Solutions IA et données
Une IA intégrée au travail quotidien,
connectée à vos données et à vos systèmes de gestion.
Dans une entreprise, la valeur de l’IA tient à sa connexion aux documents, aux enregistrements et aux processus, dans le respect des autorisations. InterCloud développe des assistants, des chaînes de traitement documentaire, des outils d’analyse et des automatisations qui s’intègrent au travail quotidien, en thaï et en anglais.
Solutions d’IA
Des assistants et copilotes fondés sur les informations de votre entreprise
Ces solutions reposent sur le même socle qu’InterCloud AI, l’assistant utilisé dans l’ensemble de nos produits, et peuvent être déployées sur vos propres données avec vos propres règles d’accès.
Assistants de connaissances
Les assistants répondent aux questions du personnel et des clients à partir des politiques, manuels, contrats et tickets, en citant le document source. Les réponses respectent les autorisations de la personne qui pose la question, et un assistant ne révèle aucun contenu que l’utilisateur ne pourrait pas ouvrir directement.
Compréhension de documents
Réduisez la saisie manuelle à partir de documents. Les champs sont extraits des factures, bons de commande, pièces d’identité et formulaires, le courrier entrant est classé et les éléments nécessitant une vérification humaine sont signalés. Les chaînes de traitement sont développées et testées sur des documents en anglais et en thaï, y compris des mises en page bilingues et des pages numérisées.
Des copilotes dans les applications
Rédaction, synthèse et suggestion des prochaines étapes directement dans le système de gestion où s’effectue le travail : par exemple la synthèse d’un dossier, une proposition de réponse à un client ou un formulaire prérempli à partir d’un e-mail. Les utilisateurs examinent et confirment chaque suggestion, et le système enregistre ce qui a été suggéré et ce qui a été accepté.
Prise en charge des langues
Le personnel et les clients utilisent l’assistant en thaï ou en anglais. Les prompts, la recherche et l’évaluation sont testés dans les deux langues, y compris la segmentation des mots en thaï, les chiffres et le registre formel. La saisie vocale et les interfaces avec avatar sont disponibles lorsqu’un canal conversationnel est approprié, comme dans l’AI Avatar d’InterCloud.
Analyse de données
Tableaux de bord de direction et prévisions sur des données gouvernées
Nous construisons d’abord le pipeline de données et les définitions convenues, puis les tableaux de bord, car les projets de reporting échouent sur la qualité des données et les délais. Les données de GlowScale, d’Orbio, de votre ERP existant et de sources externes sont chargées dans un entrepôt gouverné, avec conservation de l’historique.
Sur ce socle, nous construisons des tableaux de bord par rôle, des rapports planifiés et des outils d’exploration en libre-service pour les analystes. Lorsque les données le permettent, nous ajoutons des prévisions de demande, de trésorerie ou de capacité, avec l’intervalle de confiance affiché à côté de chaque prévision.
L’analyse et l’IA partagent la même couche de données : un assistant répond donc à une question sur les résultats d’une agence au dernier trimestre à partir des mêmes chiffres que le rapport de gestion.
- Pipelines depuis les applications, bases de données, fichiers et API vers un entrepôt central
- Une définition par indicateur, documentée et réutilisée dans chaque rapport
- Tableaux de bord de direction, de management et opérationnels avec diffusion planifiée
- Prévisions et détection d’anomalies lorsque les données le permettent
Automatisation
Moins de tâches répétitives dans les processus de back-office
L’essentiel du travail de back-office consiste en une succession de petites étapes régies par des règles entre différents systèmes. Nous automatisons cet enchaînement et laissons aux personnes les décisions qui demandent du discernement.
Automatisation des workflows
Les dossiers avancent sans relance manuelle. Validations, rappels, escalades et mises à jour de statut sont déclenchés par des événements dans vos systèmes, chaque étape est journalisée et un responsable clairement identifié est désigné lorsqu’un dossier sort des règles.
