Une IA utile ne flotte pas au-dessus de l'entreprise. Elle lit vos données, respecte vos droits, comprend vos règles métier, s'insère dans vos outils et laisse des traces. Dawap conçoit ces systèmes IA connectés : agents, RAG, workflows, applications augmentées, data intelligence et garde-fous de production.
Douleurs business
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.
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.
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.
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
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.
Pour fluidifier tri, relances, validations, routing, reprises et chaînes de traitement.
Explorer cette expertisePour créer un assistant avec rôle, outils, contexte, permissions et actions encadrées.
Explorer cette expertisePour interroger documents, procédures, workspaces et bases de connaissance avec sources.
Explorer cette expertisePour intégrer l'IA dans un back-office, portail client, SaaS ou outil interne existant.
Explorer cette expertisePour expliquer indicateurs, requêter des données, détecter des anomalies et prioriser.
Explorer cette expertisePour brancher agents et assistants aux API, ERP, CRM, bases, droits et sources de vérité.
Explorer cette expertisePour passer en production avec logs, sécurité, coûts, tests, supervision et limites.
Explorer cette expertisePour choisir les cas d'usage, vérifier les données et prouver vite la valeur.
Explorer cette expertiseMéthode Dawap
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.
Une architecture claire entre agents, RAG, workflows, applications métier, intégrations et gouvernance.
Des cas d'usage priorisés par valeur business, faisabilité data, risque opérationnel et capacité à tenir en production.
Des connexions utiles avec vos API, bases, ERP, CRM, back-offices, dashboards et outils existants.
Une première version capable de prouver la valeur, convaincre les équipes et préparer l'industrialisation.
Ce que l'on pose
La V1 d'un projet IA doit déjà raconter une histoire claire au métier et à l'IT : pourquoi cet usage vaut le coup, comment il se branche, comment il se contrôle et comment on saura s'il fonctionne.
Cartographie des cas d'usage IA par valeur business, risque, effort et données disponibles.
Architecture cible entre agents, RAG, workflows, intégrations, applications et gouvernance.
Prototype ou première brique connectée à une source réelle quand la faisabilité doit être prouvée.
Règles de sécurité, permissions, logs, limites, validation humaine et supervision.
Roadmap de déploiement pour passer du cadrage au système IA maintenable.
Preuves de delivery IA
On rend la preuve volontairement concrète : une douleur reconnue, des sources à auditer, une première brique testable, des traces exploitables et une décision claire sur la suite.
Une équipe commerce arrive le matin avec des alertes dispersées entre ERP, marketplaces, support et reporting. L'IA prépare un brief priorisé au lieu d'ajouter un dashboard à consulter.
Le support repose sur quelques sachants. Le POC vérifie si un assistant peut répondre vite, citer la bonne procédure et reconnaître quand le corpus ne suffit pas.
Les utilisateurs lisent trop d'historique avant de traiter un dossier. L'IA doit produire un résumé utile dans l'interface, avec action validable et reprise manuelle possible.
Orientation
La cartographie sert de point d'entrée. Dès que le besoin se précise, chaque chantier IA prend le relais avec une promesse claire.
Quand vous savez que l'IA peut aider, mais pas encore quel cas d'usage mérite un investissement.
Quand l'IA doit préparer une décision, assister une équipe ou faire avancer un workflow.
Quand la valeur dépend d'abord des documents, API, ERP, CRM, bases ou permissions.
Cartographie IA métier
Un agent, un RAG, un workflow, une application augmentée ou une intégration SI ne répondent pas au même problème. On part du besoin réel : automatiser, assister, chercher, analyser, intégrer, gouverner ou prouver la valeur.
Questions d’achat
Ces réponses posent les frontières entre agent, RAG, automatisation, intégration et cadrage IA.
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.
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.
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.
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.
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
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
