Nous repérons le travail que votre équipe fait à la main chaque semaine, nous automatisons les parties qui relèvent de règles et de lecture, et nous laissons le jugement aux humains. Une base de référence avant, un rapport mensuel après, une gouvernance conforme à une norme que votre auditeur peut lire — avec une évaluation de deux semaines qui classe les candidats selon le délai de récupération avant que quiconque ne construise quoi que ce soit.
Presque tous les mandats correspondent à l’un de ces modèles, ou à une combinaison. Chacun est livré avec un seuil de confiance, une file de révision pour tout ce qui passe sous le seuil et une piste d’audit — de sorte que l’automatisation puisse se tromper sans que cela coûte cher.
Factures, bons de commande, bordereaux de livraison, formulaires de réclamation, relevés. Extraits, validés par rapport à vos propres dossiers et enregistrés — les cas ambigus étant acheminés à une personne plutôt que devinés.
Les passages de relais qui se font aujourd’hui par courriel et par copier-coller : acheminement, approbations, synchronisation des statuts, rapprochement, alertes. Construits au niveau de l’API pour qu’un changement d’interface ne les casse pas.
Un assistant interne capable de répondre à partir de vos propres documents et d’effectuer des actions encadrées — rédiger la réponse, créer l’enregistrement, préparer le rapport — avec approbation requise avant que quoi que ce soit ne soit validé.
Nous sommes venus au travail en IA par les mandats ISO 27001 et de GRC, alors la gouvernance n’est pas une diapositive ajoutée à la fin. Ces contrôles sont intégrés à la conception et documentés pour votre registre de la vie privée et pour votre auditeur.
Points d’accès d’entreprise avec entraînement désactivé et conditions de rétention nulle, ou modèles ouverts auto-hébergés lorsque la résidence des données l’exige. Prévu au contrat, non présumé.
ConditionsRétention nulleDéployé dans votre locataire infonuagique, dans la région que vous désignez — Canada, États-Unis ou UE. Les invites, les résultats et les documents ne transitent jamais par un système de Noordev.
RégionCA · É.-U. · UEUn seuil de confiance par champ ou par décision, une file de révision en dessous et un responsable désigné pour les exceptions. Rien qui ait un effet financier ou juridique n’est validé sans approbation.
ApprobationRequise aux points de contrôleEntrée, sortie, modèle et version, confiance, qui a approuvé et quand — conservés dans votre infrastructure et interrogeables. Chaque action automatisée peut être retracée et annulée.
ConservationVotre politiqueUn jeu de test étiqueté bâti à partir de vos vrais documents, avec des seuils de précision et de coût à respecter pour passer en production — et relancé chaque fois qu’un modèle ou une invite change.
Point de contrôleSuite d’évaluation en CIDiagramme de flux de données, finalité, fondement juridique, conservation et liste des sous-traitants, remis sous forme de registres que vous pouvez verser directement dans votre registre de la vie privée.
LivrablePrêt pour le registreLa plupart des projets d’IA échouent dès la première étape — automatiser quelque chose qui n’en valait jamais la peine. Deux semaines de mesure coûtent moins cher qu’une mauvaise construction, et les honoraires sont crédités sur ce que vous déciderez de faire ensuite.
Inventaire des processus, base de référence des volumes et des heures, vérification de la maturité des données, et liste classée avec un délai de récupération estimé pour chaque candidat.
Le meilleur candidat testé sur un échantillon étiqueté de vos vraies données. Précision, coût par élément et modes de défaillance mesurés avant tout travail d’intégration.
Intégration, file de révision, seuils, journalisation et tableaux de bord — dans votre locataire, dans votre dépôt, déployés par CI avec la suite d’évaluation comme point de contrôle.
L’automatisation fonctionne en parallèle du processus manuel pendant que votre équipe vérifie ses résultats. Les seuils sont ajustés sur des données réelles avant que quoi que ce soit soit désactivé.
Rapport mensuel par rapport à la base de référence initiale : heures récupérées, précision, exceptions, coût d’exécution. Nous retirons ou reconstruisons tout ce qui rate sa justification.
Nous ne revendons pas de jetons et ne prenons aucune marge sur l’inférence. Votre fournisseur vous facture directement, nous indiquons le coût d’exécution par élément dans le rapport mensuel, et nous sommes payés pour l’ingénierie.
Une réponse mesurée et classée à la question de ce qui vaut la peine d’être automatisé. Créditée en totalité sur votre première réalisation, et utile même si vous ne construisez rien.
