Agent IA documentaire
Connecter une IA à vos PDF, contrats, procédures, tickets ou bases documentaires avec réponses sourcées, droits d’accès et logs.
Depuis Bordeaux, je conçois des agents IA qui font réellement le travail : automatisation de processus métier, RAG documentaire, connexion à vos outils. Sur Azure OpenAI et Microsoft Fabric quand votre SI est Microsoft, sur des fournisseurs européens ou votre propre infrastructure quand la souveraineté prime. De la PME au grand groupe, avec le même niveau d’exigence.
L’objectif n’est pas de faire une démo de plus, mais d’automatiser un processus réel : observable, sécurisé, mesuré au coût par tâche et vraiment intégré à vos données.
Connecter une IA à vos PDF, contrats, procédures, tickets ou bases documentaires avec réponses sourcées, droits d’accès et logs.
Classer, extraire, router et pré-rédiger : emails, formulaires, tickets, factures ou demandes internes traités de bout en bout, avec validation humaine sur les cas à enjeu.
Aider les métiers à interroger leurs données, comprendre les indicateurs et générer des analyses exploitables.
Créer un assistant connecté à vos API, CRM, SharePoint, bases SQL, fichiers ou workflows métier avec garde-fous et traces.
Un échange court pour identifier les cas d’usage IA les plus rentables : automatisation, assistant documentaire, agent IA, reporting, support ou qualification de demandes.
Cartographie des processus, scoring ROI / complexité / risque, architecture cible, estimation budget et roadmap 30 / 60 / 90 jours.
Prototype utile sur vos données réelles : sources, droits, prompts, évaluation, logs, monitoring et critères de passage en production.
Architecture cible, sécurité, CI/CD, supervision, coût par tâche, gouvernance et conformité RGPD — sur Azure et Microsoft Fabric, sur un fournisseur européen ou sur votre propre infrastructure.
Le modèle et son hébergement sont deux décisions distinctes. Je travaille sur les trois niveaux et j’arbitre avec vous selon la sensibilité des données, le volume et le niveau de souveraineté attendu — pas selon une préférence de fournisseur.
Le choix naturel quand votre SI est déjà Microsoft : intégration Entra ID, Key Vault, Azure AI Search, Fabric et Power BI, avec la conformité et le support attendus par une DSI de grand groupe.
Scaleway, Hostinger ou un autre opérateur européen pour faire tourner des modèles open weight sur des serveurs situés dans l’UE, avec DPA, sous-traitants identifiés et pas d’exposition au CLOUD Act.
Vos propres GPU ou votre datacenter quand les données ne doivent pas sortir. Un vrai coût d’entrée, un contrôle total, et un amortissement rapide au-delà d’un certain volume. C’est ce que je fais tourner pour mes propres agents.
Avant d’industrialiser un agent IA ou une automatisation, je privilégie un périmètre court, mesurable et relié à un vrai objectif métier. L’idée est simple : prouver rapidement que le cas d’usage mérite d’aller plus loin.
Formuler ce que le MVP doit améliorer : temps de traitement, coût par demande, qualité de réponse, taux de dossiers automatisés ou délai de production.
Mettre en place quelques métriques lisibles : gain de temps, coût par action, taux d’usage, réponses sourcées, satisfaction utilisateur et erreurs à corriger.
Un bon POC ne doit pas vivre éternellement. Il doit aider à décider : industrialiser, réduire le périmètre, changer de modèle ou revenir à une automatisation plus classique.
Mon approche commence par le besoin, les données disponibles et les contraintes de l’entreprise. Ensuite seulement viennent le choix du modèle, l’agent IA, le RAG ou l’automatisation à mettre en place.
Le travail combine agents IA, automatisation métier, RAG, architecture Data Cloud, gouvernance, monitoring, FinOps et accompagnement d’équipes. L’objectif est de passer d’un POC séduisant à un outil réellement utilisé, mesuré et maintenable.
Je m’adapte à la taille de l’organisation : une PME a besoin d’un périmètre court et d’un résultat rapide, un grand groupe a besoin d’une architecture qui passe la revue sécurité, la conformité et le comité d’investissement. J’ai travaillé dans les deux contextes, sur des environnements retail, finance, santé, immobilier, institutionnel et conseil.
Je teste moi-même ce que je recommande, et je publie les mesures. Deux exemples : ce que coûte réellement une tâche d’agent IA, et mon architecture privée à deux agents auto-hébergés.
Depuis Bordeaux, j’accompagne les entreprises de toutes tailles à Bordeaux, Mérignac, Pessac, Talence, Bègles, Eysines, Bruges, Le Bouscat, en Gironde et partout en France à distance.
Le budget dépend du niveau d’accompagnement : échange de cadrage, audit IA, MVP agent IA/RAG ou industrialisation Azure. La bonne première étape consiste à prioriser les cas d’usage selon ROI, complexité, risque et capacité à mesurer le résultat.
Un chatbot répond à des questions. Un agent IA peut utiliser des outils, lire des sources, déclencher des actions, suivre un workflow et produire des traces exploitables.
Oui, avec une architecture RAG documentaire : indexation, recherche sémantique, réponses sourcées, gestion des droits d’accès, logs et supervision.
Les deux, et c’est volontaire. Azure OpenAI, Microsoft Fabric, Azure AI Search, Entra ID et Key Vault s’intègrent naturellement quand votre SI est déjà Microsoft, et c’est souvent le bon choix en grand groupe. Quand la souveraineté ou le coût priment, je déploie des modèles open weight chez un fournisseur européen comme Scaleway ou Hostinger, ou directement sur votre infrastructure. Le modèle et son hébergement sont deux décisions séparées.
Oui. Les modèles open weight s’exécutent sur des GPU opérés dans l’Union européenne — Scaleway et Hostinger en proposent — ou sur votre propre infrastructure, avec DPA, sous-traitants identifiés et pas d’exposition au CLOUD Act. Le prix se paie en travail d’infrastructure plutôt qu’en clé d’API. C’est un arbitrage à poser explicitement, avec le DPO autant qu’avec l’équipe technique.
En pratique : le traitement des demandes entrantes, l’extraction et la normalisation de données, la classification et le routage de tickets, la lecture de documents ou de logs, la préparation de réponses et les relances. La règle que j’applique est de router par coût d’erreur : une étape banale part sur un modèle économique, une décision à enjeu reste sur un modèle haut de gamme ou sur un humain.
Les deux. Une PME attend un périmètre court et un résultat rapide ; un grand groupe attend une architecture qui passe la revue sécurité, la conformité, la gouvernance des accès et le comité d’investissement. J’adapte la méthode et les livrables au contexte, avec 9 ans d’expérience en Data, Cloud et BI sur des environnements retail, finance, santé, immobilier, institutionnel et conseil.
Oui. Depuis Bordeaux, j’accompagne les entreprises de toutes tailles à Bordeaux, Mérignac, Pessac, Talence, Bègles, Eysines, Bruges, Le Bouscat, en Gironde et partout en France à distance.
On peut commencer simplement : 30 minutes pour comprendre votre contexte, vos données, vos contraintes et les cas d’usage IA qui valent vraiment l’effort, avec une première idée des objectifs à mesurer.
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