Intelligence artificielle appliquée
Intégration de l’IA dans vos applications métier : des cas d’usage utiles, pas un gadget
Lire des documents à la place de vos équipes, répondre à partir de votre documentation, trier les demandes entrantes : nous intégrons l'IA dans les applications que vous utilisez déjà, sur des cas d'usage mesurables. Vous choisissez le modèle et la région où vos données sont traitées, et une équipe francophone basée au Maroc s'occupe du reste.
L’IA est partout dans les démos, rarement dans les outils de production
Dans beaucoup d'entreprises, l'IA est déjà là : des collaborateurs utilisent ChatGPT ou un autre assistant pour rédiger, résumer ou retrouver une information. Mais ces usages restent individuels, en dehors des outils métier, et parfois avec des données clients copiées dans un service grand public.
Les projets plus ambitieux, eux, s'arrêtent souvent au prototype. La démo impressionne, puis personne ne sait comment la brancher sur les vraies données, mesurer la qualité des réponses, maîtriser le coût d'usage ou garantir que les informations sensibles ne sortent pas.
Intégrer l'IA dans une application métier, c'est faire ce travail d'ingénierie : choisir le bon modèle pour le bon usage, le connecter à vos données et à vos processus, prévoir des contrôles et suivre la qualité dans la durée. C'est le même métier que celui que nous exerçons sur les applications web, appliqué à une nouvelle brique.
Intégrer l’IA a du sens si…
Les situations dans lesquelles l’IA apporte un gain concret, et celles où l’on nous sollicite le plus.
Vos équipes ressaisissent des documents
Factures, bordereaux, bons de commande ou dossiers PDF : des informations lues à l’écran puis recopiées à la main dans vos outils.
L’information est introuvable
Procédures, contrats, documentation technique : tout existe, mais personne ne retrouve la bonne réponse au bon moment.
Les demandes sont triées à la main
E-mails, tickets de support ou formulaires doivent être lus, qualifiés et transmis au bon service avant d’être traités.
Vos données partent dans des outils grand public
Vos collaborateurs utilisent déjà l’IA, mais sans cadre : vous voulez un outil interne, sur un modèle que vous contrôlez.
Un prototype IA doit passer en production
Un POC ou une application générée avec un outil d’IA fonctionne en démo, mais pas encore avec de vrais utilisateurs, de vraies données et un vrai budget.
Votre agence IA manque de profils
Vous développez des projets d’IA pour vos clients et il vous faut des développeurs pour tenir les délais, ou faire monter votre équipe en compétence.
Ce que nous intégrons
Quatre familles de cas d’usage, toujours branchées sur votre application et vos données.
Extraction et traitement de documents
Transformer des documents non structurés en données exploitables par votre application.
- Lecture de PDF, scans et e-mails
- Extraction de champs structurés : montants, dates, références
- Contrôles de cohérence avec vos données existantes
- File de vérification humaine pour les cas incertains
Assistant sur vos données (RAG)
Un assistant qui répond à partir de vos documents, et pas de ce que le modèle a appris ailleurs.
- Indexation de votre documentation, procédures ou base de connaissances
- Réponses accompagnées de leurs sources
- Droits d’accès respectés selon le profil de l’utilisateur
- Intégré à votre intranet, votre back-office ou votre outil de support
Classification et routage
Qualifier automatiquement ce qui arrive, pour que vos équipes traitent au lieu de trier.
- Tri des e-mails, tickets et formulaires entrants
- Détection de l’urgence et du sujet
- Affectation au bon service ou à la bonne personne
- Statistiques sur les volumes et les motifs
Génération assistée
Des brouillons préparés par l’IA, relus et validés par vos équipes.
- Propositions de réponses aux clients
- Résumés de dossiers et comptes rendus
- Fiches produit et contenus à partir de vos données
- Validation humaine avant tout envoi
Vos données, votre modèle, votre région
La première question de nos clients sur l'IA porte sur leurs données. Elle se règle dès le cadrage, pas après la mise en production.
Modèles
Au choix
OpenAI, Mistral, Claude ou un modèle open source : nous comparons qualité, coût et contraintes pour votre cas d’usage.
Hébergement
Votre région
Nous vous connectons à des modèles hébergés dans la région qui vous convient, par exemple dans l’Union européenne.
Auto-hébergement
Possible
Nous pouvons vous aider à héberger votre propre modèle open source, sur votre infrastructure ou votre cloud.
Contrôle
Humain
Les décisions sensibles restent validées par une personne : l’IA prépare, vos équipes décident.