Un processus mené du manuel à la production, y compris la file de révision, la journalisation et la période d’exécution en parallèle. C’est là que se situe la plus grande partie de notre travail en IA.
Plusieurs flux de travail, recherche dans votre propre contenu, accès aux outils délimité et couche d’approbation — plus la gouvernance nécessaire pour la mettre devant des utilisateurs réglementés.
Mesurées par rapport à la base de référence consignée pendant l’évaluation. Deux automatisations n’ont pas atteint leur délai de récupération projeté et ont été retirées — elles sont aussi dans la médiane.
« L’évaluation nous a dit que deux de nos quatre idées ne valaient pas la peine d’être réalisées. Nous avons financé l’une des deux autres et elle s’est remboursée en cinq mois — et ma contrôleuse approuve encore tout ce qui dépasse un seuil qu’elle a fixé. »
Nous vous dirons quand une formule de chiffrier, un rapport ou un changement de processus serait préférable à un développement en IA — cette réponse revient plus souvent que le marché le laisse croire.
Le travail à volume élevé et riche en règles qui circule aujourd’hui dans les boîtes de courriels et les chiffriers : lecture de factures et de bons de commande, triage et acheminement de billets, extraction de données de PDF et de contrats, rapprochement de données entre systèmes, rédaction de premières réponses et de rapports. Nous automatisons les étapes, pas le jugement — une personne approuve toujours tout ce qui comporte des conséquences financières ou juridiques.
Une évaluation de deux semaines cote chaque processus candidat selon le volume, les heures consommées, le taux d’erreur, la maturité des données et le degré de confinement du mode de défaillance. Vous obtenez une liste classée avec un délai de récupération estimé pour chaque élément. Nous commençons par le processus au meilleur délai de récupération qui peut échouer sans danger, pas par celui qui fait la meilleure démo.
Non. Nous déployons sur des points d’accès d’entreprise avec entraînement désactivé et conditions de rétention nulle, ou sur des modèles ouverts auto-hébergés lorsque la résidence des données l’exige. Les données restent dans votre locataire infonuagique, les invites et les résultats sont journalisés dans votre infrastructure, et le flux de données est documenté pour votre registre de la vie privée — y compris les registres de la Loi 25 du Québec et du RGPD.
Chaque automatisation est livrée avec un seuil de confiance, une file de révision humaine en dessous et une piste d’audit complète de l’entrée, de la sortie, de la version du modèle et de la décision. L’échec est conçu pour être visible et réversible : les éléments à faible confiance sont acheminés à une personne plutôt que forcés, et chaque action d’un agent peut être retracée et annulée.
Une évaluation de deux semaines coûte 9 500 $ CA et est créditée sur la première réalisation. Un sprint d’automatisation qui met un processus en production coûte de 18 k$ à 45 k$ selon la profondeur d’intégration. Les réalisations d’agents et de plateformes avec plusieurs flux de travail, accès aux outils et couche d’approbation se situent entre 85 k$ et 180 k$. Tout est à prix fixe, les coûts d’exécution des modèles étant chiffrés séparément et facturés au coûtant.
Oui — c’est généralement là que se trouve la valeur. Odoo, Dynamics, Salesforce, HubSpot, Sage, Shopify, SharePoint et Postgres sont les systèmes que nous connectons le plus souvent. Lorsqu’une API existe, nous l’utilisons; lorsqu’il n’y en a pas, nous construisons une intégration documentée plutôt que de faire du moissonnage d’écran sur une interface qui va changer.
Non. La RPA classique pilote une interface utilisateur avec un script et se brise la prochaine fois qu’un bouton bouge. Nous travaillons au niveau des données et des API, en n’utilisant les modèles de langage que pour les parties qui exigent réellement du jugement — lire des documents non structurés, classer une intention, rédiger du texte. Le résultat coûte moins cher à exploiter et est beaucoup moins fragile.
Nous établissons la base de référence du processus avant d’y toucher — volume, heures, délai de traitement, taux d’erreur — et nous rapportons les mêmes chiffres chaque mois après la mise en service. Si une automatisation n’atteint pas le délai de récupération projeté, nous le disons dans le rapport et nous la corrigeons ou recommandons de la retirer. Les heures récupérées sont la mesure, pas les jetons consommés.
Un appel de 45 minutes sur le travail qui mange la semaine de votre équipe. Si une évaluation de deux semaines est la bonne prochaine étape, nous vous le dirons — et si la réponse honnête est un changement de processus plutôt qu’un modèle, nous vous le dirons aussi.