Agence IA à Marseille : l'IA intégrée à vos outils métier, branchée sur vos données

Assistants, RAG et agents IA branchés sur votre CRM, votre ERP et vos documents, développés et maintenus par notre équipe de développeurs.

Prendre rendez-vous

Par Xavier, co-fondateur et directeur général de SOKEO · Mis à jour le 01/11/2026

SOKEO est une agence IA basée à Marseille qui intègre l'intelligence artificielle dans les outils que vos équipes utilisent déjà. Concrètement : automatisation des tâches répétitives, assistant interne qui répond à partir de vos documents (RAG), agents IA qui agissent dans votre CRM ou votre ERP, lecture automatique des factures et des contrats. Nous travaillons pour des entreprises de plus de 10 personnes, partout en France, avec une équipe de développeurs qui conçoit des logiciels métier depuis 2017 et qui a déjà développé des assistants IA, de la recherche par le sens et des analyses rédigées dans plusieurs d'entre eux. Chaque projet part d'un cas d'usage précis, de vos données réelles et d'un résultat que l'on peut mesurer. Pour en parler, prenez rendez-vous.

Que fait une agence IA pour une entreprise ?

Une agence IA, ou agence d'intelligence artificielle, conçoit, intègre et maintient des solutions d'IA adaptées aux processus métier d'une entreprise : automatisation des tâches répétitives, assistants qui répondent à partir de la documentation interne, agents capables d'agir dans les logiciels métier, analyse de la data. Elle choisit le modèle, branche l'IA sur les outils métier et la data de l'entreprise, puis mesure les résultats. Elle accompagne l'entreprise de la stratégie jusqu'à la maintenance.

Derrière l'étiquette « agence IA », vous trouverez trois métiers assez différents :

  • Le conseil : stratégie, diagnostic, choix des cas d'usage, formation de vos équipes. Utile pour démarrer, mais rien n'est installé dans vos outils.
  • L'assemblage no-code : des scénarios montés sur des plateformes comme n8n ou Make, qui relient une boîte mail, un tableur et un modèle d'IA. C'est rapide à lancer et bien adapté à une automatisation simple.
  • Le développement : l'IA est codée dans vos applications, reliée à vos bases de données et à vos API, testée et maintenue comme le reste de votre système d'information. C'est notre métier.

Pourquoi passer par un prestataire ? Selon l'Insee, en France, 18 % des entreprises de 10 salariés ou plus utilisaient au moins une technologie d'intelligence artificielle en 2025, contre 10 % en 2024 et 6 % en 2023 (Insee Première n° 2120, juillet 2026, enquête TIC 2025, champ : entreprises de 10 salariés ou plus des secteurs principalement marchands, hors agriculture, finance et assurance). Le taux monte avec la taille : 15 % entre 10 et 49 salariés, 31 % entre 50 et 249, 58 % à partir de 250. La moyenne de l'Union européenne est de 20 %. Parmi les freins cités, 54 % des entreprises qui n'utilisent pas l'IA évoquent un manque d'expertise, et plus de la moitié de celles qui l'utilisent disent se heurter au même manque. Le vrai besoin : savoir relier un outil à votre activité.

Cinq usages concrets de l'intelligence artificielle en entreprise

Les cas d'usage qui fonctionnent le mieux ont trois points communs : ils reviennent souvent, ils suivent des règles que l'on sait expliquer, et une personne peut vérifier le résultat. Ils concernent tous les métiers : commerce, achats, comptabilité, RH, qualité, service client. Les secteurs changent (industrie, négoce, services, BTP), les mécanismes restent les mêmes. Voici les cinq usages que nous rencontrons le plus souvent, avec un exemple de flux avant et après.

Automatiser les tâches répétitives (saisie, tri des demandes, relances)

Avant : les demandes arrivent par e-mail et par formulaire. Quelqu'un les lit, recopie le nom du client et le produit dans le CRM, devine l'urgence, puis transfère au bon service. Les relances de devis se font quand on y pense.

