Tout le monde parle d’intelligence artificielle. Les promesses sont partout : gains de productivité, automatisation, avantage concurrentiel. Pourtant, la réalité du terrain est bien différente. Des POC qui n’aboutissent pas, des outils mal intégrés que personne n’utilise, des budgets engloutis dans des expérimentations sans lendemain. Le problème n’est jamais la technologie. C’est l’absence de méthode pour passer de l’idée à un outil réellement utile au quotidien.
La situation actuelle
- Vous ne savez pas si c’est pour vous. L’IA progresse vite et les annonces vont plus vite encore. Distinguer ce qui est réellement exploitable dans votre métier, aujourd’hui, de ce qui reste une promesse demande un examen honnête plutôt qu’une démonstration.
- Vous ne savez pas par où commencer. Les cas d’usage possibles sont nombreux, mais lesquels apportent une vraie valeur pour votre activité ?
- Vos expérimentations n’aboutissent pas. Un POC prometteur qui reste un POC, c’est du temps et du budget perdus.
- Vos équipes sont sceptiques. Sans accompagnement, l’IA est perçue comme une menace ou un gadget, jamais comme un outil.
- Vous craignez la dépendance. Une IA enfermée dans une API propriétaire, dont vous ne maîtrisez ni le coût, ni les évolutions, ni le sort de vos données, vous expose à des risques durables.
Nos offres
Passerelle MCP
Nous exposons vos applications métier — ERP, GED, ticketing, bases de données — comme des serveurs Model Context Protocol, avec la matrice de droits qui les encadre. Vos agents consultent votre système d’information et y écrivent, sans redévelopper une intégration pour chaque outil. Vous décidez application par application de ce qui est lisible et de ce qui est modifiable.
Agents d’exploitation
Des agents qui collectent les métriques, corrèlent les incidents et produisent les rapports d’exploitation, branchés sur votre supervision existante. Vos équipes gardent la main et les font évoluer. C’est le dispositif qui maintient notre propre infrastructure au quotidien.
Audit d’usage IA
L’inventaire des outils d’IA déjà utilisés dans vos équipes, la cartographie des données qui sortent de l’entreprise, l’évaluation du risque et la recommandation d’un outil validé. Vous savez ce qui circule et vous décidez de la suite en connaissance de cause.
Assistant métier outillé
Un assistant qui connaît votre activité, vos produits, vos procédures. Personas spécialisés et appel d’outils : il ne se contente pas de répondre, il cherche dans vos données, prépare les documents et enchaîne les étapes que vous lui confiez.
RAG documentaire
Interrogez votre base documentaire en langage naturel. Embeddings et bases vectorielles transforment vos arborescences de fichiers en source interrogeable : vos collaborateurs trouvent l’information en secondes au lieu de chercher pendant des heures.
Automatisation documentaire
Triez vos demandes entrantes, extrayez les données de vos factures, contrats et formulaires, et enchaînez les traitements répétitifs. L’information est catégorisée, validée et intégrée dans vos systèmes pendant que vos équipes traitent les dossiers à valeur ajoutée.
Pourquoi Cylian
Pragmatisme avant tout
Pas de PowerPoint de 200 slides. Pas de buzzwords. On identifie ce qui apporte de la valeur, on le construit, on le met en production. Si l’IA n’est pas la bonne réponse à votre problème, on vous le dit.
Pas de vendor lock-in
Nous privilégions les solutions open source et les architectures ouvertes. Vos modèles, vos données, votre infrastructure : tout vous appartient. Quand vos contraintes l’imposent, l’ensemble tourne sur vos propres serveurs, sans qu’aucune donnée ne quitte votre réseau. Vous changez de prestataire demain sans perdre votre investissement.
IA responsable
Biais algorithmiques, explicabilité, vie privée : nous intégrons les préoccupations éthiques dès la conception. Transparence, équité et Privacy by Design sont au cœur de notre approche. Nous suivons le cadre réglementaire européen — AI Act, norme ISO 42001 — pour que vos usages restent conformes à mesure qu’ils se généralisent.
Nous exploitons ce que nous vendons
Nos propres outils reposent sur ces technologies.
- Engram donne une mémoire persistante aux agents IA. Notre serveur de gestion de connaissances est publié en open source et référencé au catalogue MCP de Docker.
- Notre infrastructure est maintenue au quotidien par des agents qui collectent les métriques, analysent les incidents et produisent les rapports.
