Accueil — ADVISORE, données et décisions

Le constat

Les données existent, les décisions attendent

Dans la plupart des organisations que nous rencontrons, l'information est déjà là : ERP, bases SQL Server, PostgreSQL ou MySQL, classeurs, applications métier. Ce qui manque, c'est le chemin court entre une question de direction et une réponse fiable.

On parle beaucoup d'intelligence artificielle, on industrialise peu. Les outils grand public ont montré ce qui était possible ; ce qui tient en production repose sur d'autres appuis : des données cadrées, des droits explicites, des usages écrits et des équipes formées.

Ce qui suit est un parcours : le constat, les cinq offres, les agents, les modèles sur site, la formation, l'intelligence décisionnelle, les secteurs, la méthode, nos valeurs, le fondateur. Vous pouvez lire dans l'ordre, ou descendre directement à ce qui vous concerne.

Nos offres

Cinq offres, un seul parcours

Elles s'enchaînent plutôt qu'elles ne se juxtaposent : rendre les données interrogeables, faire exécuter ce qui le mérite, décider où tournent les modèles, former les équipes, puis encadrer les usages par une gouvernance qui s'applique vraiment.

Intelligence décisionnelle générative

Posez votre question en français ou en anglais, obtenez une réponse construite sur vos propres bases de données. Habilitations respectées, requêtes journalisées, aucun impact sur la production.

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Agents IA métiers

Un agent reçoit un objectif et exécute la suite d'actions nécessaire dans vos applications : chercher, vérifier, saisir, notifier. Il travaille sous permissions explicites, avec validation humaine des actions sensibles.

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Modèles LLM sur site

Des modèles ouverts exécutés sur votre infrastructure : confidentialité, souveraineté, coûts prévisibles, indépendance vis-à-vis des fournisseurs d'API. Une passerelle interne filtre, journalise et limite les usages.

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Formation et acculturation

Quatre parcours — dirigeants, métiers, équipes informatiques et données, ateliers d'acculturation — construits sur vos cas réels. Aucun outil ne sert s'il n'est ni compris ni utilisé.

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Audit et gouvernance de l'IA

Inventaire de ce qui circule réellement dans l'entreprise, politique d'usage écrite, matrice des habilitations, contrôles continus. Un cadre opposable, pas une charte décorative.

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Agents IA métiers

Un assistant répond. Un agent exécute.

La différence n'est pas technologique, elle est opérationnelle : un agent agit dans vos systèmes, engage des données et modifie des enregistrements. C'est pourquoi il exige un cadre plus strict qu'un assistant conversationnel.

Un assistant répond

Il faut lui poser la question, au bon moment, avec les bons mots. Il produit une réponse : c'est vous qui la vérifiez, qui la portez dans l'application, qui saisissez le résultat. La valeur est réelle, mais elle dépend de la disponibilité et de la vigilance de l'utilisateur.

Un agent exécute

Il reçoit un objectif, décompose la tâche, appelle les outils autorisés, contrôle ce qu'il obtient, recommence si nécessaire, puis rend compte de ce qu'il a fait. Vous restez juge du résultat, mais vous n'êtes plus l'opérateur.

Sept métiers concernés

CRM et ventes

Préparation des rendez-vous à partir de l'historique client, mise à jour des opportunités, relance des devis en attente, synthèse des comptes.

Comptabilité et finance

Rapprochement des relevés, détection des pièces justificatives manquantes, préparation des états, suivi des échéances de paiement.

Ressources humaines

Tri des candidatures selon des critères explicites et sous supervision, préparation des entretiens, suivi des absences et des formations.

Production

Suivi des ordres de fabrication, remontée des écarts de consommation, saisie des arrêts, préparation des revues de production.

Logistique et achats

Suivi des commandes et des réceptions, comparaison des offres fournisseurs, alertes de rupture, préparation des dossiers d'importation.

Service client

Réponses aux questions récurrentes à partir de la documentation validée, ouverture et suivi des tickets, escalade documentée vers un responsable.

Reporting de direction

Consolidation des indicateurs clés, explication des écarts, note de synthèse construite sur des sources identifiées et datées.

Trois conditions non négociables

Des permissions explicites

Chaque agent a une identité, un périmètre de données, une liste d'outils et des limites d'action écrites. Il ne fait ni plus ni moins que ce qui est défini.

Une journalisation complète

Chaque appel d'outil est tracé : qui, quoi, quand, sur quelle donnée et avec quel résultat. Ce qui n'est pas tracé n'est pas exploitable en production.

