Intégration IAAI integration

Intégrons l'IA, là où elle change vraiment quelque chose. Let's integrate AI, where it actually changes something.

On intègre l'intelligence artificielle dans votre entreprise comme un vrai système, pas un gadget. Parfois dans un logiciel que vous utilisez déjà, parfois dans une solution qu'on développe pour vous. Toujours branchée sur vos données, conçue pour faire un travail concret au quotidien. We bring artificial intelligence into your business as a real system, not a gadget. Sometimes into software you already use, sometimes into something we build for you. Always connected to your data, designed to do concrete work every day.

  • Agents conversationnelsConversational agents
  • RAG (documents, bases de données)RAG (documents, databases)
  • Copilotes métierDomain copilots
  • Branchée sur vos donnéesConnected to your data

L'IA n'a de valeur que branchée sur votre réalité. AI is only valuable when it's plugged into your reality. We build it as a reliable system, not a demo.

Tout le monde veut « faire de l'IA ». Peu d'entreprises savent où elle crée vraiment de la valeur. On commence par là : identifier les tâches, les décisions et les flux où l'IA fait gagner du temps ou de la qualité, et écarter le reste. Everyone wants to "do AI". Few companies know where it actually creates value. That's where we start: pinpointing the tasks, decisions and flows where AI saves time or improves quality, and setting the rest aside.

Ensuite on construit. Un agent qui répond à partir de vos documents, un copilote qui assiste vos équipes, une brique qui s'intègre dans votre logiciel existant. On s'appuie sur le RAG pour ancrer les réponses dans vos données, pas sur des suppositions. Then we build. An agent that answers from your documents, a copilot that assists your teams, a component that fits into your existing software. We lean on RAG to ground answers in your data, not on guesswork.

Et on industrialise : tests, garde-fous, suivi de la qualité dans le temps. Une IA en production, pas une démo qui impressionne en réunion et déçoit le lendemain. And we productionize it: tests, guardrails, quality tracking over time. AI in production, not a demo that impresses in a meeting and disappoints the next day.

  • Ancrée dans vos données. Le RAG relie l'IA à vos documents et bases, des réponses sourcées, pas inventées.Grounded in your data. RAG ties the AI to your documents and databases, sourced answers, not invented ones.
  • Intégrée à l'existant. Dans votre logiciel, votre CRM ou une nouvelle interface, selon ce qui sert le mieux.Integrated with what you have. In your software, your CRM, or a new interface, whatever serves best.
  • Sous contrôle. Garde-fous, validation humaine quand il le faut, traçabilité des réponses.Under control. Guardrails, human validation when needed, traceable answers.
  • Mesurée. On suit la qualité et le coût dans le temps, on ajuste plutôt que de deviner.Measured. We track quality and cost over time, and tune instead of guessing.
  • Sécurité et confidentialité. Vos données restent les vôtres : accès maîtrisés, échanges chiffrés et conformité à la Loi 25 et au RGPD.Security and privacy. Your data stays yours: controlled access, encrypted exchanges and compliance with Quebec's Law 25 and the GDPR.

Comment ça se passeHow it works

De l'idée à l'IA en productionFrom idea to AI in production

On prouve la valeur sur un cas réel avant d'investir à grande échelle.We prove the value on a real case before investing at scale.

01

Repérage des cas d'usageUse-case mapping

On identifie où l'IA crée de la valeur dans votre entreprise, et, tout aussi important, où elle n'en crée pas.We identify where AI creates value in your business, and, just as importantly, where it doesn't.

02

Prototype sur vos donnéesPrototype on your data

On teste vite sur un cas réel pour valider l'impact avant d'investir.We test quickly on a real case to validate the impact before investing.

03

Mise en systèmeProductionizing

On industrialise : RAG, garde-fous, intégration dans vos outils et vos flux.We industrialize it: RAG, guardrails, integration into your tools and flows.

04

Suivi & améliorationMonitor & improve

On mesure la qualité, on corrige, et on étend l'IA aux cas d'usage suivants.We measure quality, fix issues, and extend the AI to the next use cases.

