Implémentation IA
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Implémentation IA

Une implémentation IA qui fait bouger un chiffre que vous pouvez nommer

Nous sommes un studio de développement qui refuse de commencer par du développement. On rend d'abord le processus mesurable, puis on construit ce qui doit le battre.

Le code vous appartient entièrement

SmartCab : réservation de taxi par WhatsApp, sans app
ShareLeads : marketplace B2B pour les pros du bâtiment
Roc Solutions : hyperautomatisation et gouvernance des accès
REMI AI : app de suivi nutritionnel pour patients
Motives Solutions : SaaS de feedback anonyme d'équipe
Meetern : mise en relation étudiants et entreprises
Maria Schools : plateforme web sur mesure pour écoles
Laboratoria+ : outil interne de cabinet devenu SaaS
Hoopsquad : app de basket, matchs et notation des joueurs
Decathlon : app de recherche de pièces pour réparation
DAVCO AI : plateforme IA d'analyse immobilière
Class2Class : plateforme EdTech qui relie les classes
CartelOne : app paie et performance pour équipes terrain
INSPO : réseau social professionnel de thought leadership
Garde-Robe : app de mode sociale et partage de dressing
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Avant le code

Pourquoi les projets IA échouent-ils avant la première ligne de code ?

Nous sommes un studio de développement qui refuse de commencer par du développement.

La plupart des projets d'implémentation déraillent avant la première ligne de code, parce que le brief décrit une fonctionnalité au lieu d'un processus cassé. Quand le logiciel est livré, tout le monde a oublié quel chiffre il était censé faire bouger.

La première chose que nous livrons n'est donc généralement ni un modèle ni un agent. C'est de l'instrumentation : rendre le processus assez visible pour que vous puissiez dire si ce que nous construisons ensuite a fonctionné.

Ce que nous construisons

Que construit réellement une implémentation IA ?

#01

Des agents qui font un travail précis

Pas un chatbot sur votre site. Un agent qui lit la file entrante et rédige la réponse, ou qui balaie vos sources et vous présente cinq candidats à valider. Un humain dans la boucle partout où le coût de l'erreur est réel.

#02

Des automatisations entre des systèmes qui ne se parlent pas

Si un tableur fait aujourd'hui office de couche d'intégration, c'est là qu'est le travail.

#03

Du logiciel sur mesure pour remplacer un SaaS trop cher

Un tarif par utilisateur sur un outil dont vous exploitez 20 % des capacités est l'un des cas les plus simples à défendre. Vous êtes propriétaire de ce que nous construisons : la dépense s'arrête.

#04

Des applications web et mobiles

React, React Native, Next.js, Supabase, et des plateformes LowCode/IA là où elles ont vraiment leur place. Nous choisissons la stack en fonction de la durée de vie du produit, pas de nos préférences.

#05

Des tableaux de bord qui rendent visible l'invisible

Souvent l'élément le plus rentable de la liste, et presque jamais celui que le client demande en premier.

Budget

Combien coûte le remplacement d'un SaaS par de l'IA ?

Chez Kreante, remplacer un outil SaaS va d'environ 10 000 USD pour une brique ciblée à 80 000 – 100 000 USD pour un produit complet.

Au-delà de cette fourchette, la réponse honnête dépend d'une seule chose : l'outil est-il cher à cause de son prix, ou à cause de l'usage que vous en faites ?

Le second cas est plus fréquent que les acheteurs ne l'imaginent. Le SaaS Management Index 2026 de Zylo évalue à 43 % les licences logicielles inutilisées en entreprise. Près de la moitié de ce qu'une entreprise paie correspond à des capacités que personne n'ouvre. Remplacer un outil que vous n'avez jamais adopté ne corrige pas cela : cela déplace simplement la facture.

Ce qui déplace le devis

Les quatre points que nous vérifions avant de chiffrer

Ce que nous vérifionsPourquoi cela change le chiffre
Prix par utilisateur face aux utilisateurs réelsDes licences très sous-utilisées rendent le remplacement vite rentable
Si l'outil a un jour été réellement adoptéUn problème d'adoption relève de la formation, pas d'un développement
La part du produit dont vous avez réellement besoinRemplacer 20 % d'un outil est un tout autre projet
Les intégrations qui doivent survivre au changementC'est là que se situe l'essentiel du coût, pas dans l'IA

Nous regardons les deux avant de chiffrer. Si vous payez par utilisateur pour quelque chose que trois personnes touchent, le remplacement est généralement rentabilisé en moins d'un an. Si le vrai problème est que personne n'a été formé sur l'outil que vous possédez déjà, il s'agit d'un sujet de formation et accompagnement IA et non d'un développement : nous vous le dirons, et vous économiserez le développement entier.

Dans les deux cas, nous chiffrons à prix fixe sur un périmètre gelé, pas à l'heure sur un périmètre mouvant.

Séquencement

Dans quel ordre faut-il implémenter l'IA dans une entreprise de taille moyenne ?

L'ordre dans lequel Kreante implémente l'IA : instrumenter d'abord, du déterministe avant du probabiliste, un processus de bout en bout, un prototype fonctionnel en quelques semaines, puis la mesure face au point de départ.

L'ordre dans lequel l'IA s'implémente

L'étape 5 est celle que presque tout le monde saute, et la raison pour laquelle si peu de pilotes survivent au compte de résultat.

