Ça vous parle ?
Si une de ces phrases vous parle, la section suivante dit ce qu'on lit derrière, et pourquoi l'IA étagère ne tient pas sur des métiers précis.
Ce qu'on lit derrière
Qu'il s'agisse de tri, de contrôle qualité, de classification, d'extraction documentaire, de qualification de leads ou de détection d'anomalies, le schéma est toujours le même. Un geste humain qui encaisse la charge, rien d'étagère ne colle à vos règles. Vous avez essayé. Le SaaS tient sur démo, il lâche sur votre produit hors calibre, votre règle implicite jamais écrite, votre donnée qui vient avec ses propres codes.
Une IA qui tient, c'est une IA entraînée sur vos images, vos documents, vos cas limites. C'est un travail de R&D appliquée, pas un abonnement SaaS.
«On a d'abord identifié si ça avait un retour sur investissement possible, scénario pessimiste, scénario optimiste. Même dans le pire cas, on était sereins sur la faisabilité. C'est pour ça que la phase R&D existe avant l'industrialisation.»
Le vrai enjeu, avant tout modèle, c'est de distinguer ce qui mérite de l'IA de ce qui n'en mérite pas , et de prouver que ça tient sur vos données avant d'engager l'industrialisation.
Comment on s'y prend
Avant toute ligne de code, on vient regarder votre processus. On observe les gestes répétitifs, les volumes, les règles implicites. On remonte ce qui est fait à la main, pourquoi, ce que ça coûte vraiment. Souvent, le vrai sujet n'est pas celui annoncé en premier.
Phase R&D courte, budget cadré, objectif unique : valider que l'IA tient sur VOS données. On entraîne sur vos cas réels, on mesure honnêtement le niveau atteint, on sort un rapport de performance. Si ça ne tient pas, vous le savez avant l'industrialisation.
Entraînement final, intégration à votre système, déploiement, supervision. Pas un modèle lâché dans la nature : un système qui se mesure, se pilote, se corrige. Documentation transférable pour vos équipes.
De la compréhension des enjeux aux actions concrètes, pas uniquement du conseil.
Capacité R&D
Agroalimentaire saisonnier · Bretagne
France Coquillage
Machine de tri qui plafonnait à 50 % depuis 5 ans. Phase R&D de 4 semaines pour valider la faisabilité sur les produits réels. Un modèle entraîné sur les images terrain, pas sur des datasets génériques. Industrialisation lancée uniquement après validation du seuil. Résultat : 50 → 96 % de tri automatique. Leando a battu le prestataire spécialisé en place.
Lire le cas complet →PME · IA documents manuscrits · Nantes
La Fleuriaye
Des centaines de documents manuscrits à ressaisir manuellement chaque mois. On a validé en une semaine que l'extraction automatique tenait sur leurs vrais documents, y compris les cas dégradés. Déploiement opérationnel, zéro ressaisie, données fiabilisées en amont du SI.
Lire le cas complet →Startup deep tech · Analyse d'œuvres d'art
Docent
Computer vision à grande échelle : reconnaissance, attribution, analyse de millions d'images d'art. Architecture cadrée en posture CTO externalisé sur 3 ans. Coûts AWS −80 %. Infrastructure devenue l'asset central du dossier de levée (5 M€).
Lire le cas complet →
Résultats POC · France Coquillage · 96 % de précision validée avant industrialisation.
Projection ROI · scénario pessimiste / réaliste / optimiste · présenté au comité avant GO.
Le premier échange
30 minutes pour regarder votre processus, et vous dire honnêtement si ça mérite une phase R&D, ou si un outil classique ferait mieux, plus vite, moins cher.
« Notre valeur, c'est la capacité à poser les bonnes questions, pas de livrer de l'IA parce qu'on vend de l'IA. »
Sans pitch · sans catalogue · sans engagement
Computer vision · 96 % de reconnaissance sur produits agroalimentaires
Détection en temps réel sur laptop
Annotation des jeux de données
Pipeline IA de consistance
Mapping processus actuels vs cibles
Atelier revue processus & technique
Validation faisabilité sur projets IA
Immersion terrain dans votre contexte
Computer vision · 96 % de reconnaissance sur produits agroalimentaires
Détection en temps réel sur laptop
Annotation des jeux de données
Pipeline IA de consistance
Mapping processus actuels vs cibles
Atelier revue processus & technique
Validation faisabilité sur projets IA
Immersion terrain dans votre contexte
Pour aller plus loin
50 % → 95 % de tri automatisé. Computer vision sur 500 t de coquillages/an.
Quand l'IA n'est pas la réponse : migrer, structurer, fiabiliser les données.
Ce qui marche, ce qui ne marche pas, et comment valider avant d'industrialiser.
Questions fréquentes