# Services IA : IA appliquée et workflows agentiques | tracee > Services IA pour les entreprises : diagnostic, workflows agentiques sous revue humaine, architecture de déploiement et gouvernance. Indépendant, à Paris. Source: https://traceegroup.com/fr/ia --- # L'IA appliquée aux opérations réelles. Tracee aide les organisations à repérer où l'IA peut lever des frictions opérationnelles, à concevoir la bonne solution et à l'intégrer dans les processus existants, avec les contrôles qu'exige un usage quotidien. Les organisations, PME en priorité, dont le travail quotidien passe par des documents, des demandes et des logiciels métier. Un registre des cas d'usage classés, une conception écrite, un prototype testé et un chemin maîtrisé vers vos systèmes. Des missions de conception et d'intégration, avec un point de décision à chaque étape. ## Notre offre. Quatre services. Chacun peut être commandé seul, et chacun se termine par un livrable que vous conservez. La plupart des clients commencent par le diagnostic. ### Diagnostic Trouver où l'IA rapporte, avant d'acheter un outil. - Une cartographie de vos processus et de vos données - Des opportunités classées par valeur, faisabilité, maturité des données et risque - Un pilote choisi, avec des critères de décision écrits à l'avance ### Workflows et agents L'IA conçue dans le processus, avec une personne qui valide ce qui compte. - Une spécification du workflow étape par étape, pannes comprises - Un prototype testé sur des cas annotés - La conception de l'intégration à vos logiciels existants ### Déploiement et données Décider où tournent les modèles, ce que gardent les fournisseurs et qui les exploite. - Une cartographie de chaque flux de données vers un modèle - Les modes de déploiement comparés pour vos données et vos moyens - Les conditions fournisseurs vérifiées : conservation, entraînement, localisation ### Méthode et gouvernance Valider, intégrer et transmettre avec les contrôles en place. - Une matrice de contrôle, avec un responsable par contrôle - Un rapport de test face à des critères fixés avant les tests - Procédure d'exploitation, relecteurs formés, supervision transmise ## Quatre problèmes qu'on nous soumet. La plupart des demandes partent de l'un d'eux. Aucun ne se résout en choisissant un meilleur modèle. ### Où l'IA mérite-t-elle vraiment un investissement ? Toutes les démonstrations semblent utiles. La vraie question : quels processus ont le volume, les données et la tolérance à l'erreur qui rentabilisent l'IA, et lesquels un logiciel classique traiterait mieux. ### Nos documents et nos données sont éparpillés. Des contrats sur un partage réseau, des factures dans les e-mails, trois versions d'une même procédure. Avant tout modèle, il faut décider quelles sources font foi, qui en est responsable et qui peut les consulter. ### Le prototype n'est jamais passé en exploitation. Une démonstration sur vingt exemples propres n'est pas un processus. L'usage quotidien exige la gestion des exceptions, un relecteur, des journaux, un retour arrière et une personne responsable du résultat. ### Nous ne sommes pas sûrs que l'intégration soit sûre. Où vont les données, ce que garde le fournisseur, quel chemin réseau elles empruntent, ce qui se passe quand un résultat est faux : autant de choix de conception, chacun avec un coût et un responsable. ## Là où l'IA est rentable. Les cas d'usage que nous étudions le plus souvent. La méthode est la même dans tous les secteurs ; les cas d'usage viennent de vos propres processus. ### Finance et trésorerie - Rapprochement bancaire et lettrage - Prévision de trésorerie - Suivi des expositions et des limites ### Conformité et risque - Revue des dossiers KYC et d'entrée en relation - Tri des alertes de surveillance des transactions - Veille réglementaire et synthèses ### Opérations - Extraction de factures, contrats et documents - Prévision de la demande et gestion des stocks - Planification et reporting ### Service client - Tri et routage des demandes - Réponses préparées pour validation par un conseiller - Mise à jour de la base de connaissances ### Ventes et