De l'IA en production, pas en notebook.
Vos POC ne passent pas en production, faute de données fiables en amont et de branchement métier en aval. On construit des modèles et des workflows qui tournent, monitorés, branchés sur un outil utilisé.
Scoring de fiabilité du tracking en temps réel
Construction d'un outil propriétaire avec un workflow multi-agent
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opérationnel
minutes
de recette
Deux familles, une même exigence : la production
Que peut vraiment faire un workflow multi-agents ?
Un agent utile a un périmètre borné, des données propres et une évaluation continue. On commence par un usage mesurable avant d'ouvrir le champ.
Quels clients méritent votre attention ?
Les scores de valeur, de churn et de propension sont poussés là où ils déclenchent une action : régies, CRM, priorisation commerciale.
Comment anticiper la demande ?
Les prévisions sont réévaluées chaque semaine et confrontées au réel, avec des alertes quand le modèle décroche.
La méthode, en quatre temps
Cadrage du cas d'usage
Valeur attendue, données disponibles, critère de succès.
Prototype évalué
Un prototype mesuré en quatre semaines, pas une démo.
Industrialisation
Mise en production, monitoring et branchement métier.
Suivi
Réentraînement, dérive et revue de performance.
On opère votre stack, on ne la revend pas
Ce que disent les équipes qu'on accompagne
« Au-delà de leur expertise technique, ils ont une vraie capacité à comprendre les enjeux business derrière les chiffres et à proposer des solutions concrètes. Toute l'équipe est fiable, impliquée et agréable avec qui travailler. Smart Bees est un vrai atout pour toute entreprise qui souhaite mieux exploiter sa donnée et piloter sa performance. »
« Nous collaborons avec Smart Bees depuis plusieurs mois. Ils sont devenus une extension de notre équipe sur l'ensemble de nos sujets liés à la collecte de données et à la data. Grâce à leur accompagnement, nous disposons aujourd'hui d'une meilleure compréhension de nos données, ce qui rend le travail de notre équipe digitale plus efficace. »
Questions fréquentes
Faut-il une équipe data science interne ?
Non pour démarrer. Nous livrons et monitorons ; la reprise interne se prépare pendant la mission.
Vos modèles sont-ils explicables ?
Oui : facteurs de contribution documentés et lisibles par les équipes métier.
Quel coût pour un agent LLM ?
Il dépend du volume d'usage. Nous plafonnons et suivons le coût par requête dès le prototype.
Et si le cas d'usage ne tient pas ?
On l'arrête à l'étape prototype et on le dit. C'est moins cher qu'une industrialisation inutile.
Trente minutes, un associé, une réponse franche.
On regarde votre situation en partage d'écran et on vous dit s'il y a matière à mission ou pas.
Expertise 05 — IA & Data ScienceDe l'IA en production, pas en notebook.
Vos POC ne passent pas en production, faute de données fiables en amont et de branchement métier en aval. On construit des modèles et des workflows qui tournent, monitorés, branchés sur un outil utilisé.