Inclus dans chaque contrat
- Analyse des données envoyées au modèle et minimisation des données personnelles
- Journalisation des requêtes et des réponses
- Droits d’accès alignés sur ceux de votre application
- Suivi du coût d’usage des modèles
- Possibilité de changer de modèle sans réécrire l’application
Le Maroc n'étant pas reconnu par la Commission européenne comme offrant un niveau de protection adéquat, nous intégrons des clauses contractuelles types (article 46 du RGPD) dans nos contrats dès qu'un traitement de données personnelles est concerné. Les modèles et les données de production peuvent rester hébergés dans l'Union européenne.
Notre méthode pour intégrer l’IA
Prouver la valeur sur vos vraies données avant d’investir dans l’intégration complète.
Choix du cas d’usage
Un atelier pour identifier la tâche où l’IA fait gagner le plus de temps, et fixer ce que l’on mesurera : taux d’erreur, temps gagné, volume traité.
Prototype sur vos données
Un prototype testé sur un échantillon de vos documents ou de vos demandes réelles, avec plusieurs modèles comparés et un premier chiffrage du coût d’usage.
Intégration dans l’application
Branchement sur votre application et votre SI, droits d’accès, contrôles, interface de validation et mise en production progressive.
Suivi de la qualité
Mesure continue des résultats, ajustements des prompts et des données, suivi des coûts et des évolutions de modèles.
Combien coûte l’intégration de l’IA dans une application ?
Le coût se compose de deux parties : le développement de l'intégration, payé une fois, et l'usage du modèle, qui dépend du volume traité.
La qualité des données source
Des PDF propres et homogènes demandent moins de travail que des scans de qualité variable ou des documents aux formats multiples.
Le volume traité
Le coût d’usage d’un modèle par API évolue avec le nombre de documents ou de questions : le prototype permet de l’estimer.
Le choix d’hébergement
Un modèle accessible par API est rapide à mettre en place ; un modèle auto-hébergé demande une infrastructure, mais garde tout chez vous.
Le niveau de contrôle
Interface de validation, journalisation, droits d’accès fins : plus l’usage est sensible, plus les contrôles sont nombreux.
Le choix du cas d'usage et le prototype sont chiffrés au forfait après un premier échange. L'intégration complète est ensuite proposée au forfait ou en régie selon la maturité du projet. Le coût d'usage des modèles est facturé directement par le fournisseur et estimé dès le prototype.
Demander une estimationLes technologies que nous utilisons
Des modèles au choix, et les frameworks que nous maîtrisons déjà pour les intégrer dans votre application.
Python
Services IA et traitements
LangChain
Orchestration et RAG
PyTorch
Modèles open source
Mistral
Modèles européens
Claude
Analyse de documents
Symfony
Intégration dans vos applications
PostgreSQL
Données métier
Docker
Modèles auto-hébergés
Un nouveau service, sur des bases éprouvées
L'intégration de l'IA est un service que nous lançons. Nous préférons le dire clairement : nous n'avons pas encore de projet d'IA livré pour un client à vous présenter.
Ce que nous avons, c'est un premier assistant réalisé en interne, et l'expérience des fondateurs de HauteDev sur ce qui fait réussir une intégration : comprendre le processus métier, fiabiliser des traitements de documents à fort volume et brancher de nouvelles briques sur des systèmes existants. Ces projets ont été menés en marque blanche avant la création de l'agence, et sont décrits sans nommer les entreprises concernées.
Lors du premier échange, nous vous présentons l'assistant interne et nous vous proposons de démarrer par un prototype sur vos propres données, pour juger sur pièce.
Projet interne · Projet anonymisé
Assistant RAG sur une documentation d’entreprise
Un chatbot qui répond aux questions des utilisateurs à partir de la documentation d'une entreprise, en s'appuyant sur une recherche dans les documents indexés plutôt que sur les seules connaissances du modèle.
Courtage en assurance · Projet anonymisé
Traitement automatisé de bordereaux volumineux
Sans IA, mais au cœur du même problème : une application qui contrôle les bordereaux reçus des assureurs et génère ceux des courtiers détaillants, sur des fichiers de dizaines de milliers de lignes. Un travail manuel de plusieurs jours par mois est devenu une génération automatique en moins d'une heure.
Mettre en production, nous savons faire
Pas encore de cas IA public, mais deux cas qui montrent ce dont une intégration a besoin pour tenir en production : une infrastructure solide et une application qui supporte la charge.
Groupe de livraison de plats
Industrialiser les déploiements
Pipelines CI/CD, Kubernetes et migration GCP pour deux applications en croissance, en un mois.
Lire le cas clientGrand média français
Tenir la charge quand l’audience arrive
Un site d’information qui absorbe des pics de 3 000 visiteurs simultanés, sur une stack Symfony, React et Cloudflare.
