L'IA qui livre des résultats

Les cas d'usage au meilleur retour sur investissement que nous implantons : répondre à des questions à partir de vos propres documents et données, automatiser le traitement répétitif (formulaires, courriels, classification), faire de l'appariement et des recommandations intelligentes, et rédiger des brouillons que votre équipe révise. Si une tâche suit des patrons et gruge des heures de personnel, c'est généralement une candidate — nous vous aidons à identifier lesquelles automatiser en premier.

Ça dépend de la tâche : les modèles diffèrent en qualité de raisonnement, en vitesse, en coût et en conditions de traitement des données. TechGuys travaille avec les trois et architecture votre application pour que le modèle soit interchangeable — vous profitez des progrès rapides de l'IA au lieu d'être captif de la gamme 2026 d'un seul fournisseur.

Oui. C'est ce qu'on appelle la génération augmentée par récupération (RAG) : vos documents sont indexés dans une base de données vectorielle, et le modèle récupère les passages pertinents avant de répondre, avec les sources. Vos données restent dans votre infrastructure — elles ne servent à entraîner le modèle de personne.

Les projets IA chez TechGuys débutent généralement autour de 10 000 $ CA pour une fonctionnalité ou un assistant ciblé. Contrairement au logiciel traditionnel, une application IA comporte aussi un coût mensuel de modèles et d'infrastructure — nous l'estimons dès le cadrage pour que vous connaissiez le portrait complet avant de construire.

Les API commerciales d'OpenAI, d'Anthropic et de Google offrent des conditions où vos données ne servent pas à l'entraînement. Nous minimisons en plus ce qui sort de vos systèmes : les champs sensibles peuvent être masqués, la récupération peut rouler sur votre infrastructure, et nous documentons exactement ce qui est envoyé à quel fournisseur.

Nous traitons l'IA comme n'importe quelle discipline d'ingénierie : jeux d'évaluation automatisés qui détectent les régressions, garde-fous sur les entrées et les sorties, comportement de repli quand le modèle est incertain, et surveillance des coûts et de la latence. C'est la différence entre une démo impressionnante et un système sur lequel votre équipe peut compter.