Après : l'automatisation IA lit chaque demande, la classe (devis, SAV, réclamation), extrait les informations utiles, crée ou complète la fiche dans le CRM et l'attribue à la bonne personne. Les cas ambigus remontent à des humains, qui tranchent. Pour les relances, l'IA prépare un brouillon personnalisé à partir de l'historique du client, que le commercial valide avant envoi.

Sur ces processus répétitifs, le gain de temps vient de la saisie évitée. La qualité vient d'ailleurs : une qualification homogène des demandes, moins d'erreurs de recopie, aucune demande oubliée dans une boîte partagée.

Un assistant interne qui répond à partir de vos documents (RAG)

Avant : un technicien cherche la bonne procédure dans des dizaines de PDF, ou interrompt le collègue qui « sait ». Une nouvelle recrue met des semaines à savoir où chercher.

Après : l'assistant IA reçoit la question en langage courant (« quel délai de garantie sur la gamme X ? ») et répond à partir de vos documents, avec le lien vers la source. Procédures qualité, fiches techniques, conditions de vente, base de connaissances du support : tout ce qui est rédigé chez vous devient interrogeable. Cette technique d'IA s'appelle le RAG, détaillée plus bas.

Des agents IA qui agissent dans votre CRM ou votre ERP

Un agent IA est un programme d'intelligence artificielle qui enchaîne plusieurs actions dans vos logiciels pour atteindre un objectif : il consulte des informations, choisit l'étape suivante, agit, puis rend compte. La différence avec un chatbot tient en une phrase : le chatbot répond, l'agent agit.

Exemple : à partir d'une demande de prix, un agent IA récupère la fiche client dans le CRM, les tarifs et le stock dans l'ERP, prépare le devis en brouillon et le dépose dans le circuit de validation. Les agents IA autonomes demandent un cadre strict : droits limités au strict nécessaire, journal de chaque action, validation humaine avant tout ce qui engage l'entreprise (envoi, commande, paiement).

Nous appliquons ce cadre, droits limités et validation humaine, dans les logiciels que nous avons développés : dans le CRM d'une entreprise du bâtiment, une phrase comme « crée un devis pour ce client » ouvre un formulaire déjà rempli ; dans la plateforme d'une entreprise de travaux techniques, l'assistant prépare une commande fournisseur ou un mouvement de stock. Dans les deux cas, l'utilisateur relit et valide : rien n'est enregistré sans lui.

Lire, extraire et contrôler vos documents (factures, bons de commande, contrats)

Avant : dans la gestion des factures fournisseurs, chaque facture est saisie à la main, puis rapprochée des bons de commande quand le temps le permet. Les contrats sont relus en diagonale.

Après : l'IA lit chaque document, extrait le montant, la TVA, le numéro de commande ou la date d'échéance, et compare avec ce que contient votre ERP. Les écarts sont signalés à la comptabilité, qui ne traite plus que les exceptions. Sur un contrat, l'IA détecte les clauses qui s'écartent de vos conditions habituelles. Le contrôle devient systématique au lieu d'être fait par sondage : c'est le moyen le plus direct d'améliorer la qualité.

Analyser vos données pour décider plus vite

Votre ERP et vos logiciels de gestion contiennent des années d'historique. L'analyse prédictive s'en sert pour estimer des ventes, identifier les clients qui décrochent ou anticiper les retards de paiement. L'IA permet aussi d'interroger vos data en langage courant (« quels clients ont réduit leurs commandes ce trimestre ? ») sans passer par un tableau croisé. Nous avons mis en place cette interrogation en langage courant dans un logiciel d'aide à la décision pour le commerce en ligne : le dirigeant pose sa question avec ses mots et reçoit un graphique, les hypothèses retenues et une analyse rédigée, sans outil de BI ni tableur. Une condition : un historique propre. Une IA d'analyse ne vaut que ce que vaut l'historique qu'on lui confie.