Lire le cas clientQuel mode de collaboration pour votre projet IA ?
Selon que vous partez d’un cas d’usage, d’un prototype ou d’une équipe existante.
Forfait clé en main
Le cas d’usage est validé par le prototype : l’intégration complète est livrée sur un périmètre et un prix engagés.
Découvrir le forfaitExtension d’équipe
Vous êtes une agence ou un éditeur qui développe de l’IA : nos développeurs rejoignent votre équipe et l’aident à monter en compétence.
Découvrir l’extension d’équipeSous-traitance en marque blanche
Vous vendez des projets d’IA à vos clients : nous les réalisons en votre nom, sans contact direct avec eux.
Découvrir la marque blancheQuand l’IA n’est pas la bonne réponse
Nous vous le dirons dès le premier échange.
- Votre besoin se règle avec une règle de calcul simple : une automatisation classique sera plus fiable et moins chère qu'un modèle d'IA.
- Vous n'avez pas encore de données ou de documents sur lesquels l'IA pourrait s'appuyer : mieux vaut d'abord digitaliser le processus.
- Vous attendez une décision entièrement automatique sur un sujet sensible, sans contrôle humain : nous ne mettrons pas cela en production.
Pourquoi HauteDev pour intégrer l’IA
L’application avant le modèle
Une IA utile est d’abord une fonctionnalité bien intégrée à un outil métier : c’est notre métier de départ.
Nos applications métierVos données sous contrôle
Modèle, région d’hébergement et auto-hébergement à votre choix, avec des clauses RGPD dans le contrat.
Nos garantiesDu prototype à la production
Nous reprenons aussi les prototypes IA ou les applications générées avec des outils d’IA pour les rendre fiables.
La reprise de projet existantUne infrastructure qui suit
Déploiements automatisés, supervision et hébergement de modèles sur votre cloud.
Notre offre DevOpsDes profils qui rejoignent votre équipe
Pour les agences et éditeurs qui développent de l’IA et ont besoin de renfort.
L’extension d’équipeLe modèle nearshore
Une équipe francophone au Maroc, aux horaires compatibles avec les vôtres, pour un budget maîtrisé.
Le développement offshore au MarocQuestions fréquentes
Par où commencer pour intégrer l’IA dans une application ? +
Par un seul cas d'usage, choisi pour le temps qu'il fait gagner et facile à mesurer : la lecture d'un type de document, les questions les plus fréquentes au support, le tri d'une boîte e-mail. Un prototype sur vos données réelles permet ensuite de décider, chiffres à l'appui, s'il faut aller plus loin.
Quel modèle d’IA choisir : OpenAI, Mistral, Claude ou open source ? +
Cela dépend de la tâche, du volume et de vos contraintes de données. Nous comparons plusieurs modèles sur vos propres exemples pendant le prototype. L'application est conçue pour pouvoir changer de modèle sans être réécrite, car les offres évoluent vite.
Où sont traitées nos données ? +
Là où vous le décidez. Nous vous connectons à des modèles hébergés dans la région qui vous convient, par exemple dans l'Union européenne, ou nous vous aidons à héberger un modèle open source sur votre propre infrastructure, pour que vos données n'en sortent pas.
Qu’est-ce qu’un assistant RAG ? +
RAG signifie génération augmentée par la recherche. Avant de répondre, l'assistant recherche les passages pertinents dans vos documents et les transmet au modèle. La réponse s'appuie sur vos sources, qui peuvent être citées, plutôt que sur les seules connaissances générales du modèle.
Pouvez-vous reprendre un prototype IA ou une application générée par l’IA ? +
Oui. Nous commençons par un audit pour évaluer ce qui peut être conservé, puis nous ajoutons ce qui manque pour la production : sécurité, gestion des erreurs, tests, contrôle des coûts et déploiements automatisés.
Utilisez-vous l’IA pour développer plus vite ? +
Oui. Nos développeurs utilisent des assistants de code pour accélérer la livraison, notamment sur les MVP. Chaque ligne produite est relue et testée par un développeur avant d'être livrée.
Travaillez-vous avec des agences spécialisées en IA ? +
Oui. Nos développeurs peuvent rejoindre l'équipe d'une agence ou d'un éditeur qui développe de l'IA, en extension d'équipe ou en marque blanche, et accompagner la montée en compétence de ses équipes.
Un cas d’usage IA à étudier ?
Décrivez-nous la tâche que vous voulez confier à l'IA et les données dont vous disposez : un expert technique vous répond sous 48h avec une première analyse, pas un simple e-mail commercial.