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IA d'entreprise

L'IA pour les entreprises

L'IA pour les entreprises consiste à intégrer l'intelligence artificielle aux processus clés des grandes organisations de façon sûre, conforme et évolutive : connectée à SAP, Salesforce et Microsoft 365, avec gouvernance et supervision humaine. Context Studios, studio de développement IA-natif à Berlin, vous accompagne de la preuve de concept au déploiement.

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Groupe de tours de bureaux, dont une à la façade vitrée teintée turquoise, vues d'en bas sous un ciel couvertImage générée par IA
Intégration SAP, Salesforce, Microsoft 365Sécurité alignée sur ISO 27001AI Act et RGPDCloud, hybride ou sur site
  1. Atelier
  2. Mise en place
  3. Sprint
  4. Réalisation & suivi

Prix fixe après cadrage · proposition sous 48 h

Mis à jour le

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Que signifie l'IA d'entreprise ?

Domaine d'application de l'IA

L'IA d'entreprise désigne l'usage systématique de l'intelligence artificielle dans les grandes organisations pour améliorer processus et décisions. Contrairement aux outils d'IA isolés, elle est intégrée aux systèmes existants, pilotée de façon centrale, surveillée et documentée, avec des règles claires de sécurité, de protection des données et de responsabilité.

Spécialisation
Intégration d'entreprise, gouvernance de l'IA, déploiement à l'échelle
Technologies
Azure OpenAI, AWS Bedrock, SAP AI Core, Convex, Kubernetes
Public cible
Grands groupes, ETI, administrations publiques
Durée du projet
PoC généralement 4 à 8 semaines, pilote 3 à 6 mois, déploiement 6 à 12 mois
Conformité
RGPD, AI Act, sécurité alignée sur ISO 27001, réglementations sectorielles

Intégration de l'IADéveloppement de plateformes IADéveloppement IA pour grandes entreprisesL'IA pour les startups

(02)

Quelles solutions d'IA d'entreprise proposons-nous ?

Des systèmes d'IA sûrs et évolutifs pour les processus critiques

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Intégration aux systèmes existants

Connexion des fonctions d'IA à SAP, Salesforce, Oracle et aux systèmes Microsoft via les API et formats de données existants, sans perturber les workflows ni imposer de migration.

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Sécurité de niveau entreprise

Une architecture de sécurité multicouche avec chiffrement, accès par rôles et pistes d'audit, alignée sur ISO 27001 et le RGPD et adaptée aux secteurs réglementés comme la finance et la pharmacie.

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Déploiement à l'échelle de l'entreprise

D'un périmètre pilote à un déploiement à l'échelle du groupe : des architectures pour de nombreux utilisateurs simultanés, plusieurs régions et des interfaces multilingues, avec des performances constantes et une gestion centralisée.

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Décloisonner les données

Des pipelines de données relient les données dispersées des services en une base de connaissances commune. Systèmes RAG et recherche sémantique rendent le savoir de l'entreprise accessible, des contrats à la documentation produit, avec gestion des droits.

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Gouvernance & monitoring de l'IA

Un tableau de bord central pour tous les systèmes d'IA avec suivi en temps réel, contrôle des coûts, détection des biais et reporting de conformité, ainsi que des alertes en cas d'anomalie et des journaux d'audit pour les exigences réglementaires.

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Conduite du changement & formation

Une adoption réussie demande plus que de la technologie : des formations par groupe d'utilisateurs, des référents IA dans les services et des interfaces claires favorisent l'adhésion plutôt que la résistance.

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Comment se déroule un projet d'IA d'entreprise ?

  1. (01)

    Premier échange

    Un appel vidéo gratuit de 30 minutes avec Michael Kerkhoff. Nous comprenons votre projet, évaluons le potentiel de l'IA et vous donnons une première estimation de la faisabilité, de l'effort et du calendrier.

    Étape 1
  2. (02)

    Proposition & planification

    Une description détaillée des fonctionnalités, un plan d'architecture technique et une proposition écrite précisant le périmètre, le calendrier et le prix fixe.

    Étape 2
  3. (03)

    Développement accéléré par l'IA

    Développement agile avec des démos hebdomadaires et un code prêt pour la production, couvert par des tests automatisés. Objectif : un MVP fonctionnel en 4 semaines environ.

    Étape 3
  4. (04)

    Lancement & exploitation

    Mise en production avec documentation complète et transfert. 30 jours de correction de bugs gratuite à compter de la livraison finale ; maintenance et évolutions selon accord.

