suivi ensuite.

  3. F3

    Réponses non fiables

    Erreurs, réponses inventées : les équipes cessent de s'en servir.

    Parade

    Tests sur un jeu de cas réels avant la mise en service, réponses sourcées, qualité suivie dans le temps.

  4. F4

    Données et conformité

    Données sensibles exposées, injection de prompt, obligations de l'AI Act ignorées.

    Parade

    Outils sans entraînement sur vos données, actions cloisonnées, validation humaine, journal d'audit, transparence AI Act.

  5. F5

    Dépendance au prestataire

    Un système que personne, en interne, ne sait faire évoluer.

    Parade

    Code, prompts et comptes à votre nom, documentation et passation incluses. Changer de modèle ne demande pas de tout reconstruire.

Sources :Gartner, 25 juin 2025Gartner, 29 septembre 2026

Pl. 07

Planche 07 — Méthode

Un projet d'automatisation, en quatre étapes.

Un prototype sur vos vraies données en deux semaines, une mise en service progressive, un accompagnement inclus. Vous pouvez vous arrêter à chaque jalon.

01Cadrer

Tâche visée, données disponibles, gain attendu et critère de réussite.

2 à 5 j

02Prototyper

Sur vos vraies données, testé sur vos cas réels. Vous jugez sur pièce.

1 à 2 sem.

03Industrialiser

Garde-fous, intégration à vos outils, suivi, tests avant mise en service.

2 à 6 sem.

04Accompagner

Mise en service progressive, passation à vos équipes, ajustements.

30 j inclus
  • S1 · Cas validé
  • S3 · Prototype évalué
  • S9 · Mise en service

Planning indicatif — daté précisément après le cadrage.

Pl. 08

Planche 08 — Questions

Ce qu'on me demande souvent.

Avec quels modèles d'IA travaillez-vous ?

Celui qui convient à la tâche : ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral, ou un modèle ouvert hébergé chez vous quand la confidentialité l'impose. L'architecture permet de changer de modèle sans tout reconstruire.

Et si l'IA se trompe ?

Elle se trompera parfois, comme tout système. C'est pour cela qu'on mesure son taux d'erreur sur vos cas réels avant la mise en service, que ses réponses citent leurs sources, et que les actions sensibles attendent une validation humaine.

Mes données sont-elles en sécurité ?

La sécurité est conçue, pas promise : outils sans entraînement sur vos données, droits d'accès respectés, entrées filtrées contre l'injection de prompt, actions cloisonnées, journal d'audit. Aucun système n'est infaillible ; l'enjeu est de limiter ce que l'IA peut faire et de tout tracer.

Sommes-nous concernés par l'AI Act ?

Très probablement. Depuis le 2 août 2026, un assistant ou un chatbot doit indiquer qu'il est une IA (article 50), et l'article 4 demande de développer la culture IA des équipes. Les usages à haut risque (recrutement, crédit, etc.) ont des obligations plus lourdes, repoussées au 2 décembre 2027. Le diagnostic précise ce qui s'applique à votre cas.

Combien ça coûte ?

Cela dépend du périmètre, et c'est le rôle du cadrage : vous recevez un budget de développement et une estimation du coût d'usage mensuel (modèles, hébergement) avant de vous engager.

Peut-on commencer petit ?

C'est même recommandé. Une première automatisation bien choisie se livre en quelques semaines. On mesure le temps gagné, puis on décide de la suite.

Planche 09 — Prochain pas

Réponse personnelle sous 48 h

Expliquez-moi la tâche. Je vous dis si l'IA peut la reprendre.

30 minutes suffisent pour savoir si l'IA peut vous faire gagner du temps ou de l'argent, et par où commencer.

Écrire un e-mailhello@tarvex.fr

Ce qui vous attend

  1. Un avis franc : si l'IA n'est pas la bonne réponse, je le dis
  2. Le gain attendu, estimé avant tout développement
  3. Un plan clair et daté
  4. Sans engagement