ContratMis à jour le 12 juin
Agence intelligence artificielle à Paris
Solutions IA pour entreprises à Paris, conçues pour vos outils métiers.
Novatis audite, conçoit et développe des assistants, automatisations et outils IA reliés à votre site, vos documents, votre CRM, votre support ou vos applications. Le projet inclut l’interface, les intégrations, les tests, la sécurité, le déploiement et la transmission.
Code et accès cadrés Risques et limites visibles Formation et passation
Sources autorisées
E-mails
Documents
CRM
Formulaires
Mémoire métier
Demande de devis reçue
Faits reliésBesoin : refonte e-commerceÉchéance : septembreHistorique CRM retrouvé
ResponsableValidation humaine
Actions dans vos outils
Réponse client
Devis
Projet
Nouvelle expertise
Six services IA que vous pouvez confier à Novatis.
Chaque entrée répond à une intention différente : cadrer, automatiser, assister un visiteur, développer un outil, auditer une organisation ou renforcer sa découvrabilité dans les moteurs de réponse.
01
Solutions IA pour entreprises
Nous concevons une solution reliée à vos documents, outils, droits et processus : recherche, analyse, assistance, génération ou action selon le besoin réel.
Architecture, interface, intégrations, critères d’évaluation, sécurité, code, documentation, déploiement et maintenance sont cadrés dans le même projet.
02Automatisation IA
Documents, e-mails, CRM, support et outils métiers rejoignent un workflow où règles, IA et validation humaine ont un rôle explicite.
Déclencheurs, exceptions, journal d’exécution, reprise manuelle, connecteurs et responsables sont livrés avec le flux.
03Assistant IA pour site web
Un assistant relié à vos pages, offres, documents ou données répond, cite ses sources, qualifie une demande et transmet à l’équipe lorsque nécessaire.
Corpus, droits, ton, formulaires, escalade, administration et statistiques font partie du produit, pas seulement la fenêtre de conversation.
04Développement d’outils IA sur mesure
Novatis développe l’interface, les traitements, les API et l’orchestration nécessaires lorsqu’un chatbot ou un outil prêt à l’emploi ne couvre pas votre métier.
Prototype, critères d’acceptation, versions, code, observabilité, coûts d’usage, déploiement et transfert sont prévus dès l’architecture.
05Audit IA
Nous observons les processus, données, outils, risques et volumes pour distinguer les cas d’usage faisables des idées qui exigent d’abord un autre chantier.
Vous recevez une carte des opportunités, des prérequis, des risques, des prototypes possibles et une feuille de route priorisée.
06Référencement IA (GEO) Paris
Nous structurons les offres, entités, auteurs, réalisations, affirmations et sources afin de rendre votre expertise plus compréhensible dans les surfaces de recherche et de réponse.
Le travail porte sur les pages et preuves que vous contrôlez ; aucune citation ni présence dans une réponse générée n’est garantie.
Ce que nous réalisons
Un produit utilisable, connecté et transmissible — pas une démonstration isolée.
Le devis précise le problème traité, les utilisateurs, les sources autorisées, les systèmes connectés, les actions possibles, les critères d’acceptation et les cas qui exigent une validation humaine.
La livraison peut réunir prototype, interface, API, configuration des modèles, jeux de tests, journaux, documentation, accès, code du périmètre et formation. Les coûts d’infrastructure et de modèles restent identifiés séparément lorsqu’ils dépendent de fournisseurs tiers.
01
Mémoire reliée
Des réponses fondées sur vos sources, pas sur une intuition impossible à vérifier.
Un assistant métier ne devrait pas seulement produire une phrase plausible. Il doit chercher dans le périmètre autorisé, retrouver les passages utiles, distinguer leur date et leur version, puis conserver un chemin vers la source.
Corpus autorisé
ÉchangesFil client actif
ProcédureVersion approuvée
Question métierQuel engagement appliquer ?
Recherche + relationsdroits · fraîcheur · pertinence
Faits retrouvésDélai contractuelContrat · § 4.2 Incident comparableÉchanges · 18 mai Procédure applicableProcédure · v3
Réponse préparée3 affirmations · 3 sources consultables
Avant le modèle
Observer le travail avant de l’automatiser.
Nous suivons un cas réel de bout en bout : les personnes qui interviennent, les écrans qu’elles consultent, les documents qu’elles produisent, les règles qu’elles connaissent et les exceptions qu’elles résolvent parfois sans les avoir écrites.
