Agence IA
Agence IA sur mesure : des systèmes utiles, connectés et maîtrisés
Dawap transforme un processus, une connaissance ou une décision métier en système IA exploitable. Agents, RAG, applications augmentées et automatisations lisent les bonnes données, respectent vos droits, s'intègrent à vos outils et restent observables en production.
- Audit et transformation des processus métier
- Agents, RAG et applications intégrés au SI
- Tests, sécurité, supervision et passage en production
Premier échange centré sur le travail à transformer, les sources disponibles et la preuve attendue.
IA, données et outils que nos équipes savent orchestrer
Du besoin métier au run mesurable
01
Données
qualifiées
02
Droits
maîtrisés
03
Validation
traçable
04
Coûts
pilotés
Du processus au système IA
Le modèle n’est qu’une pièce. La valeur vient du système complet.
Dawap relie le travail réel, les données, les outils, les règles et le contrôle humain. Cette lecture permet de choisir une architecture proportionnée avant d’ajouter de l’IA là où une règle, une API ou une simplification de processus ferait mieux.
Cas témoin · dossier métier à traiter
Architecture de cadrage · données illustratives
agents spécialiséslivrés dans la plateforme B2B de 1UP Distribution
flux Odooautour des mêmes comptes, produits, commandes et documents
familles d’APIpour relier le produit, le SI et les capacités IA
Transformer le processus
Supprimer les frictions inutiles avant d’automatiser, puis définir la décision et la preuve attendues.
Connecter le bon contexte
API, ERP, CRM, bases, documents et outils exposés avec le minimum de droits nécessaire.
Prouver et garder le contrôle
Évaluations, refus, traces, confirmations, coûts, incidents et reprise pensés dès le premier lot.
Douleurs business
Les problèmes qui amènent vraiment une entreprise à chercher une solution IA
Les prospects ne cherchent pas toujours un agent ou un RAG. Ils cherchent souvent à arrêter de perdre du temps, fiabiliser une décision, soulager une équipe ou connecter des données qui restent dispersées.
01
automatiser tâches répétitives entreprise
Les équipes refont chaque jour les mêmes tris, contrôles et relances
Tickets à qualifier, demandes à router, dossiers à relancer, informations à vérifier : le coût n'est pas seulement le temps passé, c'est aussi le délai et l'usure opérationnelle.
02
assistant IA données entreprise
Les décisions attendent parce que l'information est partout
Une partie du contexte est dans l'ERP, une autre dans le CRM, une troisième dans un dashboard ou un fichier. L'équipe sait quoi décider, mais passe trop de temps à reconstruire la situation.
03
chatbot documentation interne entreprise
Le savoir existe, mais personne ne le retrouve au bon moment
Procédures, offres, règles, guides, tickets et historiques sont dispersés. Les mêmes questions reviennent, les nouveaux arrivants dépendent des sachants et le support répète ce qui devrait être accessible.
Architecture IA métier
Un système IA rentable assemble modèle, données, règles, interface et contrôle
Notre valeur n'est pas de poser un chatbot générique. Elle est de traduire un problème business en architecture exploitable : le bon agent, le bon corpus, les bons flux, les bons écrans, les bons garde-fous.
Transformation des processus par l'IA
Pour fluidifier tri, relances, validations, routing, reprises et chaînes de traitement.
Explorer cette expertiseAgents IA sur mesure
Pour créer un assistant avec rôle, outils, contexte, permissions et actions encadrées.
Explorer cette expertiseChatbot RAG d'entreprise
Pour interroger documents, procédures, workspaces et bases de connaissance avec sources.
Explorer cette expertiseDéveloppement d'application IA
Pour intégrer l'IA dans un back-office, portail client, SaaS ou outil interne existant.
Explorer cette expertiseAgent IA SQL & interrogation de données
Pour requêter des données en langage naturel, expliquer les résultats et garder le SQL vérifiable.
Explorer cette expertiseIntégration IA au système d'information
Pour brancher agents et assistants aux API, ERP, CRM, bases, droits et sources de vérité.
Explorer cette expertiseIndustrialisation & gouvernance IA
Pour passer en production avec logs, sécurité, coûts, tests, supervision et limites.
Explorer cette expertiseAudit IA, feuille de route & POC
Pour choisir les cas d'usage, vérifier les données et prouver vite la valeur.
Explorer cette expertiseMéthode Dawap
On part du travail réel, puis seulement du modèle IA
Nous cadrons les tâches, les décisions, les sources de vérité, les permissions, les risques, la valeur commerciale et le coût d'exploitation avant de choisir agent, RAG, workflow, règle métier classique ou intégration sur mesure. Cette lecture évite les POC brillants mais inutilisables en production.
