Le travail répétitif et vérifiable.
- Lire et classer
- Extraire et synthétiser
- Proposer une première réponse
Intelligence artificielle appliquée · Nouvelle-Calédonie
L’IA prépare. Votre équipe décide.
Pégase intègre l’IA à vos outils pour lire des documents, comprendre des demandes et préparer les prochaines actions, avec les contrôles nécessaires.
Une IA sous contrôle
Automatiser la préparation, pas les décisions sensibles.
L’IA traite le volume et prépare une information exploitable. Votre équipe garde la main dès qu’une situation demande du contexte, du jugement ou une validation.
Les actions qui demandent du jugement.
- Vérifier le résultat
- Traiter les exceptions
- Valider et agir
Usages concrets
Ce que l’IA peut prendre en charge.
Lire et classer
Extraire les informations utiles de documents, messages ou demandes avant validation.
Rechercher dans vos données
Retrouver une réponse dans les sources autorisées sans parcourir chaque fichier manuellement.
Préparer une réponse
Produire un brouillon ou une synthèse que l’équipe peut vérifier, corriger et utiliser.
Comprendre une demande
Qualifier un message, un appel ou un document puis déclencher le bon parcours métier.
Réalisations
L’IA intégrée à des outils en service.
Livia · accueil téléphonique IA
Une IA qui répond au téléphone et réserve dans l’agenda.
Les appels sont traités selon les disponibilités réelles et les rendez-vous restent synchronisés.
Soleil Immobilier · traitement d’images
Les photos immobilières sont préparées automatiquement.
Retouche, suppression d’éléments gênants, amélioration, recadrage et filigrane sont réunis dans un même outil.
Comment ça se passe
Un usage précis avant de choisir un modèle.
Choisir un usage précis
Nous partons d’une tâche répétitive où comprendre du texte, une image ou un document prend du temps.
Tester sur des cas réels
Les résultats, les erreurs possibles et les données autorisées sont vérifiés avant la mise en service.
Intégrer et contrôler
L’IA rejoint l’outil ou le processus existant, avec une validation humaine lorsque l’impact le demande.
Questions fréquentes
Les points utiles avant de commencer.
Comment savoir si l’IA est pertinente pour mon entreprise ?
Nous partons du travail réel, des volumes et des erreurs actuelles. Si une règle simple suffit, nous ne rajoutons pas d’IA artificiellement.
Mes données sont-elles envoyées à un modèle public ?
Cela dépend de l’architecture retenue. Les fournisseurs, les accès et les données autorisées sont définis selon la sensibilité du projet.
L’IA peut-elle se tromper ?
Oui. Les usages sont donc conçus avec des limites, des contrôles et une validation humaine lorsque l’erreur peut avoir un impact important.