Cette enquête évite deux erreurs coûteuses : automatiser une étape qui ne crée aucune valeur ou déplacer une friction vers une autre équipe. Elle révèle aussi les données manquantes, les accès à clarifier et le point exact où une aide intelligente devient pertinente.
Organiser un atelier IA02
Décision assistée
L’IA prépare. Une personne garde le pouvoir de trancher.
Une recommandation n’est utile que si l’on comprend ce qui la soutient et ce qui reste incertain. La scène distingue les faits, l’information manquante, la proposition et l’identité de la personne qui valide l’action.
Analyse préparéeCette opportunité mérite un atelier de cadrage.
Besoin aligné avec l’offre
Décideur identifié dans le CRM
Budget encore absent
Ce qui soutient la proposition
FaitsInformation manquanteRecommandation
Responsable commercialLa décision vous appartient
Le système expose les faits et l’incertitude avant toute action externe.
Trace conservéeSources, motif et validation associés à l’action
03
Automatisation orchestrée
Après validation, l’action rejoint le bon outil.
Le système n’ajoute pas un écran de plus. Il peut préparer la réponse, enrichir le CRM, ouvrir le dossier, créer une tâche ou générer un brouillon de devis — avec les mêmes faits et les mêmes droits.
Décision validéeOrganiser un atelier puis préparer le devis
Orchestrationdroits · règles · validations
Une même décision, quatre actions cohérentes, aucune ressaisie.
Conception au contact du métier
Les bons garde-fous naissent dans la conversation.
Les équipes opérationnelles savent reconnaître une réponse dangereusement simplifiée, une exception fréquente ou un engagement qui ne doit jamais partir sans contrôle. Nous construisons les règles d’escalade avec elles, puis nous les rendons visibles dans le produit.
Cette coopération transforme la validation humaine en véritable fonction du système : un responsable peut comprendre la proposition, la corriger, la suspendre et laisser une trace exploitable pour les évaluations suivantes.
04
Boucle de qualité
Une correction devient un test, pas une promesse d’apprentissage magique.
Lorsqu’un utilisateur corrige le système, l’exemple doit être documenté, intégré à l’évaluation puis retesté avant diffusion. Cette discipline permet de faire évoluer le corpus, les règles ou les prompts sans dégrader silencieusement les autres cas.
Qualité observablecorriger · tester · versionner
Versionner ce qui change
Corpus, règles, prompts, modèles et seuils évoluent séparément. Une version exploitable doit permettre de savoir ce qui a produit une réponse.
Tester les cas difficiles
Les exemples contradictoires, ambigus, incomplets et hors périmètre comptent davantage qu’une démonstration idéale.
Prévoir le retour arrière
Une nouvelle version n’est diffusée que si elle respecte les critères définis ; la précédente reste disponible en cas d’anomalie.
Cas d’usage concrets
Où l’intelligence artificielle devient-elle réellement utile ?
Ces scénarios décrivent des capacités possibles, pas des résultats clients inventés. Leur intérêt dépend toujours de vos sources, de votre organisation et du niveau de fiabilité exigé.
Préparer une réponse contextualisée
Retrouver les échanges, vérifier les engagements, rédiger une proposition et soumettre l’action à la bonne personne.
Contrôler un dossier
Extraire les informations, identifier les pièces manquantes, signaler les incohérences et préparer l’étape suivante.
Qualifier une opportunité
Comparer un besoin à l’offre, révéler les inconnues et préparer le parcours commercial pertinent sans inventer ce qui manque.
Structurer une connaissance publiable
Transformer l’expertise en contenus reliés à des preuves, utiles à la recherche et maintenables par l’équipe.
Du premier irritant à la production
Six décisions avant de confier un flux à l’IA.
Une démonstration impressionnante n’est pas encore un outil de travail. La production exige un périmètre compris, des critères d’acceptation, des responsabilités, une architecture stable et une organisation capable de corriger le système.
Cadrer un premier prototypeObserver
Choisir un problème concret et suivre son parcours réel, y compris les exceptions.
Cartographier
Identifier sources, acteurs, règles, délais, risques et responsabilités.
Prototyper
Tester sur un corpus représentatif plutôt que sur quelques exemples idéaux.
Évaluer
Définir la qualité acceptable, les erreurs critiques et le moment de demander de l’aide.
Intégrer
Relier le système aux outils sans contourner leurs droits, règles ni historiques.
Exploiter
Versionner, superviser, corriger, mesurer les coûts et préparer la réversibilité.
Architecture de confiance
Un système puissant doit aussi savoir s’arrêter.
