Tri et routage des emails et documents entrants
Classement par catégorie, extraction d'éléments structurés, routage vers le bon service. L'IA fait ça très bien.
On installe un pôle IA dans votre PME ou on absorbe un cas d'usage spécifique pour votre DSI. Identification des tâches chronophages, déploiement des agents, mesure du temps récupéré dès la première vague. Sept déclinaisons sectorielles déjà écrites.
On cherche souvent ce service sous le nom d'agence en intelligence artificielle ou d'agence IA : c'est le même besoin, avec une différence de format que cette page détaille. Une équipe IA mise à disposition de votre entreprise au forfait, sans recruter de data scientists. On identifie les cas d'usage rentables, on construit les agents IA (souvent avec du RAG sur vos propres documents), on met en production et on mesure le temps récupéré. On parle aussi d'agence IA ou d'IA générative appliquée au métier. L'objectif n'est jamais l'IA pour l'IA, mais une tâche chronophage qui disparaît.
Trois questions qu'on traite de front. L'AI Act européen encadre désormais les usages : on documente les vôtres. Vos données restent maîtrisées (RGPD, hébergement souverain possible, DPA fourni), sans shadow AI où des salariés collent des données clients dans un ChatGPT gratuit. Et parce qu'un modèle peut se tromper, chaque sortie sensible passe par une validation humaine avant d'être utilisée.
Cartographie qui priorise par retour sur investissement.
Premier agent en service en deux à quatre semaines.
Indicateurs chiffrés à chaque vague. Pas de promesse vague.
Référent interne formé. Vous gardez la main.
Selon contexte client : Mistral, Llama, Claude, Hermes ou n8n. Auto-hébergé si requis.
Pas d'algorithmes complexes à comprendre. On installe des automatisations de saisie, de tri, de réponse. Vous récupérez du temps. Le reste, c'est notre travail, et il reste invisible pour vous comme pour votre équipe.
Si vous lisez plus bas du vocabulaire technique, c'est pour les DSI qui doivent valider l'architecture en interne, et vous n'avez pas besoin de le comprendre pour décider de nous appeler. Pour mémoire quand même : un LLM (large language model, grand modèle de langage) produit du texte, le RAG (retrieval augmented generation, recherche dans vos documents puis génération de la réponse) va d'abord chercher la réponse dans vos propres documents avant de la formuler, et le fine-tuning réentraîne un modèle existant sur vos données.
Ce n'est pas du volume en moins, c'est du débit en plus. Rien ne disparaît : chaque demande est reçue, triée, extraite, préparée, puis relue par quelqu'un chez vous.
Aujourd'hui
Les demandes s'empilent, personne ne les trie.
Après
La pile se vide au rythme où elle se remplit.
Ce qui traite les demandes, étape par étape
Un agent logiciel, pas un humain de moins. La sortie est relue par quelqu'un chez vous avant de partir : c'est la condition d'emploi, et elle est écrite au contrat.
Pas de pourcentage magique. Entrez vos chiffres, l'estimateur projette ce que vous récupérez, à vous. La part réaliste automatisable, c'est vous qui l'ajustez.
Temps brut potentiellement libérable
7,5 h / semaine
Les heures passées sur cette tâche, chaque semaine
Un carré, une heure. Les verts sont les heures qu'une automatisation pourrait prendre.
32
heures par mois
4,6
jours-personne par mois
51
jours-personne par an
Tous les chiffres sont des totaux d'équipe, pas par personne. Hypothèses de conversion : 4,33 semaines par mois, journée de 7 heures, 11 mois travaillés par an. Elles sont écrites pour que vous puissiez les contester.
Projection à partir de vos saisies, pas une promesse. Et c'est un temps BRUT : il ne déduit ni le contrôle humain sur les sorties, ni le traitement des cas de bord, ni la maintenance, ni le temps d'adoption par l'équipe. Le net se relève en cartographiant vos tâches réelles, au démarrage d'une mission.
L'automatisation ne remplace personne dans ces missions : elle enlève la partie du travail que personne ne voulait faire.
Un mois de travail, jour par jour. Les jours verts sont ceux qu'une première vague dégage, sur une hypothèse écrite juste en dessous.
Un mois de travail, jour par jour
4 jours rendus
D'où sortent ces quatre jours. D'une équipe de trois personnes qui passe cinq heures par semaine sur la même tâche, dont la moitié est automatisable. C'est une hypothèse, écrite pour que vous puissiez la remplacer par la vôtre.
Et c'est un temps brut. Il ne déduit ni la relecture humaine des sorties, ni le traitement des cas de bord, ni la maintenance, ni le temps que l'équipe met à changer ses habitudes. Le net se relève en cartographiant vos tâches réelles, au démarrage.
