Nous commençons par fiabiliser et structurer vos données. Ce n'est qu'ensuite que l'IA peut produire des résultats solides plutôt que des à-peu-près. Chaque usage est déployé dans le périmètre cloud et contractuel que vous choisissez.
Dans les deux cas, le principe est le même : vos données restent sous contrôle, vos accès sont limités, et les modèles ne servent à rien tant que la couche data n'est pas propre, documentée et gouvernée.
Pour accélérer avec les services managés Google Cloud en France : BigQuery, Vertex AI, Gemini et des modèles partenaires. L'objectif est de livrer vite, avec chiffrement, contrôle d'accès et traçabilité des traitements.
Pour les secteurs régulés ou les données sensibles, les workloads IA peuvent être cadrés sur PREMI3NS, le Cloud de Confiance par S3NS, basé sur la technologie Google Cloud et qualifié SecNumCloud 3.2 par l'ANSSI.
Nous ne posons pas d'IA sur des données fragiles. Le socle data d'abord ; ensuite seulement, on choisit les usages qui apportent vraiment quelque chose au métier.
Des modèles prédictifs entraînés sur vos datamarts, pour passer de l'historique à des prévisions sur lesquelles agir.
Des agents IA qui surveillent vos KPIs, génèrent vos rapports et déclenchent des alertes sur des règles contrôlées.
Un copilote conversationnel déployé dans votre environnement, qui interroge vos données et ne voit que ce que vous autorisez.
Plus besoin de ticket IT pour chaque règle simple. L'utilisateur décrit son besoin, l'agent vérifie les données autorisées, puis active l'alerte sur les datamarts validés.
L'utilisateur décrit son besoin en une phrase, comme il le dirait à un collègue.
L'agent vérifie et confirme la requête sur les tables et indicateurs autorisés.
L'alerte est active avec notification par email, Slack ou Teams dès que la condition est remplie.
Chaque palier peut être déployé en mode GCP France ou PREMI3NS souverain, selon vos contraintes.
Parler d'un cas d'usage IA