Agence IA : nous concevons, déployons et exploitons vos solutions d'intelligence artificielle.
Trente minutes avec un ingénieur suffisent pour savoir ce que l'IA peut réellement changer dans votre organisation : vous échangez directement avec quelqu'un qui conçoit et met des solutions IA en production.
Nous examinons votre cas d'usage, vos données, vos outils et vos contraintes. Si le projet mérite d'être engagé, nous pouvons ensuite construire la solution, l'intégrer à votre système d'information et l'exploiter dans la durée.
organismes équipés par notre logiciel de conformité
43 jours
de travail récupérés en un an chez Straténergie grâce à une solution développée sur mesure
Depuis 2019
nous concevons et exploitons des logiciels en production
France & Canada
une équipe présente à Poitiers et Montréal
l'essentiel
Ce qu'il faut savoir en 30 secondes
Une agence IA accompagne une organisation de l'identification du cas d'usage jusqu'à la mise en production d'une solution d'intelligence artificielle.
Chez DPLIANCE, ce périmètre inclut également l'exploitation : supervision, maintenance et évolution après la livraison.
Nous développons notamment des assistants documentaires RAG, des agents IA encadrés, des solutions d'extraction documentaire et des automatisations métier.
DPLIANCE a été fondée à Poitiers en 2019 et est aujourd'hui également présente à Montréal. Notre logiciel de conformité équipe plus de 500 organismes et l'ADEME nous a confié l'industrialisation d'un agent de pré-instruction après avoir retenu notre prototype lors du challenge Dis-ADEME.
Pourquoi autant de projets IA restent-ils au stade du prototype ?
Rarement parce que le modèle d'IA est incapable de produire une démonstration convaincante.
Les difficultés apparaissent généralement après : données réelles plus complexes que prévu, intégration au système d'information, sécurité, coûts d'exploitation, gouvernance ou contraintes réglementaires.
C'est précisément ce passage entre démonstration et usage quotidien que nous cherchons à préparer dès le début.
Nous testons donc le projet sur des données représentatives et définissons les conditions de production avant de développer une architecture difficile à reprendre.
La même équipe conçoit la solution, la met en production et l'exploite ensuite. C'est ce qui permet de traiter dès la conception les sujets qui ne se voient qu'en production.
01
Conception
La solution est pensée à partir de vos processus, de vos données et de votre environnement réel. Le prototype doit tester ce qui sera effectivement nécessaire en production.
02
Mise en production
Nous intégrons la solution à vos applications existantes : ERP, CRM, outils internes, bases documentaires ou logiciels métiers. L'objectif n'est pas d'ajouter un outil isolé supplémentaire, mais d'insérer l'IA là où elle est réellement utile.
03
Exploitation
Après la mise en service, nous pouvons prendre en charge la supervision, la maintenance, les correctifs et les évolutions. La même équipe reste ainsi impliquée sur le projet.
Nous examinons le problème métier, les données disponibles, les outils concernés et les principales contraintes. Vous obtenez un premier avis sur la faisabilité et les points à approfondir.
2
Prototype
4 à 8 semaines
Nous testons la solution sur vos données. Les critères de réussite sont définis avant le développement afin que vous puissiez évaluer objectivement le résultat.
3
Mise en production
selon le projet
La solution est intégrée à votre système d'information, sécurisée, documentée et préparée pour être supervisée. Un projet fortement intégré peut nécessiter plusieurs mois ; un outil plus autonome peut être déployé beaucoup plus rapidement.
4
Exploitation
dans la durée
Nous assurons, lorsque vous le souhaitez, la disponibilité, la maintenance et les évolutions de la solution.
Ce parcours commence par un échange de 30 minutes, sans engagement. Vous en repartez avec un avis utile, que la suite se fasse avec nous ou non.
Six familles de solutions que nous concevons, intégrons puis exploitons. Pour chacune, le même point de départ : un problème que vos équipes rencontrent, et une solution qui s'insère dans les outils déjà en place.
RAG & assistants documentaires
Vos équipes savent que l'information existe, mais doivent encore rechercher la bonne procédure, la bonne clause ou le bon document.