- Alice, notre assistante en ligne, répond sur nos services et nos formations, cherche dans le catalogue et vous conduit directement sur la bonne page. C’est la version publique de notre assistant interne, qui s’appuie sur des personas spécialisés et sur son propre jeu d’outils.
Quand nous parlons d’agents en production, nous décrivons ce que nous exploitons nous-mêmes — et vous pouvez l’essayer maintenant.
Formation intégrée
Un outil que personne ne comprend est un outil inutile. Le transfert de compétences fait partie de chaque projet, et chaque mission a sa formation : Model Context Protocol prépare la passerelle, AIOps Foundation les agents d’exploitation, et conformité et gouvernance de l’IA encadre les usages que l’audit met au jour. Vos équipes vont plus loin avec Claude Code pour le développeur, prompt engineering avancé et sécurisation des IA en production.
Expertise locale
Basés à Dijon, nous intervenons en Bourgogne-Franche-Comté et partout en France. Un interlocuteur unique, disponible, qui connaît votre projet de bout en bout.
Questions fréquentes
- L'IA est-elle adaptée à notre métier ?
- Cela dépend de vos processus plus que de votre secteur. Les usages les plus solides aujourd'hui — recherche documentaire, tri des flux entrants, connexion d'un agent à vos applications — reposent sur des mécanismes éprouvés et se retrouvent dans la plupart des activités. D'autres promesses restent immatures. Un examen de vos processus distingue les deux dans votre contexte, et si l'IA n'est pas la bonne réponse à votre problème, nous vous le disons.
- Combien coûte un projet d'intégration IA ?
- Le budget dépend de la mission retenue et de la complexité de la mise en production. Nous le découpons par jalon pour que vous gardiez le contrôle.
- Faut-il disposer de beaucoup de données pour commencer ?
- Pas nécessairement. Certains cas d'usage comme les chatbots métier ou le RAG documentaire fonctionnent avec votre documentation existante. D'autres, comme l'analyse prédictive, nécessitent un historique structuré. Nous évaluons précisément ce point avant tout engagement.
- Quel retour sur investissement attendre ?
- Les gains varient selon le cas d'usage. L'automatisation de tâches répétitives génère un ROI mesurable en semaines. L'analyse prédictive ou la classification automatique nécessitent quelques mois pour démontrer leur valeur. Nous définissons les indicateurs de succès dès le cadrage.
- Qu'est-ce qu'un agent connecté à nos outils ?
- Un agent va au-delà de la conversation : il consulte vos applications, rédige dans vos systèmes et déclenche des actions. La connexion passe par le Model Context Protocol, un standard ouvert qui décrit les outils mis à sa disposition. Vous gardez la main sur ce qu'il peut lire et sur ce qu'il peut modifier.
- Quels modèles utilisez-vous ?
- Nous travaillons avec les modèles les plus adaptés à votre contexte : modèles open source hébergeables chez vous, API cloud comme OpenAI, Anthropic ou Mistral, ou modèles spécialisés. Le choix dépend de vos contraintes de confidentialité, de performance et de budget.
- Pouvons-nous héberger l'IA sur notre propre infrastructure ?
- Oui. Les modèles open source se déploient sur vos serveurs, sans qu'aucune donnée ne quitte votre réseau. Ils restent en retrait des meilleurs modèles cloud sur les tâches les plus complexes, mais couvrent la majorité des usages métier. Nous évaluons ce compromis dès l'audit.
- Nos données restent-elles confidentielles ?
- Oui, c'est un prérequis. Nous proposons des architectures on-premise ou cloud privé quand la confidentialité l'exige. Aucune donnée client ne transite par des services tiers sans accord explicite. Les contrats incluent des clauses de confidentialité strictes.
- Combien de temps dure un projet complet ?
- La durée dépend de la mission retenue et de votre contexte. Nous chiffrons au cadrage, et chaque jalon reste indépendant : vous décidez de poursuivre ou non.
Pour aller plus loin
- Intégrer l’IA dans un système existant passe souvent par une modernisation applicative pour préparer votre SI.
- L’analyse prédictive suppose un historique structuré : notre expertise en Business Intelligence met vos données en état d’alimenter un modèle.
- Formez vos équipes parmi 28 formations IA, de l’AIOps à la gouvernance de l’IA et au déploiement d’une IA open source en local.
- Découvrez Engram, notre serveur open source de gestion de connaissances pour agents IA.
- Essayez Alice, notre assistante en ligne : elle interroge notre catalogue et vous oriente vers la bonne page, outillée comme les agents que nous déployons.
Chaque projet IA commence par une conversation.
Parlons de votre cas d'usage →
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