Qu'est-ce que le RAG, et pourquoi c'est souvent le bon point de départ ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche) est une méthode qui fait d'abord chercher l'information dans vos propres documents, puis demande au modèle d'IA générative de rédiger sa réponse à partir de ces extraits, en citant la source. Le terme a été introduit par Lewis et al. en 2020 (arXiv:2005.11401). Le modèle ne répond plus « de mémoire » : il s'appuie sur vos textes.

C'est souvent le bon premier projet IA, pour quatre raisons. Il ne demande pas de réentraîner un modèle. Vos fichiers restent votre base de connaissances, que vous continuez à faire vivre. Chaque réponse peut être vérifiée, puisque la source est affichée. Enfin, le risque est faible : l'assistant IA informe, la décision et l'action restent chez vous.

Comment fonctionne un RAG, en 4 étapes

  1. Indexer : vos documents (PDF, pages internes, fiches produits, tickets de support) sont découpés en passages et rangés dans un index de recherche, avec leurs droits d'accès.
  2. Chercher : à chaque question, le système retrouve les passages les plus pertinents, en tenant compte de ce que l'utilisateur a le droit de voir.
  3. Générer : le modèle rédige une réponse à partir de ces seuls passages, avec la consigne de dire « je ne sais pas » quand l'information manque.
  4. Citer : la réponse affiche ses sources, pour que l'utilisateur puisse vérifier en un clic.

Ce que l'IA ne fait pas

Une page sur l'intelligence artificielle qui ne parle que des gains vous rend un mauvais service. Voici les limites que nous posons dès le premier échange :

  • L'IA peut se tromper, et elle se trompe sur un ton assuré. Un RAG réduit ce risque en citant ses sources, il ne le supprime pas.
  • Elle ne corrige pas des données de mauvaise qualité. Doublons, fiches incomplètes ou procédures périmées produisent des réponses fausses.
  • Elle ne remplace pas la décision humaine sur ce qui engage l'entreprise : un devis, un paiement, une réponse à une réclamation sensible.
  • Elle ne connaît que ce qu'on lui donne. Une procédure qui n'existe que dans la tête d'un salarié reste hors de portée.
  • Elle n'est pas bonne partout. Une étude de la Harvard Business School menée avec des consultants du BCG (Dell'Acqua et al., document de travail 24-013) observe des gains nets sur les tâches adaptées à l'IA, et une baisse de justesse sur les tâches qui sortent de son champ. Bien choisir où l'utiliser compte autant que la technique.

Gain de temps et qualité : ce que mesurent les études

Les études publiées sur l'intelligence artificielle au travail mesurent des gains réels mais ciblés : environ 40 % de temps en moins et 18 % de qualité en plus sur des tâches de rédaction (Noy et Zhang, Science, 2023), et environ 14 à 15 % de demandes résolues en plus par heure en support client (Brynjolfsson, Li et Raymond, NBER, 2023). Ces résultats portent sur des activités précises, pas sur une entreprise entière.

  • Noy et Zhang, Science, 2023 : population : 453 professionnels, exercices d'écriture ; résultat mesuré : Temps de réalisation −40 %, qualité +18 % ; limite : Rédactions courtes, en conditions d'expérience
  • Brynjolfsson, Li et Raymond, NBER w31161, 2023 : population : 5 179 conseillers de support client ; résultat mesuré : Environ 14 à 15 % de demandes résolues en plus par heure, +34 % pour les débutants ; limite : Un seul secteur, un seul outil ; gains plus faibles chez les plus expérimentés
  • Dell'Acqua et al., Harvard Business School, document de travail 24-013 : population : Consultants du BCG ; résultat mesuré : Gains nets sur les travaux adaptés à l'IA ; limite : Baisse de justesse sur les travaux hors du champ de l'IA

Deux enseignements pour votre entreprise. D'abord, l'impact est le plus fort sur les tâches répétitives et bien cadrées, et chez les personnes les moins expérimentées : l'IA diffuse les bonnes pratiques. Ces études confirment que l'IA peut améliorer à la fois les délais et la qualité, mais ces chiffres ne se transposent pas tels quels chez vous. C'est pourquoi chaque projet que nous menons doit commencer par mesurer le temps passé aujourd'hui sur le travail visé, pour pouvoir comparer avec les heures réelles une fois l'IA en service.