La gouvernance n’est pas un document ajouté à la fin. Elle devient une fonction du produit : accès, sources, versions, seuils d’incertitude, validations et évaluations.
Périmètre
Les lectures, écritures et actions autorisées sont définies pour chaque rôle et chaque système.
Données
Le corpus, sa fraîcheur, son origine et sa durée de conservation sont identifiés avant le prototype.
Traçabilité
Les sources, versions, règles et validations utiles restent consultables lorsqu’une décision doit être expliquée.
Incertitude
Une information ambiguë, contradictoire ou absente provoque une demande de confirmation plutôt qu’une certitude artificielle.
Responsabilité
Les engagements, décisions sensibles et actions irréversibles conservent un point de contrôle humain attribué.
Évaluation
Qualité, erreurs critiques, adoption, coûts et valeur du flux sont observés dans le temps.
Principe NovatisNous n’automatisons pas une décision que l’organisation ne sait pas expliquer.
Principe NovatisUne donnée sans droit, origine ou durée définie ne rejoint pas le corpus.
Principe NovatisUne sortie probabiliste reste une proposition lorsque le risque exige un jugement.
Approfondir le sujet
avec nos analyses.
Ces articles complètent la page avec des repères de choix, de méthode ou d’exploitation.
Questions fréquentes
Préparer un projet IA à Paris sans commencer par la technologie.
Ces réponses donnent un cadre de départ pour l’audit, le RAG, l’intégration, la sécurité, la mesure et le passage en production. Le choix final dépend toujours du flux et des données concernées.
01Par où commencer un projet d’intelligence artificielle ?
Commencez par une difficulté observable : retrouver une information prend trop de temps, un dossier doit être ressaisi, une demande est difficile à qualifier ou une décision répétitive mobilise inutilement l’équipe. L’audit examine ensuite les sources, les responsabilités, les exceptions et la manière de mesurer une amélioration avant de choisir un modèle.
02Qu’est-ce qu’un assistant RAG ?
Le RAG associe un modèle de langage à une recherche dans un corpus défini. L’assistant retrouve les passages pertinents dans vos documents avant de préparer sa réponse. Les références peuvent rester visibles afin que l’utilisateur vérifie le contenu et revienne à la source originale.
03Peut-on connecter l’IA à un CRM, un site, un support ou un intranet ?
Oui, si les outils offrent des interfaces ou des mécanismes d’intégration adaptés. Nous cartographions séparément les lectures, les écritures, les droits et les validations. Le but est d’insérer l’IA dans le flux existant, pas de créer un assistant isolé qui oblige l’équipe à ressaisir son travail.
04Nos données servent-elles à entraîner un modèle public ?
Le fournisseur, le contrat, les paramètres de traitement, la localisation, la conservation et les usages autorisés font partie de l’architecture à décider. Aucun principe général ne remplace cette vérification : le choix dépend des données et du niveau de confidentialité du projet.
05Faut-il automatiser entièrement le processus ?
Non. Un bon système distingue ce qui peut être exécuté automatiquement, ce qui doit seulement être proposé et ce qui exige une décision humaine. Le niveau d’autonomie dépend du risque, de la réversibilité de l’action, de la qualité des données et de la possibilité d’expliquer le résultat.
06Combien de temps faut-il pour un premier prototype IA ?
La durée dépend du nombre de sources, de leur accessibilité, du besoin d’intégration et des critères d’acceptation. Un prototype sérieux ne se limite pas à une interface : il réunit un corpus représentatif, des cas de test, des exceptions, des erreurs attendues et une méthode d’évaluation.
07Comment mesurez-vous la valeur d’un système IA ?
Les indicateurs sont choisis selon le flux : temps de recherche, dossiers correctement préparés, qualité des réponses, ressaisies évitées, délai de traitement, adoption ou coût d’exploitation. Un point de comparaison et un échantillon explicites évitent de confondre une démonstration convaincante avec une amélioration réellement observée.
08Novatis peut-elle reprendre une expérimentation déjà lancée ?
Oui. Nous auditons l’architecture, les prompts, les sources, les droits, les tests, les intégrations et les coûts. Cette revue permet de distinguer ce qui peut être fiabilisé de ce qui doit être simplifié, réentraîné, mieux évalué ou reconstruit.
Votre premier cas d’usageApportez un flux difficile.
Apportez un flux difficile.
Nous testerons sa valeur.
Décrivez le problème, les personnes concernées, les sources disponibles et le résultat attendu. Nous vous aiderons à distinguer une opportunité solide d’une automatisation prématurée.
Demander un cadrage IA