Expertises - Projets pilotes IA

L’IA paraît accessible, jusqu’au moment où les projets dépassent le budget, les heures planifiées et l’enthousiasme. Peu d’insights. Des outils IA éparpillés. À peine plus de productivité. Le projet finit dans un dossier archivé, sans avoir quitté le POC (preuve de concept). Votre équipe a voulu aller vite, voir grand. La méthode est pourtant inverse: commencer petit à petit, et le marketing est le meilleur département où commencer. C'est souvent là qu'on a le plus de données déjà prêtes à être exploitées et le plus de processus aussi prêts à être automatisés.

Cas d'usage et analyse build vs buy

Priorisez les cas d’usage IA ayant un réel impact sur vos objectifs d’affaires et une faisabilité concrète. Ensemble, on évalue les options possibles pour les tester entre outils existants, plateformes configurables et modèles sur mesure (build vs buy).

Préparation et centralisation des données

Préparez votre écosystème pour le projet pilote IA-CRM, média, e-commerce et CX. On audite, centralise et structure vos données marketing existantes dans un cadre sécurisé afin d’alimenter l’IA avec des signaux fiables, cohérents et réellement exploitables.

Conception du projet pilote IA

Testez vos besoins IA dans un cadre réel. On développe ou configure les modèles IA pertinents selon vos cas d’usage: segmentation, scoring et prédiction, recommandation, automatisation marketing, personnalisation, puis on les entraîne sur vos données dans un environnement contrôlé.

Mesure, apprentissage et décision

Obtenez une vue claire des résultats du projet pilote IA grâce à des indicateurs partagés (KPI). Avec vos équipes marketing et data, on interprète les résultats et on prend une décision nette: déployer, ajuster ou arrêter.

Préparation à l’échelle

Préparez le passage du pilote à la production. On rassemble la documentation, on organise le transfert de connaissances et on construit une feuille de route vers le déploiement à grande échelle, en alignant équipes, processus et technologies.

Pour nous, un projet pilote IA n’est pas une démo technologique. C’est un outil de décision d’affaires.

On privilégie une approche build vs buy agnostique sans écarter aucune option. On analyse la valeur de l'IA sous tous ses angles: stratégie d’affaires, marketing, données et ingénierie, machine learning. On vous accompagne de la réflexion stratégique au test, puis vers les prochaines étapes, que le pilote passe à grande échelle ou non.

Agence IA de l'année 2026  

Prix BoomeranG

Prix IDEA

Écho Grand Prix

Search Engine Land Awards - Gagnant 2025

Search Engine Land Awards - Gagnant 2024

ON Oncon Icon Awards - Gagnant 2021

Google Search Honours Awards

Prix Média Or IDEA

Google Awards 2025

Google Awards 2024

Prix Dialogue Excellence en santé organisationnelle 2026

85%

de détection de l'attrition

Réduire l'attrition client avec un modèle prédictif d'IA

Intelligence artificielle +13

Dans un contexte de forte croissance où la fidélisation est un levier clé de rentabilité, nous avons aidé WeCook à transformer ses données en avantage compétitif.

En structurant un entrepôt de données unifié et en développant un modèle prédictif de churn alimenté par l’intelligence artificielle, nous avons permis à l’équipe d’identifier les clients à risque et d’agir de façon proactive, avec des insights directement exploitables par le marketing.

Résultat : une précision de 85 % dans la détection des clients à risque, une mise en place de la solution en un mois malgré la complexité des sources de données, et une capacité accrue à générer des insights avancés pour optimiser les opérations marketing.

La preuve qu’une architecture de données solide, combinée à l’IA, peut transformer des données complexes en décisions d’affaires concrètes.

Trouver les réponses, c'est dans notre ADN.

C'est le test d'un cas d’usage précis de l’IA avec des données réelles, dans un cadre contrôlé. Le but est de valider la valeur d’affaires, la faisabilité et l’adoption avant tout déploiement à grande échelle.

Pour réduire les risques et prendre des décisions sur des faits. Le pilote permet d’apprendre rapidement, de mesurer l’impact réel et d’éviter des investissements sans preuve de valeur.

Parce que les données sont fragmentées, les cas d’usage mal reliés aux objectifs d’affaires et les équipes travaillent en silo. L’échec est rarement technologique, mais organisationnel.

Cela dépend du cas d’usage, des données et de la maturité. Acheter quand les outils répondent aux besoins, construire quand l’avantage concurrentiel le justifie.

Par sa capacité à générer des insights exploitables, à gagner en productivité ou en performance, et à être adopté par les équipes. Ses résultats mènent à une prise de décision: déployer, ajuster ou arrêter.

Et si votre stratégie IA commençait par un projet pilote ?

Ils nous ont fait confiance

95 % des projets d’IA générative ne livrent pas de valeur mesurable, principalement en raison d’un manque d’intégration et d’alignement avec les priorités d’affaires.