L'IA livrée par des développeurs, dans vos outils existants

Un modèle d'IA seul ne sert pas à grand-chose. Sa valeur apparaît quand il lit vos informations, écrit dans vos applications et respecte vos règles métier. C'est un travail de développement et d'intégration, le même que nous faisons depuis 2017 en développement de logiciel sur mesure.

Notre équipe d'une dizaine de développeurs maîtrise des technologies comme PHP, Laravel, Symfony et React. Notre expertise : la création d'applications métier et l'intégration de nouvelles solutions dans des systèmes existants. Parmi nos réalisations : un site e-commerce relié aux API de trois fournisseurs pour Geo Negoce, une application web QHSE pour Ortec Services, la refonte d'un logiciel pour Gozoki. Ces intégrations sont le socle de notre travail en IA, car l'IA exige le plus souvent la même chose : connecter des systèmes qui n'ont pas été conçus pour se parler. Le code et les données vous appartiennent.

Ce que nous avons déjà développé

Nous avons intégré l'IA dans plusieurs logiciels métier que nous avons développés : le CRM d'une entreprise du bâtiment, la plateforme de pilotage d'une entreprise de travaux techniques et un logiciel d'aide à la décision pour le commerce en ligne. Nous avons aussi mis en place une chaîne de traduction automatisée pour un site multilingue dans la santé. Ces projets IA ne font pas partie des réalisations citées plus haut, et ces clients restent anonymes. Voici ce que font ces fonctionnalités, et à quoi elles servent.

  • Un assistant qui répond à partir des données du logiciel. Dans l'outil de l'entreprise du bâtiment, l'utilisateur demande « où en est ce client ? », « qu'est-ce que j'ai aujourd'hui ? » ou « qu'est-ce que j'ai en retard ? ». La réponse vient des devis, des chantiers, des factures et de l'agenda, avec un lien vers la fiche. Un responsable de travaux fait le point depuis son téléphone, entre deux rendez-vous.
  • Une recherche par le sens. On retrouve un chantier, une facture ou un e-mail en le décrivant comme on le ferait à un collègue, sans connaître sa référence. L'index suit chaque création ou modification.
  • Une facturation préparée selon l'avancement. L'assistant prépare la situation de travaux poste par poste, avec l'acompte, la retenue de garantie et le net à payer, ou explique pourquoi le chantier ne peut pas être facturé. Il ne déclare jamais seul une facture payée.
  • Des e-mails résumés. L'assistant résume ce que demande le correspondant et prépare le rattachement au bon client, sans jamais répondre à la place de l'utilisateur.
  • Des analyses rédigées, aux chiffres vérifiés. Dans le logiciel d'aide à la décision, l'IA explique un écart de ventes à partir des seuls chiffres calculés, et chaque chiffre cité renvoie à sa source. Chaque matin, l'équipe trouve un point sur ce qui mérite son attention, déjà analysé, avec une action proposée.
  • Une traduction encadrée. Sur le site multilingue, un agent d'IA traduit les pages, les menus et les adresses des pages. Un glossaire impose les nuances de prudence propres à la santé, des contrôles automatiques vérifient les liens et les références, les défauts détectés sont listés pour relecture, et une relecture humaine des pages sensibles est prévue avant publication.

Selon les projets, on retrouve ces garde-fous :

  • l'application calcule les chiffres, l'IA les explique ; une réponse qui cite un chiffre absent des données est rejetée automatiquement ;
  • l'assistant applique les droits de chaque utilisateur et ne montre que ce qu'il a le droit de voir ;
  • tout ce qui engage (devis, facture, commande) attend une validation humaine ;
  • le contenu d'un e-mail reçu est traité comme non fiable, pour qu'une consigne cachée dans un message ne soit jamais suivie ;
  • le modèle, appelé chez des fournisseurs du marché, se change sans redéploiement, et chaque appel est journalisé avec son coût.

