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.
Intégration IAAI integration
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.
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.
Comment ça se passeHow it works
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.
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.
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.
On industrialise : RAG, garde-fous, intégration dans vos outils et vos flux.We industrialize it: RAG, guardrails, integration into your tools and flows.
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
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 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.
Le défiThe challenge
Ce qu'on a livréWhat we shipped
FAQ
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.
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.
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 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.
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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