Oui, c'est aujourd'hui la norme. Les modèles de langage génériques (ChatGPT, Claude, Copilot) ne suffisent plus à eux seuls dès lors qu'il s'agit de traiter des cas d'usage spécifiques : un agent IA métier se construit sur une base de modèles existants, qu'on spécialise avec vos données, vos process, vos règles internes et vos outils (CRM, ERP, bases documentaires…). Résultat : un outil qui parle votre langue, connaît vos clients, respecte vos procédures.

C'est précisément le cœur du métier du Lab. On ne fait pas de l'IA « en catalogue » : chaque agent est conçu à partir d'un besoin métier réel, en lien direct avec vos équipes RH, finance, commerciales, support ou opérationnelles. Notre méthode : on part du terrain, on prototype vite, on teste en conditions réelles, puis on itère jusqu'à ce que l'agent soit fiable, utile et adopté. L'équipe tech du Lab est pilotée par Chloé Pariente (CentraleSupélec / MIT) et composée d'ingénieurs LLM et architectes issus des meilleures écoles (Polytechnique, Mines, Ponts). On maîtrise autant les approches avancées (RAG, orchestration multi-agents, protocoles MCP & A2A, context engineering) que les environnements low-code (n8n, Power Automate, GPTs internes) selon ce qui sert le mieux votre cas.

Donc oui, un agent IA adapté à vos métiers est non seulement possible, c'est exactement ce que fait le Lab AI Sisters - en mêlant expertise deep tech, ancrage métier et obsession du résultat utilisable.

La plupart des projets IA échouent non pas à cause de la technologie, mais parce qu'ils ont été mal cadrés dès le départ. Selon le rapport MIT NANDA 2025, environ 95 % des pilotes d'IA générative ne produisent aucun impact mesurable, et 70 % des POC ne passent jamais au déploiement. Avant d'investir, il faut donc pouvoir répondre à trois questions : le cas d'usage est-il techniquement faisable ? Le ROI est-il chiffrable ? Les équipes vont-elles vraiment l'adopter ?

C'est exactement la raison d'être de notre prestation Évaluation de projet IA. En quelques semaines, on audite vos besoins, on cadre les cas d'usage, et on livre un rapport décisionnel clair qui couvre : la faisabilité technique (modèles, architecture, sécurité des données), la priorisation des cas d'usage à plus fort impact, une estimation du ROI attendu, et des recommandations concrètes sur la suite (POC, MVP, industrialisation ou abandon). L'objectif est de vous faire gagner du temps et de vous éviter d'investir à l'aveugle dans un projet qui ne passerait jamais l'épreuve du réel.

Avant de lancer un projet IA, il faut le cadrer. L'Évaluation de projet IA du Lab vous donne en quelques semaines les éléments objectifs pour décider : on y va, on repriorise, ou on arrête - avant que le budget ne s'envole.

Tout dépend du niveau de maturité visé. Un POC (Proof of Concept), qui valide la faisabilité technique sur un périmètre réduit, représente un investissement de quelques milliers à quelques dizaines de milliers d'euros selon la complexité. Un MVP, qui met la solution entre les mains d'utilisateurs réels, coûte typiquement 2 à 5 fois plus qu'un POC. Un déploiement à l'échelle relève d'un autre ordre de grandeur, avec des budgets de plusieurs dizaines de milliers d'euros et une trajectoire de 6 à 12 mois. Confondre ces trois étapes, c'est le meilleur moyen de faire exploser son budget.

Pour un premier projet, on recommande de commencer par notre format POC en 6 semaines, qui permet de tester un cas d'usage prioritaire de manière sérieuse sans y engloutir son budget innovation. À l'issue du POC, vous repartez avec un livrable concret, des métriques réelles (performance, taux d'usage, gain de temps estimé) et une recommandation claire sur la suite à donner : MVP, mise en production, ou arrêt si les résultats ne sont pas au rendez-vous. On préfère vous dire d'arrêter un projet qui ne décolle pas plutôt que de vous vendre une industrialisation qui ne servira personne.

Un POC est le meilleur point d'entrée pour valider un premier cas d'usage IA sans risque démesuré, avant d'envisager un MVP puis un déploiement.

Un des grands pièges des projets IA, c'est le « livrable orphelin » : une solution techniquement réussie, mais déposée dans les mains d'équipes qui ne savent pas quoi en faire, n'ont pas été associées à sa conception, ou n'ont pas les relais internes pour la faire vivre. Selon les études sectorielles, c'est l'une des principales causes d'abandon entre le POC et le déploiement.

C'est précisément pour ça qu'on a créé les Missions In House. Plutôt que de vous livrer une boîte noire et de repartir, on intègre un ou plusieurs de nos experts (chef de projet IA, ingénieur LLM, consultant) directement dans vos équipes, pour une durée adaptée à vos besoins. Concrètement, ça sert à : structurer votre stratégie IA dans la durée, accélérer plusieurs projets en parallèle, former vos équipes en continu sur le terrain, et garantir que les outils déployés sont réellement adoptés. C'est particulièrement pertinent pour les DSI, directions Innovation et directions métiers qui veulent monter en autonomie sans passer par un recrutement long ou un cabinet de conseil classique.