  1. Instrumenter d'abord

    Rendre le processus mesurable avant de l'automatiser. Sans point de départ, pas de verdict.

  2. Du déterministe avant du probabiliste

    Si une règle et un déclencheur suffisent, on utilise une règle et un déclencheur.

  3. Un processus, de bout en bout

    Celui dont le mécanisme est le plus clair, du déclencheur au résultat.

  4. Prototype fonctionnel en quelques semaines

    Un résultat réel sur vos propres données, tant que changer d'avis coûte encore peu.

  5. Mesurer face au point de départ

    Le même chiffre qu'à l'étape 1, relu après la mise en production. C'est l'étape qu'on saute.

L'étape 5 reboucle sur le chiffre capté à l'étape 1.

#01

Instrumenter d'abord

Avant d'automatiser un processus, nous le rendons mesurable. Si vous ne pouvez pas dire ce que coûte le processus actuel, vous ne pourrez pas dire si le nouveau est meilleur.

#02

Du déterministe avant du probabiliste

Si une règle et un déclencheur suffisent, nous utilisons une règle et un déclencheur. Sortir un modèle quand une condition simple suffit, c'est ainsi que les projets deviennent chers et fragiles.

#03

Un processus, de bout en bout

Pas tout à la fois. Nous choisissons le processus dont le mécanisme est le plus clair et nous le suivons du déclencheur jusqu'au résultat.

#04

Un prototype fonctionnel en quelques semaines

Vous voyez quelque chose de réel tôt, sur vos propres données, et vous changez d'avis tant que changer d'avis coûte encore peu.

#05

Mesurer face au point de départ capté à l'étape un

C'est l'étape que presque tout le monde saute, et la raison pour laquelle si peu de pilotes survivent au contact du compte de résultat.

Sur le terrain

À quoi cela ressemble-t-il sur un vrai projet ?

Une entreprise de photographie et de merchandising automobile de 133 personnes, au service d'environ 300 concessions, qui produit 30 000 photos par jour.

Kreante a mené l'exploration avant de proposer quoi que ce soit et a produit 194 constats validés. À la rédaction de la feuille de route de livraison, sept solutions en sont sorties. Deux des sept ne sont pas de l'IA. L'une est une règle, l'autre un déclencheur, et nous l'avons écrit plutôt que de les déguiser.

Le premier livrable de cette feuille de route n'est pas un agent. C'est de l'instrumentation, parce que rien dans la chaîne de livraison n'était mesuré. Recommander un modèle en premier aurait été plus facile à vendre et impossible à prouver.

Nous avons aussi refusé de construire un remplacement par IA d'une plateforme qui les frustrait, parce que la contrainte était la relation avec l'éditeur, pas le logiciel. C'était une facture plus petite pour nous et la bonne décision pour eux.

Une dernière chose que nous avons signalée au lieu de l'enterrer : passer leur contrôle qualité à 100 % de couverture aurait modifié les scores qui déterminent les primes du personnel. C'est un problème humain créé par une décision technique, et il devait être tranché avant le premier modèle, pas après.

Notre façon de travailler

Qu'est-ce qui fait qu'un projet IA atterrit vraiment ?

#01

Le code vous appartient entièrement

Pas de licence, pas de situation d'otage, pas de redevance par utilisateur à nous verser. Si vous partez, vous gardez tout.

#02

Des profils seniors sur le projet

265+ projets dans 35 pays, livrés pour des startups comme pour Decathlon ou Schneider Electric.

#03

Un périmètre gelé par écrit

Prix fixe sur périmètre fixe. Quand vous voulez ajouter quelque chose, nous chiffrons l'ajout au lieu de l'absorber en décalant discrètement la date.

#04

Un accompagnement après la mise en production

De la maintenance par packs d'heures, parce que le premier mois après le lancement est celui où les vrais besoins apparaissent.

À qui cela s'adresse

À qui s'adresse l'implémentation IA ?

Aux entreprises qui ont déjà identifié le processus à corriger, via notre conseil en IA ou par elles-mêmes. Dirigeants et responsables des opérations d'entreprises de services, 50 à 500 salariés, multi-sites ou avec des équipes terrain.

À qui cela ne s'adresse pas

Si personne en interne ne peut dire quel chiffre le projet doit faire bouger, commencez par le conseil. Construire sur un processus non mesuré est la façon la plus chère d'apprendre cette leçon.

La preuve par les faits

Leurs idées sont devenues leur avantage compétitif

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4,9/5 sur Clutch
Les deux autres piliers

Où cela se situe par rapport au reste

Conseil IA

Nous chiffrons ce que votre processus actuel vous coûte avant de recommander quoi que ce soit, puis nous vous remettons une feuille de route classée par degré de certitude.

Voir le conseil IA

Formation et accompagnement IA

Nous travaillons aux côtés de vos équipes, sur vos propres processus, jusqu'à ce que la nouvelle façon de travailler devienne la façon normale de travailler. Puis nous partons.

Voir la formation et l'accompagnement IA
Questions fréquentes

Des réponses claires avant la première ligne de code.

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Un prototype fonctionnel en quelques semaines. Une version de production en un à trois mois selon le périmètre, puis les tests, puis le lancement.

Prochaine étape

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Si vous savez quel processus vous voulez corriger, réservez une session de travail et apportez-le. Si vous ne savez pas encore lequel, commencez par l'évaluation en 20 questions.

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