Nous ne publions pas de chiffre de gain sur ces projets.

Brancher l'IA sur votre CRM, votre ERP et vos API

L'intelligence artificielle s'intègre à vos outils existants de trois façons : elle lit (fiches clients, commandes, contrats), elle propose (classement, brouillon, alerte) ou elle agit (création d'une fiche, mise en attente d'une commande). Dans les trois cas, elle passe par les API de vos logiciels, avec des droits définis.

Si votre CRM sur mesure ou votre ERP sur mesure a été développé par nos soins ou par un autre prestataire, nous ajoutons l'IA par un développement complémentaire, comme un module IA de plus. Si vous utilisez un logiciel du marché, nous passons par ses API quand elles existent. La qualité de cette connexion dépend de l'interopérabilité des logiciels en place : c'est un point que nous vérifions dès l'audit.

Automatisation simple, outil du marché ou développement sur mesure ?

Toutes les automatisations ne justifient pas un développement sur mesure. Le tableau ci-dessous vous aide à situer votre besoin.

  • Mise en route : automatisation no-code (type n8n, make) : Rapide ; logiciel du marché avec ia intégrée : Rapide, si le logiciel couvre votre besoin ; développement sur mesure : Plus longue : étude, prototype, tests
  • Coût de départ : automatisation no-code (type n8n, make) : Faible ; logiciel du marché avec ia intégrée : Abonnement par utilisateur ; développement sur mesure : Plus élevé, à rapporter au temps gagné
  • Maîtrise des données : automatisation no-code (type n8n, make) : Dépend des services enchaînés ; logiciel du marché avec ia intégrée : Chez l'éditeur ; développement sur mesure : Hébergement choisi avec vous
  • Adaptation à vos processus : automatisation no-code (type n8n, make) : Limitée aux connecteurs disponibles ; logiciel du marché avec ia intégrée : Limitée aux réglages prévus ; développement sur mesure : Complète
  • Maintenance : automatisation no-code (type n8n, make) : Fragile quand les scénarios se multiplient ; logiciel du marché avec ia intégrée : Assurée par l'éditeur ; développement sur mesure : Assurée par l'équipe qui a écrit le code
  • Quand le choisir : automatisation no-code (type n8n, make) : Un flux simple, peu de volume ; logiciel du marché avec ia intégrée : Un besoin standard, déjà couvert ; développement sur mesure : Un processus propre à votre métier, des logiciels internes à relier

Nous vous le dirons si un scénario n8n suffit. Le sur mesure se justifie quand l'IA doit vivre au cœur d'une application métier, comme pour tout développement d'application web.

Comment se déroule un projet IA, du cadrage à la mise en production ?

Un projet IA commence par un seul cas d'usage, choisi parce qu'il est fréquent, mesurable, peu risqué et parmi les plus rentables, puis avance en cinq étapes : cadrage, audit des données et des accès, prototype testé sur vos cas réels, mise en production dans vos outils, suivi et maintenance. Pour une entreprise de 10 à 250 personnes, le meilleur point de départ est souvent le travail répétitif qui coûte le plus d'heures chaque semaine à vos équipes.

1. Cadrage : choisir le cas d'usage rentable

Nous passons en revue vos processus métier avec les métiers concernés (commerce, comptabilité, support, RH), pour identifier les tâches les plus rentables à confier à l'IA : volume, temps passé, coût d'une erreur. Livrable : une expression de besoin courte, l'usage retenu et l'indicateur de réussite (heures gagnées, taux d'erreur, délai de traitement).

2. Audit des données et des accès

Où sont les informations utiles ? Sont-elles à jour, complètes, accessibles par API ? Qui a le droit de voir quoi ? Livrable : un état des lieux de la data disponible, les accès à ouvrir, les risques RGPD identifiés et le choix d'hébergement.