Nous concevons des assistants capables d'interroger un corpus interne en langage naturel et de restituer des réponses accompagnées de leurs sources.
Le principe est essentiel : lorsqu'une réponse doit être utilisée dans un contexte professionnel, l'utilisateur doit pouvoir vérifier sur quoi elle repose.
Pour qui : juridique, qualité, RH, support, documentation technique et toute organisation disposant d'un corpus documentaire important.
Certains processus nécessitent plusieurs opérations avant qu'une personne puisse prendre une décision : analyser une demande, contrôler des critères, rechercher des informations ou préparer une réponse.
Nous développons des agents dont le périmètre d'action est défini et dont les opérations peuvent être journalisées. Les étapes sensibles peuvent rester soumises à validation humaine.
C'est notamment l'approche retenue pour le projet Dis-ADEME : préparer l'instruction sans retirer la décision à l'agent instructeur.
Pour qui : back-offices, équipes support et directions qui instruisent des demandes en volume.
Boîtes mail génériques, qualification de demandes, alimentation d'un CRM, génération de documents ou anonymisation : de nombreux processus sont constitués d'une succession de petites tâches manuelles.
Nous automatisons ces chaînes en nous intégrant aux outils existants plutôt qu'en imposant leur remplacement.
Pour qui : PME et ETI qui cherchent des gains rapides sans refondre leur système d'information.
Nous développons également Mirage Analytics, notre propre solution de mesure d'audience en temps réel, sans cookie de mesure d'audience, hébergée en France chez Scaleway et conçue pour l'exemption de consentement de la CNIL.
Ce produit constitue notre terrain d'expérimentation sur la collecte minimisée, l'analyse comportementale et la mise en production d'une plateforme Data utilisée quotidiennement.
Pour qui : e-commerce, industrie et institutions qui veulent mesurer leur audience en limitant la collecte.
La maîtrise des données ne dépend pas d'une simple promesse « hébergé en Europe ».
Il faut également regarder l'entreprise qui opère l'infrastructure, les sous-traitants, les modèles utilisés, les transferts éventuels et les conditions contractuelles.
Hébergement adapté au projet
Nos propres produits sont hébergés en Europe. Pour les solutions sur mesure, nous pouvons concevoir une architecture européenne, canadienne ou déployée sur votre propre infrastructure selon vos contraintes.
Modèles choisis selon le besoin
Nous utilisons notamment des technologies européennes comme Mistral lorsque leur niveau de performance et les contraintes du projet le permettent. D'autres modèles peuvent être envisagés, y compris en déploiement dédié, lorsque le cas d'usage le nécessite. Le choix doit être technique et réglementaire avant d'être idéologique.
RGPD et Loi 25
Le traitement des données, les accès, les durées de conservation, la traçabilité et les éventuelles analyses d'impact doivent être étudiés en fonction du cas d'usage. Notre expérience dans les outils de conformité nous permet d'intégrer ces sujets tôt dans l'architecture.
Deux implantations, deux environnements réglementaires
DPLIANCE a été fondée à Poitiers et est aujourd'hui également présente à Montréal. Cette double implantation nous permet d'accompagner des organisations européennes et canadiennes avec une architecture adaptée à leur contexte.
Poitiers — France & Europe
Nos équipes accompagnent des projets soumis au RGPD et conçoivent nos propres produits depuis la France. L'hébergement et les fournisseurs sont définis selon les exigences du projet.
Montréal — Québec & Canada
Notre CTO, Florian Gadal, est installé à Montréal. Nous accompagnons également les organisations québécoises et canadiennes dans des projets soumis notamment à la Loi 25 et à leurs propres contraintes de gouvernance des données.
Pour le challenge Dis-ADEME, nous avons conçu un agent permettant de pré-analyser des demandes d'aides. Il vérifie notamment certains critères à partir de données de référence comme l'API SIRENE et contrôle la présence des éléments nécessaires à l'instruction. Le prototype a été testé sur une centaine de cas et désigné lauréat du challenge. L'ADEME nous a ensuite confié la poursuite du projet vers l'industrialisation.
La culture technique de DPLIANCE ne commence pas en 2019. Avant de cofonder l'entreprise, Hichem Ammar-Boudjelal est notamment intervenu comme consultant sur des environnements grands comptes, tandis que Florian Gadal a travaillé sur des applications utilisées au Québec.