    Étape 4

Questions fréquentes sur l'IA d'entreprise

(01)Comment l'IA s'intègre-t-elle à notre paysage informatique ?
Nous développons des couches d'intégration qui se connectent à vos systèmes existants via des API et des interfaces standard, par exemple SAP, Salesforce, Microsoft 365 ou Oracle. Il n'est pas nécessaire de remplacer vos systèmes. Nous reprenons les rôles et droits de votre gestion des identités, afin que l'IA ne voie que ce que les utilisateurs sont autorisés à voir.
(02)Quelles normes de sécurité vos solutions d'IA respectent-elles ?
Nous concevons les systèmes selon les exigences du RGPD et les alignons sur ISO 27001 et les référentiels de sécurité reconnus ; pour les secteurs réglementés, nous tenons aussi compte d'exigences comme les BPF (GxP) ou les règles des autorités financières. Chiffrement, accès par rôles, journalisation et stockage des données dans l'UE sont standard dans chaque architecture.
(03)Combien de temps dure un projet d'IA d'entreprise ?
Une preuve de concept dure généralement 4 à 8 semaines, un projet pilote en général 3 à 6 mois. Le déploiement à l'échelle de l'entreprise dépend de la complexité et du nombre de sites. Nous recommandons une approche par phases avec des résultats mesurables précoces, afin que les décisions reposent sur des données réelles plutôt que sur des hypothèses.
(04)Combien coûte le développement d'une IA d'entreprise ?
Le coût dépend du périmètre, de l'effort d'intégration, des exigences de sécurité et de conformité et du nombre d'utilisateurs ; une preuve de concept est bien plus modeste qu'un déploiement à l'échelle du groupe. Prix fixe après le cadrage, proposition sous 48 heures. Un Strategy Day à prix fixe permet de prioriser les cas d'usage.
(05)Vos solutions d'IA peuvent-elles fonctionner sur site ?
Oui. Nous proposons des déploiements cloud, hybrides et sur site. Pour les données particulièrement sensibles, nous combinons un traitement local avec des modèles via Azure OpenAI ou AWS Bedrock dans des régions de l'UE, ou exploitons des modèles open source entièrement dans votre centre de données. Le choix dépend du besoin de protection, du coût et de la latence.
(06)Comment gérez-vous la conduite du changement dans les grandes organisations ?
Nous accompagnons le changement de façon structurée : référents IA dans les services, formations par groupe d'utilisateurs, interfaces claires et mesure régulière de l'usage. Nous impliquons tôt les représentants du personnel et le délégué à la protection des données. Cela crée de l'adhésion et des chiffres d'usage fiables plutôt que de la résistance et du shadow IT.
(07)Comment assurez-vous la qualité des résultats de l'IA ?
Par un système qualité à plusieurs niveaux : tests automatisés, validation humaine des résultats critiques, surveillance continue de la qualité des modèles et contrôles réguliers des biais. Pour chaque système, nous définissons des valeurs cibles de précision et de temps de réponse et déclenchons automatiquement des alertes lorsqu'elles ne sont pas atteintes.
(08)Accompagnez-vous la conformité à l'AI Act européen ?
Oui. Nous classons votre cas d'usage selon les niveaux de risque de l'AI Act, mettons en œuvre les obligations de transparence et de documentation et intégrons directement dans le système des mesures comme la supervision humaine, la journalisation et la gestion des risques. Vous disposez ainsi de la documentation technique dont votre service conformité a besoin pour les audits.
(09)Comment la solution évolue-t-elle quand l'usage augmente ?
Nos architectures d'entreprise reposent sur l'orchestration de conteneurs avec Kubernetes et une mise à l'échelle automatique. Les systèmes s'adaptent à la charge, de sorte que les temps de réponse restent stables même lors des pics. Cache, routage des modèles et plafonds de coûts maîtrisent les dépenses d'exploitation ; des déploiements multirégions sont possibles.
(10)Proposez-vous maintenance et évolutions sur le long terme ?
Oui. À compter de la livraison finale, 30 jours de correction de bugs gratuite s'appliquent ; nous proposons ensuite maintenance et évolutions selon accord, avec mises à jour des modèles, correctifs de sécurité, monitoring et conseil stratégique. Périmètre, monitoring et rythme des revues sont définis avec votre DSI.
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Stack technologique pour l'IA d'entreprise

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AI & ML

Anthropic ClaudeOpenAI GPT & Azure OpenAIGoogle GeminiAWS BedrockLLM open source auto-hébergés (Llama, Mistral)RAG & bases vectoriellesConnecteurs SAP et SalesforceKubernetes & auto-scaling
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Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
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Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)

DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
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L'IA d'entreprise par secteur

Services financiers

Évaluation des risques, reporting automatisé, lutte contre le blanchiment et conseil personnalisé, avec les exigences réglementaires comme MiFID II prises en compte dès le départ.

Pharma & sciences de la vie

Soutien à la recherche et aux essais cliniques et contrôle qualité assisté par IA, conformes aux BPF avec documentation de validation.

Automobile

Maintenance prédictive, contrôle qualité assisté par IA et optimisation de la chaîne d'approvisionnement, intégrés aux systèmes MES et ERP.

Assurances

Gestion automatisée des sinistres, évaluation des risques et détection de fraude grâce à l'analyse intelligente de documents.

Énergie & services publics

Prévision de charge par machine learning, maintenance prédictive des infrastructures et intégration des énergies renouvelables.

Administration publique

Traitement de documents, communication avec les citoyens via des assistants IA et instruction automatisée des demandes, selon les référentiels de sécurité en vigueur.

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IA d'entreprise : exemples de projets

Exemples que nous pouvons réaliser

Industrie

Assistant de connaissances à l'échelle du groupe

Un assistant RAG répond aux questions à partir des politiques internes, manuels et contrats, reprend les droits de la gestion des identités et cite ses sources.

Droits issus de l'IAM · Réponses sourcées · Multilingue
Assurance

Gestion des sinistres avec des agents IA

Des agents lisent les déclarations de sinistre, vérifient la complétude des pièces et préparent les décisions ; les gestionnaires décident en dernier ressort.

Supervision humaine · Piste d'audit · Objectif : des délais de traitement plus courts
Grand groupe

Plateforme de gouvernance de l'IA

Un portail central recense toutes les applications d'IA, les classe selon l'AI Act et surveille coûts, qualité et usage.

Classification AI Act · Suivi des coûts · Reporting de conformité
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IA d'entreprise : conseil à Berlin

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