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Infinity Labs

Transformation et ingénierie IA

Nous transformons les processus métier en systèmes intelligents.

Nous concevons, construisons et opérons des systèmes métier avec l’IA pour les entreprises de taille intermédiaire et les grands comptes. En production, évalués, sous contrôle humain dès le premier jour.

Lancer un AI Opportunity SprintExplorer les solutions
01 Découvrir
02 Construire
03 Opérer

L’écart opérationnel

Beaucoup d’entreprises ont des expériences d’IA. Peu ont une IA qui tourne au cœur de leurs opérations.

L’écart n’est pas l’intelligence. C’est l’ingénierie.

Un pilote

  • Tourne sur des données d’exemple
  • Vit hors de vos systèmes
  • Jugé sur une démo
  • Reste sans propriétaire à la fin

Un système en production

  • Connecté aux permissions et aux registres
  • Étapes typées : code, IA, agents, personnes
  • Évalué à chaque changement
  • Opéré par une équipe désignée

Modèle opérationnel

Un système continu, pas trois passations.

L’équipe qui cartographie l’opportunité construit le système et l’opère en production. Personne n’hérite du travail d’un autre.

Modèle opérationnelDécouvrir
  1. Découverte · Architecture

    Découvrir

    Trouver où l’IA crée une valeur mesurable dans vos processus, et où elle n’en crée pas.

    • Découverte d’opportunités
    • Évaluation de maturité
    • Cartographie des processus
    • Feuille de route et dossier économique
    Capacités · Découvrir
  2. Prototype · Évaluation

    Construire

    Concevoir le système avec le bon mélange de logiciel, d’IA, d’agents et d’approbation humaine.

    • Systèmes de flux agentiques
    • Connaissance et intelligence documentaire
    • Fondations données + IA
    • Intégration et infrastructure
    Capacités · Construire
  3. Déploiement · Exploitation

    Opérer

    L’exploiter comme un système vivant : évalué, observé, gouverné et amélioré.

    • Managed AI
    • Évaluation et portes de qualité
    • Observabilité et maîtrise des coûts
    • Amélioration continue
    Capacités · Opérer
  4. Labs · alimente les trois étapes

    Chaque système nous apprend quelque chose sur l’évaluation, l’orchestration, les documents ou les données. Labs transforme ces leçons en accélérateurs, en expériences et, lorsqu’elles le méritent, en produits.

    Dans Labs

Solutions

Les processus où les systèmes intelligents se financent d’eux-mêmes.

Toutes les solutions
  1. 01Connaissance d’entrepriseLa connaissance vit dans des disques partagés, des wikis, des tickets, des boîtes mail et quelques personnes expérimentées. Les mêmes questions reçoivent une réponse chaque semaine.
  2. 02Intelligence documentaireDe gros volumes de documents sont lus, ressaisis et vérifiés par des personnes, un par un.
  3. 03Opérations clientLes agents passent l’essentiel de leur temps en recherches, rédaction et demandes répétitives plutôt que sur les cas qui demandent du jugement.
  4. 04Systèmes de revenusLes leads attendent des heures ou des jours une première réponse qualifiée.
  5. 05Opérations intelligentesLes processus traversent cinq outils et trois équipes, tenus ensemble par des e-mails et des tableurs.
  6. 06Systèmes marketingLa marque, le site, le contenu et les campagnes sont construits par des mains différentes et finissent par ne plus concorder.

IA × marketing digital

Le marketing tourne avec la même discipline d’ingénierie que les opérations.

Une équipe marque, contenu et médias travaille dans le système que nous construisons. Chaque campagne est instrumentée, chaque décision de budget s’appuie sur des données et chaque lead arrive qualifié au commerce.

