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Société

L’équipe qui transforme une question coûteuse en une IA qui vous appartient

NatusAI relie les connaissances de votre organisation dans une IA que vos équipes peuvent vérifier, sur une infrastructure que vous maîtrisez. Nous sommes à la fois une équipe de mise en œuvre et un éditeur de plateforme : nous partons du travail réel, prouvons le résultat, et construisons sur un socle que vous conservez.

résultats clients mesurés dans des secteurs réglementés
3
cas d’usage, dont 3 avec des résultats clients réalisés
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Une équipe d’ingénieurs discute d’une architecture de données connectées autour de deux bureaux (image d’illustration)

Image d’illustration.

Qui nous sommes

Pensés pour les organisations qui doivent pouvoir expliquer leur IA

Nous travaillons avec des organisations réglementées et riches en données : opérateurs télécoms, gestionnaires de réseau, banques et institutions publiques. Leurs questions sont concrètes : où part le temps, quelle décision peut être justifiée, et où les données ont le droit de s’exécuter.

Notre réponse a deux volets. Une équipe senior qui obtient un résultat opérationnel sur une question métier. Et une plateforme de connaissances connectées, pour que chaque nouvelle application s’appuie sur ce que la précédente a déjà relié.

Ce que vous pouvez acheter aujourd’hui, c’est une mission d’accompagnement menée par notre équipe, sur le moteur éprouvé dans nos projets clients, avec les interfaces NatusAI Lyra. Les produits marqués Feuille de route indiquent la direction de la plateforme. Produits et statut

Indépendante par conception. Connectée par nature.

Notre méthode

Cadrage, pilote sur une question coûteuse, puis déploiement à l’échelle

Nous définissons le périmètre avec vous, au lieu de supposer qu’un même déploiement convient à toutes les organisations. Chaque étape se conclut par une décision qui vous appartient.

Les mêmes quatre phases que sur notre page d’accueil (analyser, concevoir, construire et intégrer, adopter et améliorer), regroupées en trois décisions.

Un consultant et des responsables cartographient ensemble un processus sur un mur de notes (image d’illustration)

Qui participe

Votre responsable de processus, vos chefs d’équipe et votre architecte informatique, rejoints par la conformité et la sécurité dès la conception. Côté NatusAI : un consultant principal responsable du résultat, un architecte de solution et les ingénieurs qui construisent dans votre environnement.

  1. Cadrage · Analyser

    Formuler la question et vérifier les éléments disponibles

    Nous clarifions le résultat attendu, les parties prenantes et les contraintes. Puis nous examinons sources, définitions, autorisations et qualité des données avec les personnes qui les connaissent.

    Vous obtenez : un point de référence, un premier cas d’usage délimité et un plan chiffré, conclus par une décision de poursuivre ou non.

  2. Pilote · Concevoir, construire et intégrer

    Faire la preuve sur une question coûteuse

    Nous construisons une application ciblée dans votre environnement et la connectons aux systèmes que vous exploitez déjà. Elle est mesurée au regard des indicateurs clés convenus lors du cadrage.

    Vous obtenez : une application opérationnelle, testée au regard des indicateurs convenus, avec les contrôles demandés par votre équipe risques.

  3. Déploiement à l’échelle · Adopter et améliorer

    Déployer, former et réutiliser le socle

    Nous documentons les responsabilités, formons les équipes une à une et affinons à partir de cas réels. La question suivante s’appuie sur les données et les connexions que le pilote a déjà mises en place.

    Vous obtenez : des équipes formées, une documentation et une comparaison avant/après mesurée.

Services

Comment nous pouvons vous aider

La bonne combinaison dépend de votre question, de vos systèmes existants, de vos équipes et du lieu où la solution doit s’exécuter. Chaque service est cadré pour que la première version soit utile et compréhensible.

Rendu illustratif : des flux d’information distincts convergent vers un même point de décision
Une formatrice accompagne des collaborateurs dans un nouveau processus assisté par l’IA, en salle de formation (image d’illustration)

L’adoption fait partie de la mise en œuvre

On ne fait confiance qu’à ce que l’on comprend. Formation, documentation et accompagnement sont cadrés avec la construction, et non ajoutés à la fin.

6 h

de formation des équipes chez un opérateur télécoms

30 jours

d’accompagnement après la mise en service, même opérateur

Cadrage et analyse

Transformer une ambition large en question concrète, en premier périmètre et en décisions sur lesquelles votre équipe peut agir.

Préparation des données

Inventorier, rapprocher et documenter les informations dont le processus a besoin, avec la relecture des personnes qui les connaissent.

Développement d’applications

Façonner une application ciblée autour d’informations, de règles, d’autorisations et d’actions convenues.

Planification de l’intégration et du déploiement

Cartographier les connexions entre systèmes et les hypothèses d’exploitation, puis confirmer la configuration de déploiement adaptée au périmètre.

Qualité et accompagnement

Examiner le comportement, les accès et les éléments probants avant le déploiement, et aider utilisateurs et responsables techniques à comprendre leurs responsabilités.

Amélioration des processus

Cartographier les processus, les dépendances et les points où le travail ralentit. Choisir des méthodes d’amélioration adaptées au problème et aux personnes qui font le travail.

Niveaux de support, délais de réponse attendus, formation et optimisation continue sont convenus dans le périmètre de la mission.

Nos convictions

Trois principes au cœur de chaque mission

Ils sont inscrits dans l’architecture et dans le contrat, pas seulement sur cette page.

Recherche

Des idées qui méritent d’être connectées

Nos articles expliquent l’architecture et les arbitrages qui sous-tendent la plateforme, à l’intention des équipes techniques qui l’évalueront.

Rendu schématique d’un modèle de données réparti sur des serveurs connectés

Au-delà des monolithes et des microservices : comment Cygnus est conçu pour passer à l’échelle

Pourquoi réunir données et logique applicative dans un même modèle peut réduire le travail d’intégration, pourquoi réplicas et shards répondent à des problèmes de montée en charge différents, et pourquoi les réponses de l’IA ont besoin de mémoriser ce qui était connu, et quand.

Un point de vue de conception de l’équipe NatusAI : NatusAI Cygnus v1 est prévu pour un serveur unique, et la montée en charge distribuée relève de la suite de la feuille de route.

Commencer par une question

Échangez avec l’équipe derrière ces résultats

Venez avec la question métier qui vous coûte le plus. Nous vous dirons honnêtement si l’IA peut changer la donne, et comment nous le mesurerions.

Ou écrivez-nous à contact@natusai.com.

Une consultante et un client lors d’un premier rendez-vous (image d’illustration)