Les modèles de raisonnement ne font pas tout
Non, brancher le dernier modèle surpuissant d'OpenAI, Anthropic ou Google ne suffit pas à créer un agent IA efficace, performant et adopté par votre équipe ou vos clients.
Vous avez investi dans les modèles et les chaînes RAG. Vos résultats restent insuffisants pour passer en production en confiance. Notre audit vous dit exactement où votre connaissance bloque, sur quelles sources agir en priorité, et comment industrialiser sans nouveau POC à l'arrêt.
Sur les projets d'IA générative en entreprise, le pattern se répète.
Deux vérités qu'on entend chez tous nos clients avant qu'ils nous appellent.
Non, brancher le dernier modèle surpuissant d'OpenAI, Anthropic ou Google ne suffit pas à créer un agent IA efficace, performant et adopté par votre équipe ou vos clients.
Votre patrimoine documentaire a besoin d'évoluer pour être "prêt pour l'IA". Formatage, réécriture, automatisations, il y a plusieurs chantiers à mener d'urgence.
Avec l’IA, un contenu faux ou obsolète n’est plus une erreur ponctuelle : il se diffuse instantanément, à chaque contact, sur chaque canal, auprès de chaque conseiller.
Vous vous reconnaissez ? C'est exactement ce que nous voyons avant chaque intervention.
Parler à un expert
Pour tirer profit de l'IA et des LLMs, revenez aux bases : la connaissance et l'usage de vos utilisateurs finaux.
Une question sans réponse dans lors d'un d’achat, c’est un abandon.
+20 % de conversion sur les parcours clés, quand la réponse figure dans le parcours d'achat
Chaque minute passée à chercher est une minute de moins pour conseiller.
-50 % de temps de recherche, de -10 à -30 % selon la complexité des demandes)
Une réponse fausse ou introuvable génère un nouveau contact, puis un autre et encore un autre...
-30 à -35 % de demandes au service client grâce au selfcare (de -30 à -75 %)
DSI et Direction de la Relation Client / Opérations ne cherchent pas la même chose dans un audit IA. Notre méthode livre un socle commun, et deux angles de lecture qui parlent à chacun.
Objectiver la faisabilité technique de vos projets RAG ou d’assistants IA avant tout engagement budgétaire
Éviter les POC qui ne passent jamais en production faute de qualité documentaire
Un langage commun avec le métier : un score par source, chiffré et défendable
Anticiper la charge de préparation données bien en amont des mises en production
Un assistant IA qui répond vraiment, sur les vrais sujets.
Prioriser les optimisations sur les sujets qui concentrent le plus de questions en gestion
Réduire le temps passé par vos conseillers à chercher la bonne info entre plusieurs sources
Une roadmap actionnable pour vos équipes connaissance, avec des impacts métier mesurables
Un cadre d'évaluation qui garantit la fiabilité des réponses avant mise en production
Notre conviction : il faut attaquer le projet par l'usage, pour optimiser en priorité les sujets qui représentent un maximum de questions : et donc un impact direct sur le travail de vos équipes et la satisfaction de vos clients.
Parler à un expert Smart TribuneUn état des lieux complet de la connaissance et de la documentation mise à disposition de vos projets IA. Workshops, scoring algorithmique et analyse experte.
Une vision précise de « pour qui » et de « pour quoi » : identification des irritants majeurs vécus par vos équipes sur le terrain, priorisation des sujets à fort volume de questions, précision attendue dans les réponses, acceptabilité du risque.
Des équipes embarquées dans la transformation sur le long terme et surtout une gouvernance qui empêche votre base de redevenir obsolète. Un audit ne vaut que si la connaissance reste à jour après notre départ.
Le simple fait de réunir toutes les équipes autour de la cartographie a révélé des sources de connaissance jamais exploitées.
Le scoring de toutes ces sources nous permet de vous proposer une roadmap d'automatisation et d'optimisations pour embarquer votre équipe dans ce chantier incontournable.
Silos de connaissance identifiés
"Exemple audit réalisé en juillet 2026"
Documents et articles analysés
"Exemple audit réalisé en juillet 2026"
Score moyen des sources primaires
"Exemple audit réalisé en juillet 2026"
Notre IA s'appuie exclusivement sur vos contenus et cite ses sources à chaque réponse : Une information fiable et traçable.
Workflows de validation, fraîcheur des contenus, droits par équipe, traçabilité. Aligné sur l'AI Act.
Plusieurs fournisseurs de modèles et une bascule automatique, donc aucune dépendance à un modèle unique.
ANALYSE DE VOTRE CONNAISSANCE D’ENTREPRISE...
Recevez un document chiffré sur vos volumes, avec les hypothèses en clair, que vous pouvez présenter en interne sans nous.
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