Calculer sur vos propres chiffresOn commence par les tâches où l'IA marche démontrablement. Les autres restent humaines, et c'est très bien comme ça.
Classement par catégorie, extraction d'éléments structurés, routage vers le bon service. L'IA fait ça très bien.
Devis, propales, réponses standardisées, comptes-rendus, documentation. Un humain révise, signe, envoie.
Contrats, rapports, comptes-rendus de comité, réglementations. Vos experts vont à l'essentiel.
Catalogue de pièces, base documentaire interne, archive de tickets. Trouver le bon document même sans le nom exact.
Pas un grand projet de transformation. Une cartographie, une priorisation, des vagues d'automatisation avec mesure du retour à chaque étape. Vous gardez la main.
Demi-journée d'atelier avec vos opérationnels pour lister ce qui mange du temps. Classement par retour sur investissement de l'automatisation. On part avec une feuille de route priorisée.
Atelier d'une demi-journée
Deux à trois agents IA prioritaires construits, intégrés à vos outils existants, mis en production. Mesure du temps récupéré dès la première vague.
2 à 4 semaines
Surveillance des cas en production, ajustements sur les cas de bord, indicateurs de bon fonctionnement. On ne passe à la vague suivante que quand la première est stable.
Chiffres partagés mensuellement
Élargissement selon priorisation initiale, ou pivot si l'usage révèle d'autres tâches plus rentables. À chaque vague, mesure du temps récupéré cumulé.
Cadence calibrée avec vous
Documentation complète, runbook pour les cas de panne, formation d'un référent en interne. Le pôle peut continuer en maintenance légère ou sortir totalement.
Vous gardez la main
On appelle ça le purgatoire du pilote : une démo qui impressionne en réunion, puis plus rien. Le passage en production n'a jamais été cadré, l'intégration au système d'information reste théorique, personne ne sait qui maintient le modèle, et l'adoption par les équipes n'a pas été pensée. Le budget est consommé, la valeur reste au stade de la promesse.
Notre méthode part de l'inverse. Chaque vague d'automatisation vise une mise en production réelle, avec mesure du retour, intégration à vos outils existants et transmission à vos équipes. Un usage qui tourne pour de vrai vaut mieux que dix démos qui dorment dans un slide.
Selon vos usages et votre rôle, le règlement européen sur l'intelligence artificielle impose de recenser ces usages, de les classer par niveau de risque et de les documenter. Le périmètre exact dépend de ce que vous faites tourner, et c'est précisément ce que le recensement établit : commencer par lui, c'est aussi savoir ce qui ne vous concerne pas.
Le chiffre suivant ne dit rien de l'intelligence artificielle, il dit que l'obligation voisine de notification se déclenche pour de vrai, et que c'est le même travail de documentation. Dans son rapport annuel 2025, publié en mai 2026, la CNIL fait état de 6 167 violations de données qui lui ont été notifiées, en hausse de 9,5 % sur un an, dont un incident sur deux relève d'un piratage.
Concrètement, le lot couvre le recensement des usages, y compris les outils installés par les équipes sans passer par la direction informatique, le registre, et les points de contrôle humains sur les décisions sensibles. Il se confie seul, ou à l'intérieur d'une mission de renfort.
Le temps récupéré se mesure sur des tâches nommées, pas sur une promesse de pourcentage.
Contrats, devis historiques, documentation technique, comptes-rendus : la connaissance de votre entreprise dort dans des dossiers que personne ne fouille. La première vague qu'on nous demande le plus souvent, c'est le RAG documentaire : votre équipe pose une question en français, le système retrouve les bons passages dans vos documents et rédige une réponse sourcée.
Six semaines entre l'atelier de cartographie et la mise en production sur un premier corpus. Vos documents restent dans votre écosystème, jusqu'à l'auto-hébergement complet si votre contexte l'exige. Et comme pour chaque vague : mesure du temps récupéré, documentation, référent interne formé.
En option, pour embarquer l'équipe
Une demi-journée à une journée pour que vos opérationnels comprennent ce que l'IA fait bien, ce qu'elle fait mal, et comment travailler avec les agents qu'on met en production.
Ce n'est pas une conférence : on travaille sur vos cas réels, avec les outils qu'on installe chez vous.
Le pôle IA externalisé n'est pas le même dans une boutique e-commerce, chez un éditeur SaaS B2B, ou dans une PME industrielle. Tâches à automatiser, vocabulaire, mesure du retour : tout diffère. Sept déclinaisons sectorielles déjà rédigées.