Systèmes marketing

Ce que l’équipe opère

  • Positionnement et système de marque
  • Site, landing pages et contenu
  • SEO et canaux organiques
  • Médias search, social et programmatique
  • Production créative
  • Analytique et attribution

Ce qu’apporte la couche IA

  • Recherche marché et concurrence à grande vitesse
  • Variantes créatives dans les règles de marque
  • Classification et qualification des leads
  • Règles de budget avec approbation humaine
  • Reporting relié aux KPI métier

Chaîne illustrative · de la marque au lead

  1. EntréeSignaux marché et concurrence
  2. Approbation humainePositionnement et marque
  3. DéterministeSite, landings et contenu
  4. IAVariantes créatives
  5. AgentCampagnes et enchères
  6. SortieLead qualifié dans le CRM
DéterministeIAAgentApprobation humaine

Comment Infinity Labs construit

Chaque étape est typée avant d’être codée.

Déterministe là où les règles sont connues. IA là où il faut du jugement. Agents là où l’autonomie est sûre. Une personne là où les erreurs coûtent cher.

Illustratif · réception de documentschaque décision est journalisée
  1. EntréeDocument entrant
  2. IAClasser + extraire
  3. DéterministeValider vs règles ERP
  4. Approbation humaineRevue des exceptions
  5. DéterministeEnregistrer dans le système
  6. SortieSurveiller la qualité
DéterministeIAAgentApprobation humaineIllustratif, pas un cas client.

  1. L’IA part du métier

    Partir du processus et du résultat, pas du modèle.

  2. Architecture minimale suffisante

    L’architecture la plus simple qui répond de façon fiable aux exigences métier, d’échelle, de sécurité et de conformité.

  3. Autonomie contrôlée

    Tous les problèmes ne nécessitent pas un agent autonome.

  4. Pas d’IA sans évaluation

    L’IA en production doit avoir une qualité mesurable.

  5. Pas d’IA sans KPI métier

    Les métriques d’IA doivent se relier aux résultats métier.

  6. Agnosticisme des modèles

    Les bons modèles et fournisseurs pour chaque tâche, interchangeables derrière des interfaces évaluées.

  7. La production avant la démo

    Un prototype qui n’atteint jamais la production n’est pas un succès.

  8. Amélioration continue

    Le déploiement ouvre la phase d’exploitation. Il ne clôt pas la mission.

Où commencent les missions

Les missions commencent par une décision, pas par une présentation.

L’AI Opportunity Sprint cartographie vos processus, note chaque opportunité et conçoit celles qui méritent d’être construites. Vous repartez avec un plan qu’une équipe d’ingénierie peut exécuter.

Lancer un AI Opportunity SprintCe qui est inclus
  1. Phase 1

    Cartographier

    Comment le travail circule vraiment, où il attend, ce qu’il coûte.

  2. Phase 2

    Noter

    Valeur, faisabilité, maturité des données, risque. Les échecs sont documentés aussi.

  3. Phase 3

    Concevoir

    Flux cible, architecture, points d’approbation, dossier économique.

Labs

Le savoir d’ingénierie qui se répète devient une technologie réutilisable.

Dans Labs

  • NOIT

    Intelligence marché, concurrentielle et créative pour les équipes marketing et stratégie.

    en développement

  • Harnais d’évaluation

    Une façon réutilisable de construire des jeux de tests à partir de cas réels et de les exécuter à chaque changement.

    interne

  • Patrons d’orchestration de flux

    Patrons de référence pour les étapes déterministes / IA / agent / approbation humaine.

    interne

Ce à quoi vous pouvez nous tenir

La confiance se construit dans le système, elle ne se revendique pas sur un badge.

Évaluation avant le lancement
Un jeu de tests issu de vos cas réels. Un changement qui dégrade la qualité n’est pas déployé.
Approbation humaine par conception
Là où une erreur coûte cher, une personne décide. Le système prépare la décision.
Accès minimal aux données
Agents et pipelines reçoivent l’accès minimal nécessaire, appliqué dans le code et journalisé.
Un responsable désigné
Managed AI ou une passation structurée. Quelqu’un est toujours responsable en production.

Prochaine étape

Où un système intelligent changerait-il d’abord votre opération ?

Commencez par un AI Opportunity Sprint, ou réservez un échange de 30 minutes sur le processus que vous avez en tête.

Lancer un AI Opportunity SprintRéserver un échange de 30 minutes