Cette expérience du développement, de l'intégration et de la production nourrit aujourd'hui notre manière d'aborder les projets Data & IA.
questions fréquentes
Questions fréquentes sur les agences IA
Combien coûte un projet IA ?
Le budget dépend principalement de l'état des données, de la complexité du cas d'usage, de l'intégration nécessaire et des exigences de sécurité ou de conformité. Nous chiffrons les projets par étapes afin de valider le prototype avant d'engager l'industrialisation.
Quels sont les délais d'un projet IA ?
Un prototype construit sur des données représentatives nécessite généralement quatre à huit semaines. Le passage en production peut ensuite aller de quelques semaines supplémentaires à plusieurs mois selon le nombre de systèmes à intégrer et les exigences du projet.
Qu'est-ce qu'une agence IA ?
Une agence IA conçoit et déploie des solutions d'intelligence artificielle pour répondre à des problématiques métiers : assistants documentaires, agents IA, extraction de données, classification ou automatisation. Chez DPLIANCE, nous pouvons également prendre en charge leur exploitation après leur mise en production.
Prestataire IA, cabinet de conseil ou agence : qui choisir ?
Un cabinet de conseil est pertinent lorsque vous avez surtout besoin de définir une stratégie ou de cadrer des choix. Un prestataire de développement est adapté lorsque le besoin est déjà précisément défini. Une agence comme DPLIANCE peut couvrir le cadrage, la réalisation puis l'exploitation. Le bon choix dépend donc moins de l'étiquette que du périmètre dont vous avez réellement besoin.
Agence IA ou développeur freelance : que choisir ?
Un freelance peut être parfaitement adapté à un prototype, un développement ciblé ou une mission nécessitant une expertise individuelle précise. Pour une solution destinée à être intégrée et exploitée plusieurs années, il faut également prévoir disponibilité, supervision, sécurité, maintenance et continuité des compétences. C'est sur cette durée qu'une équipe structurée apporte une différence.
Pourquoi choisir une agence IA française et souveraine ?
Parce que certains projets nécessitent une maîtrise particulière des fournisseurs, de la juridiction applicable et des transferts de données. Il faut néanmoins regarder l'architecture réelle plutôt que l'adresse du prestataire. Une société française peut dépendre intégralement de services étrangers ; inversement, une architecture bien conçue peut permettre de maîtriser précisément les traitements effectués.
Et si le prototype ne fonctionne pas ?
C'est une possibilité normale. Le prototype sert précisément à vérifier une hypothèse avant d'engager la mise en production. Si les critères de réussite ne sont pas atteints, vous pouvez arrêter, modifier l'approche ou revoir le cas d'usage avec un investissement limité.
Qui est propriétaire du code et des modèles ?
Les droits dépendent du contrat et des composants utilisés. Pour les développements spécifiques, nous définissons avant le projet le périmètre cédé, les composants tiers éventuels et les conditions de réversibilité. Il est préférable de rendre ce point explicite plutôt que de promettre génériquement que « tout vous appartient ».
Nos données servent-elles à entraîner des modèles ?
Les données confiées dans le cadre d'un projet ne sont pas réutilisées par DPLIANCE pour entraîner des systèmes destinés à d'autres clients. Les conditions d'utilisation des éventuels fournisseurs de modèles sont également prises en compte dans le choix d'architecture.
Travaillez-vous au Québec et au Canada ?
Oui. DPLIANCE est présente à Montréal et accompagne des projets soumis au cadre canadien et québécois, notamment à la Loi 25.
Vous avez un cas d'usage en tête ? Présentez-le à un ingénieur. En 30 minutes, nous pouvons déjà examiner le problème, les données disponibles, les principaux risques et la manière dont il pourrait être testé.
30 minutes avec un ingénieur qui peut comprendre votre problème techniquement, sans passage préalable par un commercial.
Un premier avis sur la faisabilité : approche possible, données nécessaires et principaux points de vigilance.
Aucun engagement à l'issue de l'échange : vous décidez ensuite si le sujet mérite d'être approfondi.
