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IA & GenAI

Accompagnement IA & GenAI

L'intelligence artificielle transforme chaque secteur. Mais entre le POC qui impressionne en démo et le système qui crée de la valeur en production, il y a un fossé que 80% des projets ne franchissent jamais. Nous le comblons — cadrage stratégique, développement, MLOps, formation — qu'il s'agisse de RAG documentaire, d'agents IA, de computer vision ou de prédiction.

Durée

1 jour à 3 mois

Équipe

1-4 consultants

Budget indicatif

2-200K€

Notre Méthode Nobori — comprendre, cadrer, prouver, industrialiser — permet à nos clients de constater en moyenne une réduction de 60% du temps de traitement documentaire et un ROI positif dès le 4ème mois après déploiement.

< 8 sem.

Délai moyen POC → production

70%

Taux de passage POC → prod (vs 20% marché)

x3

Accélération des processus métier automatisés

LE CONSTAT

L'IA est partout. L'impact, nulle part.

80% des POC IA ne passent jamais en production. Les raisons sont rarement techniques : données mal préparées, cas d'usage mal cadrés, absence de MLOps, manque d'adoption métier. Qu'il s'agisse de moteurs de recommandation, de RAG documentaire, de vision par ordinateur ou de prédiction, les défis sont les mêmes : industrialiser pour créer de la valeur durable.

Etienne Le Gourrierec

Votre interlocuteur

"L'IA ne transforme pas les organisations — ce sont les équipes formées à l'utiliser qui le font."

Etienne Le Gourrierec

Lead IA & GenAI

Notre approche

Étape 1

Comprendre avant de prescrire

Immersion dans votre contexte métier, vos données, vos équipes. On identifie ce qui bloque vraiment — et ce qui peut créer de la valeur dès demain.

Étape 2

Cadrer les bons combats

Priorisation des cas d'usage par impact business réel, pas par effet démo. Chaque use case a un sponsor métier, un budget et un critère de succès.

Étape 3

Prouver vite, décider mieux

Prototype fonctionnel en quelques semaines pour valider la valeur — et éclairer les décisions d'investissement avec des faits, pas des convictions.

Étape 4

Builder pour durer

Mise en production, intégration dans vos processus métier, transfert aux équipes. On livre un système qui tourne, pas un POC qui impressionne.

Technologies & outils

OpenAI OpenAI
Anthropic Anthropic
LangChain LangChain
Mistral Mistral
Ollama Ollama
ChromaDB ChromaDB
Pinecone Pinecone
Python Python
MLflow MLflow
Hugging Face Hugging Face
TensorFlow TensorFlow
FastAPI FastAPI

Certifications de l'équipe

AWS Machine Learning SpecialtyGoogle Cloud Professional Machine Learning EngineerMicrosoft Azure AI Engineer AssociateDatabricks Certified Machine Learning Professional

Expertises complémentaires

Combinez nos expertises pour maximiser l'impact

Data & Analytics

Construire une ML Factory avec des données fiables et gouvernées.

Découvrir

Architecture & Modernisation SI

Intégrer l'IA dans le SI existant sans dette technique.

Découvrir

Nos engagements sur cette offre

Expertise technique de pointe sur les LLM open-source (Mistral, LLaMA) et propriétaires (GPT-4, Claude), là où les Big Four délèguent à des profils juniors.

Approche ROI-first

chaque use case est évalué sur son impact business avant tout investissement technique.

Capacité à déployer en production avec MLOps industrialisé, pas seulement à livrer des slides stratégiques.

Veille active sur la réglementation IA Act et les enjeux de souveraineté des données.

Ce que disent nos clients

Nobori a structuré notre stratégie IA de bout en bout : audit de nos données, identification de douze cas d'usage prioritaires et déploiement d'un assistant documentaire en production en moins de cinq semaines. Leur approche pragmatique nous a évité le piège des POC sans lendemain. L'équipe maîtrise aussi bien les fondements techniques — RAG, fine-tuning, MLOps — que les enjeux métier. Aujourd'hui, trois modèles tournent en production et nos analystes gagnent quatre heures par semaine. C'est exactement l'accompagnement qu'il nous fallait pour passer de l'expérimentation à la valeur.
N

Nathalie Voss

Directrice Data & IA

Crédit Mutuel Arkéa

Questions fréquentes

Combien de temps faut-il pour avoir un premier use case IA en production ?
En général, un premier POC fonctionnel est livré en 4 à 6 semaines. La mise en production complète avec MLOps et monitoring prend 2 à 3 mois supplémentaires. Nous priorisons les use cases à fort impact et faible complexité pour générer de la valeur rapidement.

Faut-il des données parfaitement qualifiées pour démarrer un projet IA ?
Non, la perfection des données n'est pas un prérequis. Notre audit initial identifie les données exploitables en l'état et celles nécessitant un travail de qualité. Nous démarrons souvent avec un périmètre de données restreint mais fiable, puis élargissons progressivement.

Comment gérez-vous la confidentialité des données avec les LLM ?
Nous proposons plusieurs architectures selon votre sensibilité : LLM hébergés on-premise (Mistral, LLaMA via Ollama), instances dédiées Azure OpenAI, ou API avec clauses contractuelles renforcées. Chaque option est documentée avec ses implications en termes de coût, performance et conformité RGPD.

Quelle différence entre votre accompagnement et celui d'un éditeur comme Dataiku ou Databricks ?
Les éditeurs vous orientent vers leur plateforme. Nous sommes indépendants et choisissons l'architecture la plus adaptée à votre contexte — parfois un simple script Python suffit. Notre objectif est de maximiser votre autonomie, pas de créer une dépendance à un outil.

Nos équipes internes pourront-elles maintenir les solutions après votre départ ?
C'est notre engagement. Chaque mission inclut un transfert de compétences structuré : documentation technique, sessions de formation, et une période de support post-mission. Nous dimensionnons aussi la complexité technique en fonction de la maturité de vos équipes.

Combien coûte un accompagnement IA pour une ETI ?
Le budget dépend du périmètre : un audit de maturité IA avec identification des use cases démarre à 2K€ (1 journée). Un POC fonctionnel avec déploiement coûte entre 15 et 50K€ sur 4 à 8 semaines. Un programme complet d'industrialisation (MLOps, formation, transfert) se situe entre 80 et 200K€ sur 2 à 3 mois. Nous dimensionnons toujours en fonction de la valeur business attendue, pas de la complexité technique.

Quelle est la différence entre Nobori et un cabinet de conseil type Big Four pour un projet IA ?
Les Big Four mobilisent souvent des profils juniors supervisés par des seniors qui ne codent pas. Chez Nobori, nos consultants IA sont des praticiens en mission : ils conçoivent l'architecture, écrivent le code, déploient en production et forment vos équipes. Nous sommes indépendants des éditeurs (pas de revente Dataiku ou Databricks), ce qui garantit des recommandations objectives. Et notre engagement de transfert de compétences signifie que vos équipes sont autonomes après notre départ.

Parlons de votre projet IA

Discutons de votre projet. Notre équipe vous accompagne de la vision à la réalisation.

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