Conseil en IA

Conseil en IA pour les entreprises : stratégie, intégration sécurisée, formation

Huaris AI est la marque de conseil en IA de Huaris Technology. Nous choisissons les technologies d'OpenAI, de Google et d'Anthropic en fonction de vos besoins et nous les intégrons sans compromettre la sécurité de vos données.

Nos services

Cinq services essentiels couvrent chaque étape de votre parcours IA, de la stratégie à la formation des équipes.

01

Stratégie IA et cadrage

Nous examinons vos processus existants (RH, finance, service client, opérations). Nous identifions les processus que l'IA peut automatiser, où elle peut réduire les coûts et où elle peut accroître l'efficacité.

Livrable : Une feuille de route de transformation IA propre à l'entreprise et une analyse du retour sur investissement (ROI).

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02

Choix de modèles et conseil indépendant des fournisseurs

Nous choisissons le grand modèle de langage (LLM) et les outils qui correspondent le mieux à vos besoins, à votre budget et à votre politique de données. Nous ne sommes liés à aucun fournisseur.

Livrable : Une pile technologique (tech stack) recommandée, adaptée à vos besoins et à votre budget.

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03

Solutions d'IA sur mesure

Nous concevons des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des assistants qui connaissent vos propres données (PDF, e-mails, bases de données).

Livrable : Des conceptions de systèmes qui fondent les réponses sur vos données, citent leurs sources et réduisent le risque d'hallucination grâce à des tests de vérification et d'évaluation.

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04

Développement produit, sécurité et conformité

Mise en place d'API Enterprise, intégration de modèles à poids ouverts exécutés sur vos propres serveurs (on-premise) si nécessaire, et développement d'applications web et mobiles intégrant l'IA lorsque c'est requis.

Livrable : Une infrastructure d'IA sécurisée, avec un flux de données documenté, conçue en tenant compte des exigences du RGPD et de la KVKK.

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05

Formation des équipes et prompt engineering

Installer la technologie ne suffit pas : les personnes doivent savoir bien s'en servir. Nous formons les équipes à utiliser Copilot, ChatGPT ou des assistants sur mesure et à rédiger des prompts efficaces.

Livrable : Un programme de culture de l'IA et des bibliothèques de prompts par département (marketing, ingénierie, RH).

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Solutions par secteur · Notre méthode de travail

Quel modèle utilisons-nous, et quand ?

Nous raisonnons en familles de modèles et en cas d'usage plutôt qu'en numéros de version. Les modèles évoluent vite ; nous révisons donc ce tableau régulièrement.

Famille de modèlesReconnu pourUsage typique
Anthropic ClaudeContexte long, raisonnement analytique, programmationAnalyse de documents complexes, aide au développement logiciel
Google GeminiGrande fenêtre de contexte, intégration à Google WorkspaceOrganisations utilisant Workspace, contenus multimodaux
OpenAI GPTAPI riche et écosystème d'assistantsAssistants généralistes, besoins d'intégration étendus
Meta Llama / MistralModèles à poids ouverts, contrôle totalDéploiement on-premise, cas où les données ne doivent pas quitter l'organisation

Dernière mise à jour : septembre 2026. Les logos et noms de produits appartiennent à leurs propriétaires respectifs ; Huaris AI ne prétend pas être un partenaire officiel de ces entreprises.

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Pourquoi Huaris AI ?

Indépendance

Nous ne sommes liés à aucune technologie. Google, OpenAI ou Anthropic : nous recommandons ce qui vous convient le mieux.

La sécurité d'abord

Nous travaillons avec des API Enterprise et, si nécessaire, des architectures on-premise afin que les données de votre entreprise ne soient pas utilisées pour l'entraînement des modèles. Nous documentons le flux de données.

Une réalisation de bout en bout

Nous ne nous arrêtons pas au conseil. Si nécessaire, nous écrivons le code, développons le produit et formons votre équipe.

Questions fréquentes

Que se passe-t-il si des données d'entreprise sont envoyées à des outils comme ChatGPT ?

Cela dépend du fournisseur et de l'offre. Pour les offres individuelles, l'utilisation des contenus pour améliorer le produit dépend des paramètres et des conditions du fournisseur. Pour les offres entreprise et API, les fournisseurs indiquent généralement que les données ne sont pas utilisées par défaut pour l'entraînement des modèles.

Nous vérifions avec vous les conditions actuelles de chaque fournisseur au moment du contrat.

À quoi faut-il faire attention au regard de la KVKK lors de l'utilisation de grands modèles de langage ?

Si des données personnelles sont traitées, des sujets tels que l'obligation d'information, la base juridique, la minimisation des données, les contrats de sous-traitance et les transferts transfrontaliers entrent en jeu. Lorsque c'est possible, on privilégie des architectures qui n'envoient jamais de données personnelles au modèle.

Ceci est un aperçu général et ne remplace pas un conseil juridique.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) signifie que le modèle commence par récupérer des passages pertinents dans vos propres documents et fonde sa réponse sur eux. Les réponses peuvent citer leurs sources et le risque d'hallucination est réduit, mais pas éliminé ; c'est pourquoi nous réalisons des tests d'évaluation.

Le temps de mise en place dépend du volume de données et du périmètre d'intégration ; nous le précisons lors de l'entretien de découverte.

Faut-il choisir une API cloud ou un modèle on-premise ?

La sensibilité des données, les exigences réglementaires, le budget, la qualité attendue et la capacité d'exploitation déterminent le choix. Lorsque les données ne doivent pas quitter votre organisation, un modèle à poids ouverts on-premise est généralement retenu ; sinon, une API Enterprise est en général plus pratique.

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Laissez-nous écouter vos processus et vos objectifs, et évaluons ensemble où l'IA peut apporter de la valeur.

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