Repérage des cas d'usage
On identifie où l'IA crée de la valeur dans votre entreprise, et, tout aussi important, où elle n'en crée pas.
Intégration IA
Intégrons l'IA, là où elle change vraiment quelque chose.
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.
L'IA n'a de valeur que branchée sur votre réalité.
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.
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.
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.
- Ancrée dans vos données. Le RAG relie l'IA à vos documents et bases, des réponses sourcées, pas inventées.
- Intégrée à l'existant. Dans votre logiciel, votre CRM ou une nouvelle interface, selon ce qui sert le mieux.
- Sous contrôle. Garde-fous, validation humaine quand il le faut, traçabilité des réponses.
- Mesurée. On suit la qualité et le coût dans le temps, on ajuste plutôt que de deviner.
- Sécurité et confidentialité. Vos données restent les vôtres : accès maîtrisés, échanges chiffrés et conformité à la Loi 25 et au RGPD.
Comment ça se passe
De l'idée à l'IA en production
On prouve la valeur sur un cas réel avant d'investir à grande échelle.
Prototype sur vos données
On teste vite sur un cas réel pour valider l'impact avant d'investir.
Mise en système
On industrialise : RAG, garde-fous, intégration dans vos outils et vos flux.
Suivi & amélioration
On mesure la qualité, on corrige, et on étend l'IA aux cas d'usage suivants.
Cas client
Une vision AI-first, structurée de A à Z
Du cadrage à l'architecture, un système agentique pensé pour durer et se réutiliser.
CRM automobile, Mirabel (Québec)
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.
Le défi
- Bâtir le premier CRM automobile 100 % IA, à partir d'une page blanche
- Sécuriser des données clients sensibles dans un environnement multi-clients
- Tenir la charge à l'échelle de millions de données
- Partager une intelligence commune entre clients, sans jamais croiser leurs données
- Couvrir plusieurs usages : automatisation de process, RAG sur les données, agents marketplace et agents internes (employés et clients)
Ce qu'on a livré
- La structuration et l'architecture complète d'un CRM AI-first
- Un système agentique de bout en bout, hébergé sur AWS
- Une architecture modulaire et réutilisable : les agents vivent indépendamment du CRM et peuvent servir ailleurs
- Un accompagnement de partenaire sur la vision produit et le champ des possibles techniques
FAQ
Questions fréquentes
Nos données restent-elles confidentielles ?
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.
Est-ce que l'IA va halluciner ?
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.
Faut-il remplacer nos logiciels ?
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.
Par où commencer ?
Par un cas d'usage concret et mesurable. On préfère prouver la valeur sur un périmètre clair avant d'étendre.
Une idée d'IA en tête ?
Dites-nous où vous voulez l'utiliser. On vous dira franchement si elle tient la route, et comment la construire.
Autres services