Support N1, avis, fiches produit, qualification leads B2B
Lire la déclinaisonPré-qualification leads, support N1, documentation, analyse feedback
Lire la déclinaisonPropales, reporting client, qualification, comptes-rendus
Lire la déclinaisonDevis structurés, triage emails, doc technique, classement de pièces
Lire la déclinaisonPré-qualification dossiers, conformité, synthèse, rapports
Lire la déclinaisonTriage demandes, comptes-rendus, classement dossiers, synthèses
Lire la déclinaisonDemandes citoyens, premiers jets de réponse, synthèses admin, open data
Lire la déclinaisonVotre secteur n'est pas dans la liste ? Écrivez-nous. La mécanique du pôle s'adapte plus vite que l'écriture d'une nouvelle page.
Un agent qui lit, classe, propose. Un humain qui décide.
Pas d'effet boîte noire. Chaque automatisation se voit sur un tableau de bord clair : ce qui a été traité, ce qui doit être supervisé, le temps récupéré au cumulé.
Un freelance livre un workflow et s'arrête. On prend la sélection des tâches, la construction, la mise en production, la mesure, et la formation. Un service de bout en bout.
On installe la mesure dès la première vague. Heures économisées, taux d'erreur, satisfaction utilisateurs internes. Chiffres partagés mensuellement avec votre direction.
Choix des modèles transparent selon votre contexte. Données qui restent dans votre écosystème, DPA (data processing agreement, contrat de sous-traitance imposé par le règlement européen sur les données personnelles) et journaux d'accès consultables. Pas de boîte noire. Détail technique des modèles dans la FAQ plus bas.
Sur le marché français en 2026, les accompagnements IA récurrents pour PME s'étalent typiquement de 2 000 à 8 000 € HT par mois selon l'intensité, et les audits initiaux de 1 500 à 15 000 € selon la profondeur. Chez nous, le chiffre exact sort de l'atelier de cartographie et de la feuille de route, jamais d'une grille : deux entreprises n'ont jamais les mêmes tâches à automatiser. La règle qu'on s'impose : chaque vague doit récupérer plus de valeur qu'elle ne coûte, et c'est mesuré.
Un pôle complet mis à disposition de votre PME pour identifier, prioriser et automatiser les tâches répétitives grâce à l'intelligence artificielle (agents IA). Vous n'avez ni à recruter, ni à former, ni à monter une équipe data. On installe, on mesure, on documente, on forme un référent interne pour la maintenance.
Les tâches répétitives qui combinent lecture de documents, classement, extraction, rédaction de premiers jets, et routage. Concrètement : traitement de pièces jointes, mise à jour CRM, comptes-rendus, qualification de leads, premier niveau de support.
Un freelance livre un script ou un workflow et s'arrête. Le pôle externalisé prend la sélection des tâches, la construction, la mise en production, la mesure, et la formation interne. C'est un service de bout en bout.
Deux à quatre semaines après le démarrage pour la première automatisation en production et la première mesure du temps récupéré.
Choix des modèles selon votre contexte client : Mistral hosted Europe, Llama ou Qwen auto-hébergés sur votre VPC (virtual private cloud, espace cloud privé et isolé), Claude pour les textes non sensibles, Hermes pour les enchaînements d'actions autonomes, n8n pour l'orchestration. DPA fourni, journaux d'accès consultables, données qui restent dans votre écosystème. Le directeur des systèmes d'information a la visibilité opérationnelle qu'il attend.
Rien, et tout est dit. L'IA prend en charge les tâches répétitives qui coûtent du temps à des gens compétents sur d'autres choses. Vos équipes gardent le contrôle, signent les sorties, et se concentrent sur ce qui demande vraiment leur expertise.
Ce qui marche, ce qui ne marche pas, l'erreur classique, le sujet souveraineté.
Offre liéeL'autre offre principale. Pôle IA pour les tâches, CTO externalisé pour la stack.
Point d'entréeCinq jours pour cadrer un projet IA. 2 à 3 k€ HT, déduit si suite. Livrable exploitable même sans suite.
Notre produit IAOn applique l'IA chez nous aussi. Notre SaaS d'audit conformité et accessibilité.
Pour Welfarm, on a outillé la mission TruckAlert : 2 500 constats de terrain collectés et structurés automatiquement, et des statistiques exploitées par le Ministère de l'Agriculture. Le flux tourne sans intervention manuelle.
Vingt minutes au téléphone d'abord, pour vérifier que ça colle. Si oui, on cale un atelier de quelques heures qui sort la cartographie des tâches automatisables et leur priorisation par retour sur investissement.