Visian accompagne les entreprises dans le cadrage, la construction et l'industrialisation de solutions d'IA générative : copilotes métiers, agents IA, RAG documentaire et accélération du développement logiciel. Un premier pilote est en production en 6 à 12 semaines, sur un socle technique commun.
Cas d'usage couverts
- Copilotes métiers pour le commerce, les RH, le juridique et les opérations.
- Agents IA sur les workflows répétitifs : qualification de demandes, préparation de dossiers, contrôles.
- RAG documentaire : un assistant qui répond à partir des documents internes, avec citation des sources.
- Reporting conversationnel : interroger les données en langage naturel.
- Accélération du delivery : codage assisté (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor), refonte d'applications obsolètes.
Ces usages correspondent aux trois offres IA : Costkilling, Performance et Nouveaux business.
Un socle technique commun
- LLM Gateway multi-fournisseurs : routage, maîtrise des coûts, bascule entre modèles.
- Framework d'agents et de RAG réutilisable d'un cas d'usage à l'autre.
- Observabilité IA : traces, évaluations, détection de dérive.
- Sécurité : DLP, contrôle d'accès, journal d'audit.
- Connecteurs MCP (Model Context Protocol) vers Salesforce, SAP, Snowflake, Databricks, Microsoft 365.
Démarche
- Cadrer (2 à 4 semaines) : atelier exécutif, cartographie des gisements, choix d'un premier chantier à fort ROI.
- Construire (6 à 12 semaines) : agent ou copilote pilote branché sur les systèmes, déployé sur un périmètre cible, valeur mesurée dès le premier mois.
- Passer à l'échelle (à partir du mois 4) : industrialisation, formation des équipes, run.
Données, conformité et sobriété
La fiabilité d'un assistant dépend d'abord de la qualité des documents et des données qu'il exploite (voir gouvernance des données). Chaque projet intègre la classification des risques au sens de l'AI Act, la protection des données sensibles et les principes d'IA frugale : choix du modèle adapté à l'usage, mesure de l'empreinte, optimisation de l'inférence. Le coût des LLM est détaillé dans le livre blanc FinOps Data & IA.
L'adoption passe par la formation IA par métier des utilisateurs.
Questions fréquentes
FAQ
Combien de temps faut-il pour mettre un cas d'usage d'IA générative en production ?
Après un cadrage de 2 à 4 semaines, un pilote est en production en 6 à 12 semaines sur un périmètre cible.
Quels modèles de langage sont utilisés ?
Le LLM Gateway permet d'utiliser plusieurs fournisseurs. Le choix du modèle dépend du coût, de la performance attendue, de la sensibilité des données et des exigences de souveraineté.
Comment éviter un POC qui ne passe jamais en production ?
En choisissant dès le cadrage un périmètre et des indicateurs de valeur, en construisant directement sur les systèmes de production via les connecteurs MCP, et en mesurant la valeur dès le premier mois.