Cas clientClient case

Une vision AI-first, structurée de A à ZAn AI-first vision, structured end to end

Du cadrage à l'architecture, un système agentique pensé pour durer et se réutiliser.From framing to architecture, an agentic system built to last and to be reused.

CRM automobile, Mirabel (Québec)Automotive CRM, Mirabel (Quebec)

Maubius CRM

Maubius veut bâtir le premier CRM 100 % IA du secteur automobile. Porté par le cofondateur d'Activix, le CRM le plus utilisé au Canada, le projet repart d'une page blanche. BKBX a été mandaté pour toute la phase de structuration et d'architecture : cadrer la vision, définir les capacités du produit et le champ des possibles techniques. On a accompagné Maubius comme un véritable partenaire, pas comme un simple exécutant.Maubius set out to build the first 100% AI automotive CRM. Backed by a co-founder of ActivX, Canada's most-used CRM, the project starts from a blank page. BKBX was brought in for the entire structuring and architecture phase: framing the vision, defining the product's capabilities and the field of what's technically possible. We worked alongside Maubius as a true partner, not just an executor.

Maubius CRM, le premier CRM automobile 100 % IA

Le défiThe challenge

  • Bâtir le premier CRM automobile 100 % IA, à partir d'une page blancheBuild the first 100% AI automotive CRM, from a blank page
  • Sécuriser des données clients sensibles dans un environnement multi-clientsSecure sensitive customer data in a multi-tenant environment
  • Tenir la charge à l'échelle de millions de donnéesHold up at the scale of millions of records
  • Partager une intelligence commune entre clients, sans jamais croiser leurs donnéesShare common intelligence across clients without ever crossing their data
  • Couvrir plusieurs usages : automatisation de process, RAG sur les données, agents marketplace et agents internes (employés et clients)Cover several uses: process automation, RAG over the data, marketplace agents and internal agents (employees and customers)

Ce qu'on a livréWhat we shipped

  • La structuration et l'architecture complète d'un CRM AI-firstThe full structuring and architecture of an AI-first CRM
  • Un système agentique de bout en bout, hébergé sur AWSAn end-to-end agentic system, hosted on AWS
  • Une architecture modulaire et réutilisable : les agents vivent indépendamment du CRM et peuvent servir ailleursA modular, reusable architecture: the agents live independently from the CRM and can serve elsewhere
  • Un accompagnement de partenaire sur la vision produit et le champ des possibles techniquesPartner-level support on the product vision and what's technically possible

FAQ

Questions fréquentesFrequently asked

Nos données restent-elles confidentielles ?Does our data stay private?

Oui. On conçoit chaque système pour que vos données restent chez vous et ne servent pas à entraîner des modèles tiers. La confidentialité est un critère de départ, pas une option.Yes. We design every system so your data stays with you and is never used to train third-party models. Privacy is a starting requirement, not an option.

Est-ce que l'IA va halluciner ?Will the AI hallucinate?

On limite ce risque avec le RAG : les réponses s'appuient sur vos documents et citent leurs sources. On ajoute des garde-fous et, quand c'est critique, une validation humaine.We limit that risk with RAG: answers draw on your documents and cite their sources. We add guardrails and, where it's critical, human validation.

Faut-il remplacer nos logiciels ?Do we have to replace our software?

Non. On intègre l'IA dans ce que vous utilisez déjà quand c'est possible, et on ne crée une nouvelle interface que si elle apporte vraiment quelque chose.No. We integrate AI into what you already use whenever possible, and only build a new interface when it genuinely adds something.

Par où commencer ?Where do we start?

Par un cas d'usage concret et mesurable. On préfère prouver la valeur sur un périmètre clair avant d'étendre.With a concrete, measurable use case. We'd rather prove value on a clear scope before expanding.

Une idée d'IA en tête ?Got an AI idea in mind?

Dites-nous où vous voulez l'utiliser. On vous dira franchement si elle tient la route, et comment la construire.Tell us where you'd use it. We'll tell you honestly if it holds up, and how to build it.

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