Traitement des documents
Les documents entrants arrivent dans l’ERP sans saisie manuelle. Factures, commandes et formulaires sont lus, rapprochés des bons de commande ou des données de référence et comptabilisés, les exceptions étant transmises à un vérificateur pour que la file d’attente ne soit pas bloquée.
De système à système
Des intégrations planifiées et événementielles remplacent les exports manuels et les ressaisies entre ERP, CRM, e-commerce et portails de l’administration, avec relances et alertes incluses.
Communications
Chaque message envoyé est enregistré dans la fiche du client ou du dossier. Des e-mails, messages LINE et messages dans l’application personnalisés sont générés à partir de modèles et de données, puis envoyés selon le déclencheur défini.
L’IA dans la boucle
Les modèles de langage classent, extraient et rédigent au sein du flux là où les règles ne suffisent pas, avec des seuils de confiance qui déterminent quand une personne doit confirmer avant qu’un résultat ne soit enregistré.
Des résultats mesurés
Chaque automatisation indique son volume, son temps de cycle et son taux d’exceptions, afin que votre équipe voie ce qu’elle traite, où elle bloque et s’il vaut la peine d’automatiser l’étape suivante.
MLOps
Des modèles et assistants maintenus et supervisés après leur lancement
Un modèle ou le prompt d’un assistant est un logiciel qui dépend de données évoluant dans le temps. Nous le traitons comme tel : il est versionné, testé sur un jeu d’évaluation, déployé par le même pipeline que le reste du système et supervisé en production.
Les jeux d’évaluation sont constitués avec vos experts métier et comprennent des cas en thaï ainsi que des cas limites connus. Chaque modification d’un modèle, d’un prompt ou d’une étape de recherche est évaluée sur ces jeux avant sa mise en production, et les résultats sont conservés afin que les régressions restent visibles.
En production, nous surveillons la latence, le coût, les indicateurs de qualité des réponses et la dérive des données, et nous intégrons les corrections des utilisateurs au jeu d’évaluation. Les modèles peuvent être hébergés sur AWS dans votre compte lorsque la résidence des données l’exige.
- Modèles, prompts et configurations de recherche versionnés, avec notes de version
- Jeux d’évaluation validés par vos experts, exécutés à chaque modification
- Supervision en production de la qualité, de la latence, du coût et de la dérive dans SnowTrack
- Déploiement sur AWS, dans votre compte lorsque la résidence des données l’exige
IA responsable et gouvernance des données
Des engagements vérifiables par vos équipes conformité et audit
L’usage de l’IA en entreprise repose sur la confiance. Nous intégrons les engagements suivants dès la conception et les documentons afin que vos équipes conformité et audit puissent les vérifier.
- Un contrôle d’accès étendu à l’IA : les assistants ne voient que ce que l’utilisateur qui les interroge est autorisé à voir
- Des données personnelles traitées selon les principes de protection des données : minimisation, limitation des finalités et règles de conservation dans le pipeline
- Une confirmation humaine avant qu’un résultat généré par l’IA ne soit enregistré dans un document financier, juridique ou destiné aux clients
- Chaque interaction avec l’IA journalisée avec les sources utilisées, afin que les réponses puissent être tracées et auditées
- Une évaluation de l’exactitude et des biais sur des cas en thaï et en anglais avant la mise en production, répétée à chaque modification
- Une information claire des utilisateurs lorsqu’ils échangent avec un assistant et non avec une personne
- Des choix d’hébergement des modèles et des données documentés, avec la possibilité de conserver les données dans votre compte AWS
- Un responsable désigné et documenté pour chaque modèle et chaque assistant, chargé de sa supervision et de son retrait
Commencer par un processus et un résultat mesurable
Les projets d’IA réussis commencent par un seul processus et un résultat mesurable. Décrivez-nous où le travail manuel s’accumule dans votre organisation, et nous vous proposerons un point de départ.