IA générative
Rédaction, réécriture et génération structurée à l’intérieur de votre produit.
Intelligence artificielle
Solutions de développement IA et d’automatisation
L’IA est utile lorsqu’elle est liée à un processus réel : répondre à partir de documents approuvés, extraire des champs de fichiers, rédiger une première réponse, router un ticket ou résumer une base de connaissances interne. Elle n’est pas utile comme slogan sur une page d’accueil.
ZEH Technologies conçoit les fonctions d’IA comme du logiciel : sources de données, permissions, évaluation, journalisation, recours humain et une interface que les gens utiliseront vraiment. Nous ne promettons pas une intelligence de niveau humain, un ROI garanti, ni des taux de précision que nous ne pouvons pas mesurer dans votre environnement.
Le travail couvre l’IA générative, les agents IA, les chatbots IA, le RAG, les assistants de connaissance, l’automatisation métier, les intégrations LLM, l’intelligence documentaire, la recherche IA, l’automatisation des workflows, les APIs IA, l’extraction de données, l’IA de support client, l’assistance commerciale et les systèmes de connaissance internes.
Agents IA
Assistants utilisant des outils qui suivent un workflow défini, pas une persona ouverte.
Chatbots IA
Assistants de support et de site ancrés dans votre contenu.
RAG / systèmes de connaissance
Récupération sur vos documents avec citations vers les sources.
Intelligence documentaire
Classification, extraction et synthèse de fichiers métier.
Intégrations LLM
Connexions d’API, gestion des prompts et contraintes de sécurité.
Automatisation des workflows
Déclencheurs, files et passations vers le logiciel existant.
Recherche IA
Trouvabilité à travers politiques, tickets, SKUs ou manuels.
Le problème métier que l’IA doit attaquer
Les entreprises perdent du temps à chercher la dernière version d’une politique, à répondre encore à la même question client, à copier des champs depuis des PDF, ou à assembler des rapports hebdomadaires à la main. Ce sont des problèmes bornés. Ils se mesurent : temps passé, taux d’erreur, taille de file.
Les problèmes sans borne — « remplacer l’équipe », « entreprise autonome » — ne sont pas la façon dont nous cadrons le travail. Nous choisissons un workflow, un jeu de données, un utilisateur et une définition de terminé.
Comment nous implémentons l’IA
La plupart des projets commencent par les données : où elles vivent, qui peut les voir, à quel point elles sont fraîches, et comment elles seront mises à jour. Puis nous choisissons la récupération, les outils et l’interface du modèle. Ensuite nous construisons la surface produit — chat, complément de boîte de réception, tâche back-office ou API.
L’évaluation fait partie de la livraison : un échantillon de questions ou de documents, des réponses attendues et une boucle de revue. Si le système ne peut pas montrer ses sources pour un travail de connaissance, nous le traitons comme un défaut produit, pas comme un trait de personnalité.
Où l’IA se situe dans votre architecture
Les fonctions d’IA ont presque toujours besoin d’un backend : authentification, stockage de fichiers, files de tâches, journaux d’audit. Voir développement d’API et backend. Le site ou l’application publics ne sont qu’un client de ce système.
Pour des vues orientées résultats, utilisez le hub de solutions IA. Pour la façon dont nous construisons, restez sur ces pages de service.
Services de développement IA
Agents IA
Agents sur mesure pour la recherche, le support, le reporting et les workflows internes.
Chatbots IA
Assistants de support, de connaissance et multilingues.
IA générative
Fonctions produit qui rédigent et transforment le contenu.
Développement RAG
Réponses ancrées dans votre propre connaissance.
Automatisation IA
Connecter les modèles au reste du processus métier.
Intégration LLM
Modèles, APIs et contrôles à l’intérieur du logiciel existant.
Document AI
Extraction et compréhension de documents métier.
Services liés
Solutions liées
Réalisations liées
FAQ
Questions que les entreprises posent souvent.
Qu’est-ce que le développement d’IA sur mesure ?
Construire des fonctions d’IA autour de vos données, permissions et workflows plutôt que d’insérer un widget chatbot générique.
L’IA peut-elle s’intégrer à notre logiciel existant ?
Oui, via APIs, webhooks et tâches backend. La qualité de l’intégration dépend de l’API de l’autre système.
Qu’est-ce qu’un agent IA ?
Logiciel capable d’appeler des outils et de suivre des étapes vers un objectif, avec des limites. Ce n’est pas une personne et ne doit pas être décrit comme telle.
Qu’est-ce que le RAG ?
Génération augmentée par récupération : le modèle répond à partir de passages récupérés dans vos sources de connaissances. Voir la page RAG.
Pouvez-vous construire un assistant IA interne d’entreprise ?
Oui. C’est généralement un système RAG ou d’agents avec SSO, rôles et journaux d’audit.
Combien de temps prend un projet d’IA ?
Un pilote ciblé peut prendre des semaines. Un assistant de production avec évaluation, permissions et intégrations prend plus longtemps. Nous estimons après avoir vu les données et les systèmes.
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