3. Prototype testé sur vos cas réels

Le prototype IA tourne sur un échantillon de vos vrais fichiers et de vos vraies demandes. Vos équipes le testent et notent les réponses. Livrable : un prototype utilisable après une phase de test, et une première mesure des résultats, comparée à la situation de départ.

4. Mise en production dans vos outils

Le déploiement se fait dans les applications que vos équipes ouvrent déjà, avec les droits, les journaux et les validations humaines prévus au départ. Livrable : la fonctionnalité IA en service, la documentation et la formation de vos équipes à son usage.

5. Suivi, mesure et maintenance

Les modèles évoluent, vos procédures aussi. Nous suivons la qualité des réponses, l'indicateur fixé au départ et les coûts d'usage, et nous corrigeons. Livrable : un point de mesure régulier et un support assuré par les développeurs qui ont écrit le code.

Si vous avez repéré un processus à automatiser, prenez rendez-vous pour le passer au crible avec nous.

Données, RGPD et AI Act : sécuriser votre projet IA

Sécuriser un projet d'intelligence artificielle, c'est savoir où vos données sont traitées, qui y accède et quelles règles s'appliquent. Le RGPD s'applique dès que des données personnelles passent par un système d'intelligence artificielle. L'AI Act, le règlement (UE) 2024/1689, impose notamment depuis le 2 août 2026 d'informer une personne qu'elle échange avec une IA.

Où sont traitées vos données ?

Deux grandes options existent. La première consiste à appeler le modèle d'un fournisseur par API : c'est simple, mais vos données sortent de vos systèmes, et il faut lire de près le contrat, la localisation des serveurs et la réutilisation éventuelle de vos informations. La seconde consiste à utiliser un modèle ouvert, comme certains modèles de Mistral, hébergé en France, dans l'Union européenne ou sur vos propres serveurs : la confidentialité est mieux maîtrisée, au prix d'une infrastructure à gérer. Le choix se fait selon vos besoins, la sensibilité des informations et le volume. Nous le documentons dès l'audit, avec vous, pour que la conformité RGPD soit tracée.

Ce que le RGPD et l'AI Act imposent concrètement à une PME

  • Une base légale et un objectif clair pour chaque traitement de données personnelles par l'IA.
  • La minimisation : ne transmettre au modèle que ce qui est utile au traitement.
  • Un contrat de sous-traitance avec chaque prestataire qui en traite pour votre compte, y compris le fournisseur du modèle.
  • La transparence exigée par l'article 50 de l'AI Act : un client qui échange avec un assistant doit savoir qu'il parle à une IA.
  • Une veille sur le calendrier : les obligations propres aux systèmes dits « à haut risque » suivent leur propre calendrier, fixé par le texte en vigueur. Le classement de votre projet dans cette catégorie se vérifie dès l'étude du projet, texte à l'appui.

Comment choisir une agence IA ?

Pour choisir une agence IA, vérifiez cinq points : sa capacité à intégrer l'intelligence artificielle dans vos logiciels existants, des projets livrés que vous pouvez consulter, sa franchise sur les limites et les coûts, la maîtrise de vos données, et un interlocuteur unique du premier rendez-vous à la maintenance.

Les cinq critères pour choisir une agence :

  1. L'intégration : l'agence sait-elle se connecter à votre CRM, à votre ERP et à vos API, ou se limite-t-elle à des outils isolés ?
  2. Des projets livrés et consultables, même hors IA : ils disent si l'équipe sait mener un développement jusqu'au bout.
  3. La franchise : une agence sérieuse vous dit ce que l'IA ne fera pas, et quand une automatisation simple suffit.
  4. La maîtrise des données : hébergement, sous-traitants, propriété du code, réversibilité.
  5. La continuité : un interlocuteur unique et une équipe technique qui assure la maintenance après le déploiement.

Quatre questions à poser avant de signer :

  • Sur quel cas d'usage précis commenceriez-vous, et comment mesurerez-vous le résultat ?
  • Où seront traitées nos données, et par quels sous-traitants ?
  • Que se passe-t-il si le modèle change de prix ou disparaît ?
  • Qui corrige le système dans six mois, et à quel coût ?