marketing - Analyse du marché et de la concurrence - Rédaction de contenus et calendrier éditorial - Mise à jour du CRM ### Équipes et savoir - Recherche interne dans les documents - Rédaction, traduction et synthèses - Formation aux outils d'IA ## Des workflows IA agentiques, sous contrôle humain. Un workflow agentique permet à un agent IA d'exécuter des étapes de lui-même dans vos outils. La question de conception n'est jamais de savoir si l'agent est assez habile, mais où il s'arrête et où une personne décide. Notre conception des workflows. ### L'agent prépare Il rassemble les documents, les confronte aux règles, extrait ce qui est utile et propose une décision, dans les droits que vous fixez. ### Une personne décide Tout ce qui a une conséquence réelle passe par une file de revue, avec les éléments et le degré d'incertitude de l'agent. ### Tout est enregistré Entrées, versions, propositions, décisions et corrections sont journalisées : chaque résultat peut être expliqué et annulé. ## Trois schémas d'application, présentés comme des conceptions. Ce sont des schémas illustratifs que l'on retrouve d'un secteur à l'autre. Ils montrent notre façon de concevoir ; ce ne sont pas des déploiements réalisés pour des clients. ### Extraction documentaire avec validation humaine Pour les factures, bons de livraison et formulaires. Le modèle ne traite que ce que les règles ne savent pas lire, et chaque valeur proposée renvoie à la page d'où elle vient. - Document reçu et identifié - Règles : format, doublons, pièces - Le modèle extrait les champs inconnus - Champs douteux signalés et motivés - Une personne valide ou corrige - Export vers le logiciel métier, journalisé ### Recherche documentaire interne avec sources Pour les procédures, politiques internes et documentations produit. Les réponses citent leurs sources, et quand le corpus ne contient pas la réponse, le système le dit. - Question posée par un salarié - Les droits d'accès filtrent le corpus - Passages retrouvés dans des sources choisies - Le modèle rédige une réponse en les citant - L'utilisateur vérifie les passages cités - Les manques remontent au responsable du contenu ### Tri des demandes avec file d'approbation Pour les demandes clients, tickets internes et questions fournisseurs. Rien qui ait une conséquence réelle ne sort de la file sans une personne. - Demande reçue, quel que soit le canal - Les règles orientent les cas évidents - Le modèle classe le reste et propose une réponse - File d'approbation, triée par risque - Action dans le logiciel métier - Résultat conservé pour l'évaluation ## Le déroulé d'une mission. Quatre étapes, chacune close par une décision prise sur des éléments concrets. La page méthode détaille ce qui entre, ce qui est fait, ce qui sort et la décision de chacune. - Étape 01 Diagnostiquer. Processus, données et situation de référence établis. Opportunités notées. Un pilote retenu, ou aucun. - Étape 02 Concevoir. Workflow, contrôles, mode de déploiement et fournisseurs spécifiés avant toute construction. - Étape 03 Valider. Un prototype mesuré sur des cas annotés, selon des critères fixés à l'avance. - Étape 04 Intégrer et accompagner. Raccordé à vos systèmes avec votre DSI ou votre intégrateur, relecteurs formés, supervision transmise. ## Ce que vous recevez. Des documents de travail que vos équipes continuent d'utiliser après notre départ, pas une présentation. ### Priorisation des cas d'usage Opportunités classées par valeur métier, faisabilité, maturité des données et risque, avec la justification de chaque note. ### Spécification de conception Chaque étape du workflow, ses règles, là où l'IA intervient et là où elle n'intervient pas, les points de revue et les interfaces. ### Évaluation données et déploiement Sources, responsables et sensibilité des données, et le mode de déploiement adapté, conditions des fournisseurs vérifiées. ### Prototype et plan de test Un prototype fonctionnel, le jeu d'évaluation annoté sur lequel il a été mesuré, et les résultats face aux critères convenus. ### Matrice de contrôle Accès, revue, journalisation, gestion des versions et retour