On ne se contente donc pas de livrer. Nos Missions In-House permettent d'intégrer nos experts directement chez vous pour structurer, accélérer et pérenniser vos projets IA - avec un vrai transfert de compétences à la clé.

Une bonne collaboration sur un projet IA repose sur trois ingrédients : un cadrage clair dès le départ, des cycles courts d'itération avec les utilisateurs finaux, et une communication fluide entre équipes tech et équipes métier. Les modes de collaboration varient selon les prestataires - certains travaillent en « boîte noire » avec des livrables ponctuels, d'autres en co-construction continue.

Notre méthode tient en quatre étapes simples, qu'on applique sur tous les projets du Lab : (1) on part du besoin métier, pas de la techno ; (2) on prototype vite, en quelques semaines ; (3) on teste en conditions réelles avec vos utilisateurs ; (4) on itère jusqu'à obtenir une solution fiable, utile et adoptée. Concrètement, vous avez un chef de projet dédié qui pilote la relation, des points de synchro réguliers, un accès direct à nos ingénieurs pour les sujets techniques, et des livrables décisionnels à chaque jalon pour que vous puissiez arbitrer en continu. On travaille en transparence totale : vous voyez ce qui fonctionne, ce qui coince, et on décide ensemble. Et parce que l'IA avance vite, on intègre systématiquement dans nos projets la veille des dernières releases pour que votre solution ne soit pas déjà obsolète à sa mise en production.

On collabore en co-construction, avec des cycles courts, une transparence totale et un chef de projet dédié. Vous êtes embarqués à chaque étape, et les décisions clés se prennent ensemble.

Oui - et c'est même souvent la meilleure façon d'avancer sur un projet IA. Un prototype (ou MVP, Minimum Viable Product) est une première version fonctionnelle de la solution, suffisamment aboutie pour être mise dans les mains de vrais utilisateurs, mais volontairement limitée en périmètre pour apprendre vite et ajuster avant d'industrialiser. C'est l'étape qui sépare une preuve de concept technique (POC) d'un produit réellement utilisable.

Le format MVP du Lab s'étend sur 6 semaines et s'adresse aux entreprises qui veulent aller au-delà du simple POC : vous obtenez une solution déployée auprès d'un panel d'utilisateurs réels, avec une interface pensée pour l'usage quotidien, les connexions nécessaires à votre SI, et un suivi des indicateurs d'adoption et de performance. On couvre des typologies variées : agents IA métiers (commerciaux, RH, finance, support), automatisations de workflows, outils de recherche documentaire intelligente, assistants multi-agents sur des tâches complexes. À la fin, vous avez une solution que vos équipes utilisent vraiment - pas une simple démo. Et si le MVP tient ses promesses, on vous accompagne sur le passage à l'échelle ; sinon, vous avez appris beaucoup pour un investissement maîtrisé.

Donc oui, notre format MVP en 6 semaines vous livre un prototype fonctionnel, testé par de vrais utilisateurs et prêt à industrialiser. C'est l'étape clé pour transformer une bonne idée IA en outil réellement adopté.

Les délais varient énormément selon la complexité du cas d'usage. Une automatisation simple (tri d'emails, génération de comptes-rendus, assistant documentaire basique) peut être livrée en une dizaine de jours. Un agent IA métier avec intégration au SI et plusieurs sources de données prend généralement entre 6 semaines et 3 mois. Les projets à grande échelle (déploiement multi-pays, multi-métiers, avec gouvernance complète) s'inscrivent sur plusieurs mois. Le vrai délai, ce n'est pas le développement - c'est l'adoption.

Chez AI Sisters, on structure nos délais autour de quatre formats clairs selon vos besoins. L'Évaluation de projet sur quelque semaines pour auditer, cadrer et prioriser vos cas d'usage avant tout développement. Le POC (généralement sur 6 semaines) pour valider la faisabilité technique d'un cas d'usage prioritaire sur un périmètre restreint. Les Missions In-House qui s'adaptent à votre rythme : nos experts s'intègrent dans vos équipes pour structurer plusieurs projets en parallèle, avec des livrables réguliers selon votre planning interne. Enfin, pour les Agents IA sur-mesure (agents métiers, automatisations, outils internes), on livre généralement un MVP fonctionnel en 6 à 10 semaines selon la complexité d'intégration. Notre approche : on avance par jalons courts et décisionnels - jamais de tunnel de 6 mois où vous ne voyez rien venir. À chaque étape, vous avez un livrable concret, utilisable, et vous décidez de la suite.

Ainsi, le temps de déploiement dépend de la complexité du projet. Le Lab AI Sisters travaille toujours par jalons courts avec des livrables utilisables à chaque étape - vous maîtrisez le timing et les décisions d'investissement.