Un bon partenaire répond à ces questions sans détour, avant même le devis.

Une agence IA à Marseille, des projets partout en France

SOKEO est une agence d'intelligence artificielle marseillaise : notre équipe de développeurs travaille à Marseille, et nous rencontrons volontiers sur place les entreprises de Marseille et de la région Provence-Alpes-Côte d'Azur (PACA). La proximité aide à comprendre vos besoins : passer une demi-heure avec les personnes qui saisissent les factures en apprend plus que trois réunions.

La majorité du travail se fait pourtant très bien à distance. Nous menons des projets partout en France, de Marseille à Paris, avec des points réguliers en visio et un prototype partagé. Pour choisir une agence, proche ou à distance, cherchez un partenaire qui travaille au plus près de vos équipes et de vos systèmes.

Derrière SOKEO, trois fondateurs : Julien, Président, Xavier, Directeur général, et Patrice, Directeur technique. Pour en savoir plus sur l'équipe SOKEO, voyez la page notre agence.

Questions fréquentes

Combien coûte un projet IA pour une PME ?

À titre indicatif, un premier projet IA chez SOKEO se situe entre 4 000 € et 30 000 €. Le prix dépend de quatre facteurs : le nombre de logiciels à connecter, la qualité de vos fichiers de départ, le niveau d'autonomie demandé à l'IA et le choix d'hébergement du modèle. Un prototype sur un besoin limité coûte bien moins qu'un agent relié à plusieurs systèmes. Pour un chiffrage sur votre cas, demandez un devis.

En combien de temps voit-on les premiers résultats ?

Comptez de 2 à 14 semaines pour un premier projet, selon son périmètre : le bas de la fourchette correspond plutôt à un prototype simple, le haut à un projet relié à plusieurs systèmes. Les premiers résultats se voient au stade du prototype, testé sur vos cas réels, avant toute mise en production. Un RAG sur une base déjà rassemblée avance plus vite qu'un agent IA qui doit écrire dans un ERP.

Faut-il changer nos logiciels actuels pour utiliser l'IA ?

Non, dans la plupart des cas. L'intelligence artificielle se branche sur vos outils actuels par leurs API, ou par un module ajouté à une application sur mesure. Un changement n'est utile que si un logiciel ne permet aucun échange de données. Nous le vérifions pendant l'audit, avant tout engagement sur la suite du projet.

Nos données restent-elles en France ?

Elles peuvent rester en France si le projet est conçu pour. Un modèle ouvert hébergé en France ou sur vos serveurs les garde chez vous ; un modèle appelé par API chez un fournisseur étranger les fait sortir. Le choix d'hébergement est fixé dès l'audit, selon leur sensibilité.

Faut-il choisir une agence IA locale ou travailler à distance ?

Les deux fonctionnent. Une agence locale, à Marseille pour les entreprises de PACA, facilite les rencontres avec vos équipes pendant la phase de diagnostic, et cette proximité accélère la compréhension de vos processus métier. Le développement, les tests et le suivi se font très bien à distance. Le bon critère reste la capacité de l'agence à intégrer l'IA dans vos outils, quelle que soit sa distance.

Parlons de votre premier cas d'usage

Vous avez en tête des tâches qui prennent trop de temps, une base documentaire que personne n'exploite ou un historique qui dort dans vos bases ? Discutons de votre projet : en un rendez-vous, nous regardons votre besoin, vos outils et vos processus, et nous vous disons franchement si l'IA est la bonne réponse.

Le rendez-vous a lieu à Marseille, en région ou en visio, selon ce qui vous convient.

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À propos de l'auteur

Xavier est co-fondateur et directeur général de SOKEO, agence basée à Marseille qu'il a cofondée en 2017. Ingénieur diplômé de l'UTBM, il dirige une équipe d'une dizaine de développeurs spécialisés dans les logiciels métier, les CRM et ERP sur mesure et l'intégration d'API. Découvrir l'équipe SOKEO.

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