arrière, chaque contrôle rattaché à un risque et à un responsable. ### Un périmètre dit clairement Nous concevons, spécifions, prototypons et accompagnons l'intégration. Hébergement, exploitation ou service géré font l'objet d'un cadrage distinct, responsable nommé. ## Votre projet IA peut être financé. Les entreprises françaises jusqu'à 49 salariés et créées depuis plus de trois ans peuvent financer un projet d'intégration de l'IA avec le Prêt Boost Intelligence Artificielle de Bpifrance, un prêt sans garantie dédié à l'adoption de l'IA : automatisation, analyse prédictive, génération de contenus et formation des équipes. Le prêt est accordé par Bpifrance à votre entreprise, et la demande passe par votre expert-comptable. Nous fournissons la description cadrée du projet et le budget qui l'appuient. tracee est un prestataire indépendant, sans lien avec Bpifrance. Les conditions du prêt sont fixées par Bpifrance et peuvent évoluer ; vérifiez-les sur son site. Montant du prêt. Entreprise créée depuis plus de trois ans. Aucune garantie personnelle ni sur l'entreprise. Durée de remboursement, avec jusqu'à 12 mois de différé. ## Guides techniques. Originaux, datés et sourcés. Ils montrent notre raisonnement avant même un premier échange. Tous les guides sont dans Analyses. ## Qui fait le travail. Le pôle est dirigé par son fondateur. Bassel Assaad est ingénieur, titulaire d'un doctorat en informatique et systèmes de Sorbonne Université. Avec tracee, Bassel travaille sur les infrastructures de paiement et les produits financiers régulés, où chaque flux doit être tracé, rapproché et expliqué. Le pôle IA appliquée porte cette exigence sur l'IA opérationnelle : des frontières de données explicites, des points de revue et des preuves. Tracee est indépendant. Le cabinet ne revend aucun modèle, aucune plateforme, aucune licence et ne perçoit aucune commission d'apport : les comparaisons de fournisseurs sont documentées sur le fond. Profil complet du fondateur. ## Questions fréquentes sur nos services IA. **Qu'est-ce qu'un workflow IA agentique ?** Un processus dans lequel un agent IA exécute des étapes de lui-même, comme rassembler des documents, les vérifier et préparer une décision, tandis qu'une personne valide le résultat à des points que vous définissez. Contrairement à un chatbot, l'agent travaille dans vos outils, selon les règles que vous fixez. **Par où commencer ?** Par le diagnostic. Il cartographie un ou quelques processus, mesure une situation de référence et se conclut par une décision écrite sur un pilote, ou par une recommandation motivée de ne pas recourir à l'IA. **Travaillez-vous avec des entreprises hors du secteur financier ?** Oui. Notre expérience la plus profonde est dans la finance réglementée, où les contrôles sont les plus stricts, et nous appliquons la même méthode à toute entreprise qui veut l'IA dans ses opérations quotidiennes, des PME aux grands groupes. **Quels outils d'IA utilisez-vous ?** Nous sommes indépendants : aucun logiciel à vendre, aucune commission d'apport. Nous recommandons ce qui convient à vos données, à votre budget et à vos contraintes : outil du marché, plateforme configurée ou agent sur mesure construit sur un modèle de premier plan. **Comment traitez-vous la protection des données ?** Elle fait partie de la conception : où les données sont traitées, qui y accède, ce que le modèle peut voir et ce qui est journalisé. Nous documentons les flux, les sous-traitants et la conservation dont votre DPO ou votre conseil a besoin pour les registres RGPD et pour évaluer les obligations au titre de l'AI Act. **Notre projet IA peut-il être financé ?** En France, les entreprises jusqu'à 49 salariés et créées depuis plus de trois ans peuvent solliciter le Prêt Boost IA de Bpifrance, de 5 000 € à 100 000 €, sans garantie. Nous fournissons la description cadrée du projet et le budget pour la demande. ## Commencer par une conversation. Trente minutes, sans présentation, sans engagement. Dites-nous quel travail vous voulez confier à l'IA ; nous vous dirons si nous pouvons aider, y compris quand l'IA n'est pas le bon outil.