Prédire un résultat
Estimer une valeur, un événement, une demande ou une anomalie à partir des données déjà produites par vos opérations.
Intelligence artificielle appliquée
Solutions d’intelligence artificielle sur mesure pour les entreprises.
DevActif transforme les données, documents et règles de votre entreprise en fonctions d’intelligence artificielle intégrées à vos opérations. La technologie vient après le besoin : prédire un résultat, organiser le travail, comprendre un document, retrouver une réponse ou inspecter une image.
Parler de votre projetDes organisations qui nous font confiance
L’IA devient rentable lorsqu’elle améliore une décision ou retire une étape coûteuse.
Partir du besoin
Nous cherchons d’abord le résultat opérationnel attendu. Le choix entre apprentissage machine, OCR, RAG, vision ou optimisation arrive ensuite.
Planifier sous contraintes
Choisir le meilleur ordre de travail selon les commandes, les machines, les employés, la matière et les imprévus.
Comprendre l’information
Lire des factures, retrouver une procédure, classer une demande ou extraire une donnée sans ressaisie manuelle.
Inspecter automatiquement
Utiliser des images ou des mesures pour repérer un défaut, compter des objets et signaler les cas incertains.
Besoins couverts
Cinq résultats concrets plutôt qu’une démonstration d’IA.
Chaque page ci-dessous part de la fonction recherchée par le client. Les expertises techniques nécessaires sont présentées séparément.
Prédiction à partir des données
Probabilité de panne, durée probable, demande future, valeur estimée ou comportement inhabituel.
Planification et optimisation
Ordonnancement, allocation des ressources et recalcul lorsque les conditions changent.
Traitement automatique de documents
Lecture, extraction, classement, validation et transfert vers les systèmes de gestion.
Assistant et recherche interne
Réponses fondées sur les sources autorisées et actions encadrées dans les logiciels existants.
Inspection et contrôle qualité
Analyse d’images, détection de défauts, comptage et vérification de conformité.
Intégration au logiciel existant
API, écrans, permissions, approbations et surveillance pour que la fonction soit réellement utilisée.
Des modèles intégrés à de vrais processus d’entreprise.
IA en production
Ces réalisations utilisent l’IA pour planifier une production, optimiser des opérations et reconnaître les informations d’une preuve d’achat.
Étude de cas
ERP sur mesure pour l’usinage et planification assistée par l’IA
Un ERP qui remplace plusieurs fichiers Excel et utilise l’IA pour prioriser la production selon les livraisons, les machines, les employés et les imprévus.
Étude de cas
Logiciel de gestion de production alimentaire
Application industrielle en temps réel qui planifie et pilote la préparation, le portionnement et l’assemblage des repas en cuisine institutionnelle.
Étude de cas
Plateforme de récompenses et dons communautaires
Application web qui transforme les achats locaux en récompenses et en dons communautaires grâce à la validation automatisée des factures.
Étude de cas
Logiciel de gestion d’outils avec suivi GPS
Plateforme de gestion d’actifs en Vue.js et Laravel pour localiser les outils, suivre les équipements et coordonner les chantiers des entreprises de construction en temps réel.
Une méthode lisible
Un modèle ne vaut rien tant que son résultat n’est pas fiable et utilisé.
- Étape 1
Cadrer la décision
On définit le résultat attendu, les utilisateurs, les erreurs acceptables et la façon de mesurer la valeur avant de choisir un modèle.
- Étape 2
Valider avec vos données
Un prototype vérifie la qualité des données et la précision atteignable sur des cas représentatifs, y compris les exceptions.
- Étape 3
Intégrer et surveiller
La fonction IA rejoint le logiciel réel avec permissions, validation humaine, journalisation et suivi de sa performance.
Continuez avec la bonne page.
Services et ressources liés
Prédiction à partir des données
Estimer une valeur, un événement ou une anomalie à partir de vos entrées réelles.
Voir cette pagePlanification et optimisation
Transformer commandes, capacités et contraintes en décisions réalisables.
Voir cette pageTraitement automatique de documents
Lire et transférer l’information contenue dans les factures, formulaires et bons de commande.
Voir cette pageAssistant et recherche interne
Interroger les connaissances autorisées et préparer des actions dans vos outils.
Voir cette pageInspection et contrôle qualité
Repérer, compter et vérifier visuellement avec une validation humaine des exceptions.
Voir cette pageExpertises techniques en IA
Machine learning, RAG, OCR, agents IA et vision par ordinateur.
Voir cette page
Questions fréquentes
Des réponses claires avant de commencer.
Par où commencer un projet d’intelligence artificielle?
Commencez par une décision fréquente, coûteuse et mesurable. Il faut ensuite vérifier quelles données existent, qui validera le résultat et quel niveau d’erreur est acceptable. Un petit prototype sur des cas réels répond à ces questions avant l’intégration complète.
Faut-il beaucoup de données pour utiliser l’IA?
Cela dépend du besoin. Un modèle prédictif propre à votre entreprise demande généralement un historique représentatif. Un assistant documentaire peut s’appuyer sur des documents existants. Dans les deux cas, la qualité, les permissions et la diversité des exemples comptent davantage que le volume brut.
Pouvez-vous ajouter l’IA à notre logiciel actuel?
Oui. Une fonction d’IA peut être ajoutée à un ERP, un portail, une application mobile ou un logiciel Windows par API ou directement dans son architecture. Il n’est pas nécessaire de remplacer tout le système pour tester une fonction précise.
Comment contrôlez-vous les erreurs d’un modèle?
Nous mesurons la précision sur des exemples séparés de l’entraînement, définissons les cas qui exigent une validation humaine et journalisons les résultats. En production, la qualité est suivie parce que les données et les comportements peuvent changer.
👋 Salut, ici Marc-André !
On aime rencontrer du monde.
Rendu ici, vous en savez déjà pas mal sur nous. On aimerait bien vous connaître à notre tour.
Pas de pitch, pas de pression : juste une bonne conversation sur ce que vous bâtissez, ce qui vous bloque, ce qui vous allume. Trente minutes, autour d'un café virtuel. ☕
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