Le prompt engineering se banalise. L'industrialisation, c'est la rareté qui se paye.
Audit de maturité, conception d'agents IA et de systèmes RAG connectés à vos données, direction IA fractionnée. Notre parti-pris : livrer un système qui tourne en production, avec un résultat mesurable pour votre business, plutôt qu'une démo qui impressionne trois personnes en réunion.
65 % des entreprises ont un cas d'usage IA. 5 % l'ont industrialisé. C'est là que tout se joue.
La différence entre l'agence qui vend une démo et le partenaire qui livre un outil qui tourne, c'est l'ingénierie de production. Pipeline de données, sécurité, coûts LLM sous contrôle, monitoring, réversibilité, transfert de compétences. Ce sont ces sujets qu'on prend en charge chez Communicactiv, pour transformer votre intuition en système qui rend service tous les jours.
Prix affichés, forfaits fixes ou abonnement. Vous savez ce que vous achetez, ce que vous obtenez et à quelle échéance.
5 jours pour cartographier vos cas d'usage IA, prioriser les 3 plus rentables et bâtir la roadmap.
Un agent IA ou un système RAG connecté à vos données, spécifié, développé, testé, mis en production.
Un rôle de Chief AI Officer à temps partiel : 2 jours par mois pour piloter votre stratégie IA.
Des aides d'État existent pour votre projet IA : Diag Data IA Bpifrance (40 % pris en charge pour les PME et ETI éligibles), prêts garantis par l'État et Packs IA régionaux (Bpifrance et Régions), cumulables selon les cas. Les règles varient : sous réserve d'éligibilité, nous vous orientons lors du premier échange. La plateforme publique « Accélérez avec l'IA » (75+ cas d'usage par secteur) est aussi une bonne source d'inspiration avant de nous parler. Vos équipes en formation : nos parcours avec organisme certifié Qualiopi, finançables OPCO. Voir les formations
Le marché du conseil IA se remplit vite. Voici ce qui nous distingue, noir sur blanc.
Cinq étapes séquentielles. Chacune produit un livrable concret, votre décision d'aller à la suivante n'est jamais bloquée.
Deux ateliers avec vos décideurs et vos opérationnels. Nous cartographions vos processus, l'état de votre donnée, vos irritants du quotidien, vos enjeux de conformité et de sécurité.
Nous vous livrons une short-list de 3 cas d'usage classés selon leur valeur métier estimée et leur faisabilité technique. Chaque cas est chiffré et associé à un scénario d'architecture (RAG, agent, automatisation).
Nous construisons un prototype fonctionnel du cas d'usage retenu, exécuté sur vos données et testé par vos équipes en conditions réelles. Objectif : valider ou refuser l'industrialisation avec des faits, pas des slides.
Mise en production du système : intégration à vos outils, sécurité, contrôle des coûts, monitoring, tests de non-régression. Vos utilisateurs finaux (équipes ou clients) accèdent à un outil qui tient.
Documentation technique et fonctionnelle, formation de vos référents internes, mise en place du run. Vous pouvez reprendre la maintenance à 100 % en interne, ou nous confier un forfait de suivi mensuel. Le choix reste ouvert.
Non, ce n'est pas notre cœur de métier ni celui de 99 % des besoins PME. Nous utilisons les meilleurs modèles du marché (Claude, GPT, Gemini, Mistral, modèles ouverts si besoin de souveraineté) et nous concevons l'architecture, la donnée, la sécurité, le monitoring autour.
Un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) répond à des questions en s'appuyant sur vos documents et données propres, sans les envoyer entraîner un modèle. Un agent IA fait plus : il enchaîne des actions (rechercher, lire, écrire, appeler une API, générer un livrable), avec un objectif fixé. Un agent utilise souvent un ou plusieurs RAG comme brique.
En production, l'agent ou le RAG est intégré à vos outils, utilisé chaque jour par vos équipes ou vos clients, monitoré (latence, coûts, taux d'erreur), maintenu (mises à jour, tests de non-régression), avec une gouvernance claire. Une démo qui marche 3 fois sur 4 en réunion n'est pas en production.
Cela dépend du volume et du modèle. Un agent qui traite 500 requêtes par jour avec Claude Haiku coûte quelques dizaines d'euros par mois. Un même agent en Claude Sonnet ou GPT-4 monte à quelques centaines. Le contrôle des coûts est intégré à notre design : cache, choix du modèle par tâche, monitoring, alertes.
Oui. Nous privilégions les architectures qui ne renvoient pas vos données propriétaires en dehors du périmètre choisi. Selon vos exigences, nous utilisons des LLM hébergés en Europe, des modèles ouverts on-premise, ou des versions "no training" des grands fournisseurs (contractualisé).
Non, vous êtes 100 % propriétaire du code, de la documentation et de la donnée. Aucun lock-in. Vous pouvez reprendre la maintenance en interne ou changer de prestataire à tout moment.
L'échéance du 2 août 2026 est passée : les obligations du règlement européen s'appliquent désormais progressivement selon les catégories de systèmes. Adopter l'IA proprement, c'est aussi être en règle : la gouvernance, la traçabilité et la documentation que nous mettons en place dans chaque mission (étapes 4 et 5) vous structurent dans ce sens. Pour une analyse juridique complète, nous vous orientons vers un conseil spécialisé.
Oui, un transfert de compétences est prévu dans chaque mission (étape 5). Pour aller plus loin, nos parcours de formation IA équipent vos collaborateurs sur les outils du marché et vos usages internes.
Un premier échange gratuit pour évaluer votre maturité IA, identifier le prochain pas juste et vous chiffrer un cadre clair. Pas de discours commercial, juste de la matière.