Cadrer le travail
Une architecture claire entre agents, RAG, workflows, applications métier, intégrations et gouvernance.
Connecter le contexte
Des cas d'usage priorisés par valeur business, faisabilité data, risque opérationnel et capacité à tenir en production.
Prouver la sortie
Des connexions utiles avec vos API, bases, ERP, CRM, back-offices, dashboards et outils existants.
Préparer le run
Une première version capable de prouver la valeur, convaincre les équipes et préparer l'industrialisation.
Premier engagement
Un cadrage IA pour choisir le premier chantier qui mérite vraiment d’être construit.
Nous partons d’un processus réel, des utilisateurs, des sources disponibles et d’une décision à améliorer. La sortie permet d’arbitrer entre agent, RAG, application, workflow, intégration préalable ou no-go.
1 processus réel
1 architecture expliquée
1 preuve mesurable
1 décision go / no-go
Sorties concrètes
Cartographie du travail, des utilisateurs, des données, des outils et des risques.
Choix argumenté entre agent, RAG, workflow, application augmentée et intégration SI.
Périmètre d’un POC ou d’un premier lot avec critères d’évaluation et limites.
Trajectoire de production : droits, tests, observabilité, coûts et responsabilités.
Preuve terrain · 1UP Distribution
12 agents spécialisés reliés aux données métier, sans leur donner de droits illimités.
Dawap a fait évoluer un premier socle vers douze agents spécialisés. RAG, schémas, scopes, traces, exécutions retry-safe et confirmations humaines rendent chaque capacité utile dans un produit B2B réel.
- Douze agents spécialisés plutôt qu’un assistant généraliste.
- Deux familles d’API et vingt-six flux Odoo autour du même contexte B2B.
- Scopes, traces, sorties structurées et confirmations humaines.
- Tests, reprises bornées et responsabilités de run documentées.
Orientation
Quelle page IA choisir selon votre besoin ?
La cartographie sert de point d'entrée. Dès que le besoin se précise, chaque chantier IA prend le relais avec une promesse claire.
Partir sur audit & POC
Quand vous savez que l'IA peut aider, mais pas encore quel cas d'usage mérite un investissement.
Aller vers agents ou automatisation
Quand l'IA doit préparer une décision, assister une équipe ou faire avancer un workflow.
Basculer vers RAG ou intégration SI
Quand la valeur dépend d'abord des documents, API, ERP, CRM, bases ou permissions.
Avis clients
Une équipe reconnue pour la solidité des applications et des intégrations livrées.
5,0★★★★★23 avis Google publics sur des projets réellement livrés.
Lire les 23 avis et succès clients
“
Nous disposons aujourd’hui d’une application robuste, performante et parfaitement intégrée.
“
De vraies intégrations directes en API, beaucoup plus fiables et performantes.
“
L’équipe a été à l’écoute, réactive et professionnelle.
Questions de décision
Questions fréquentes sur IA & automatisation
Ces réponses posent les frontières entre agent, RAG, automatisation, intégration et cadrage IA.
01Pourquoi ne pas partir d'une IA générique ?
Une IA générique produit vite une démonstration, mais rarement un système exploitable. Dawap conçoit une IA connectée au SI, aux données, aux flux et aux applications métier.
02Quelle différence entre agent IA, RAG et automatisation IA ?
Le RAG retrouve et explique une connaissance. L'agent aide ou agit dans un rôle donné. L'automatisation IA orchestre un processus avec règles, outils, données, contrôles et humains.
03Quand faut-il plutôt aller vers Intégration API ?
Quand le sujet principal est de connecter des outils, exposer une API, synchroniser des flux ou construire un middleware. L'IA intervient ensuite comme couche d'action ou de décision.
04Quand faut-il passer par un POC IA ?
Quand la valeur, les données, les risques ou l'acceptabilité métier ne sont pas encore prouvés. Le POC doit valider une hypothèse précise, pas devenir une mini-application floue.
05Que faut-il préparer avant un premier cadrage IA ?
Les processus ciblés, les sources de données disponibles, les utilisateurs concernés, les risques acceptables et un critère de succès simple : temps gagné, erreurs réduites, meilleure décision ou meilleure expérience.
Premier échange Dawap
Construisons une IA que les équipes utilisent vraiment
Le bon chantier IA commence par vos marges de manoeuvre business, vos données, vos outils et vos règles métier. Ensuite seulement, on choisit agent, RAG, workflow, intégration ou application augmentée.
Identifier mes cas d'usage IA