Une validation humaine

Les actions sensibles — paiement, engagement, envoi à un tiers — restent soumises à l'accord d'une personne. Sans exception, même lorsque l'agent a raison.

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Modèles LLM sur site

Vos modèles, votre infrastructure, vos données

Héberger le modèle plutôt que consommer une API change trois choses : ce qui peut sortir de l'entreprise, la forme du coût, et qui décide des évolutions.

Confidentialité

Les requêtes et les documents traités ne quittent pas votre infrastructure. Ce seul point décide souvent du choix.

Souveraineté

Vous savez où sont les données, qui y accède et sous quelle juridiction elles sont traitées — et vous pouvez le démontrer.

Coûts prévisibles

Un investissement d'infrastructure amorti, plutôt qu'une dépense variable qui suit l'usage et une grille tarifaire externe.

Indépendance

Changer de modèle redevient une décision technique interne : vous n'êtes plus lié à la politique commerciale d'un tiers.

Quand l'API publique reste préférable : volumes faibles et irréguliers, données non sensibles pouvant sortir dans un cadre contractuel, besoin immédiat du meilleur modèle disponible, ou absence de salle serveur et de compétences d'exploitation. Dans les deux cas, la même règle s'applique : ce qui sort de l'entreprise est filtré, journalisé et décidé par une politique écrite.

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Formation et acculturation

Quatre parcours, quatre publics

Dirigeants, métiers, équipes informatiques et données, ateliers d'acculturation : chaque session part de vos cas réels et se termine par un plan d'action.

Dirigeants — comprendre et décider

Ce que ces systèmes savent faire aujourd'hui, ce qu'ils ne savent pas faire, et ce que cela change pour votre organisation, vos données et vos métiers. Comment arbitrer un investissement et fixer le cadre d'usage.

Métiers — utiliser au quotidien

Formuler une demande utile, vérifier une réponse, détecter une erreur plausible, documenter ce qui a été fait. Exercices sur vos documents, vos indicateurs et vos procédures.

Équipes informatiques et données — exploiter, administrer, sécuriser

Déployer et surveiller une plateforme ou un modèle sur site, gérer les habilitations, lire les journaux, mesurer la qualité, réagir à un incident. Travaux pratiques sur votre environnement.

Ateliers d'acculturation — ouvrir le sujet

Une session conçue pour un service ou une direction : démonstrations sur vos processus, identification collective des tâches à automatiser et de celles à protéger, réponses aux inquiétudes légitimes.

La formation n'est pas un supplément : c'est la condition d'usage. Un système que personne ne sait interroger, vérifier ou contester ne produit ni valeur ni sécurité.

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Intelligence décisionnelle générative

Interroger vos bases en langage naturel

SQL Server, PostgreSQL, MySQL : vos équipes posent leur question dans leurs propres mots et obtiennent une réponse construite sur vos données, dans le respect des règles d'accès en vigueur. Chaque réponse laisse une trace — question posée, requête exécutée, données consultées — et aucun traitement n'écrit sur les systèmes de production.

Vos habilitations existantes s'appliquent : personne ne voit au-delà de ses droits.
Chaque réponse est auditable de bout en bout, jusqu'à la requête réellement exécutée.
Lecture seule, limites et délais d'exécution : la production n'est jamais sollicitée.

Palier	Objet	Durée	Investissement indicatif
P0 Diagnostic	Cadrage, audit des données, cas d'usage priorisés, architecture cible	4 à 6 semaines	9 à 15 M FCFA
P1 Benchmark & POC	Comparaison des technologies sur vos données réelles, POC mesuré	8 à 10 semaines	25 à 45 M FCFA
P2 Plateforme pilote	Sémantique, agents métier, 20 à 50 utilisateurs pilotes	10 à 14 semaines	60 à 120 M FCFA
P3 Industrialisation	Sécurité, supervision, sauvegarde, formation, mise en production	12 à 20 semaines	90 à 250 M FCFA
RUN Exploitation	Support N2/N3, MCO, supervision des coûts, nouveaux indicateurs	12 mois minimum	à partir de 2,5 M FCFA/mois

Fourchettes indicatives, hors taxes, confirmées par devis après cadrage. Chaque palier se conclut par une décision : continuer, ajuster ou arrêter.

Voir l'offre technique GenBI & IA

Secteurs d'intervention

Huit secteurs, huit contextes différents

Nous ne vendons pas la même démonstration à tout le monde. Chaque secteur dispose de sa page : enjeux, cas d'usage, périmètre type du pilote, gouvernance et indicateurs suivis.