Intelligence artificielle à Valenciennes Des usages concrets.
Une IA adaptée à votre activité.
Nous pensons où et comment l’IA peut agir, avec quelles données et quel contrôle pour l’utilisateur.
Agents IA, assistants documentaires, IA locale ou cloud : chaque projet commence par un diagnostic humain de votre contexte.
- Des produits et des projets clients conçus par notre équipe
- Un calculateur IA locale en accès libre
- Une équipe à Valenciennes, dans le Nord
Des projets auxquels nous avons contribué
- Harrys FoodService
- Esprit Dog
- Jeans Industry
- Diamant Gems
- Maison Fika
- France Barnums
- Aurlom
- Digicel
- SCS Sentinel
- Cogeferm
- Module CIC
Du conseil au développement,
avec vos règles.
Les contrôles et les points de validation sont adaptés à votre activité.
- IA locale en entrepriseVotre IA. Dans l’environnement que vous maîtrisez.
- Intégration IA aux outils métierVos logiciels restent. L’IA s’y intègre.
- Création de harness IADonnons à votre agent les moyens d’agir.
- Conseil en IA agentiqueDécider avant de construire. Garder la main ensuite.
- Audit & cadrage IAComprendre d’abord. Choisir le bon premier projet IA.
- Automatisation métierMoins de tâches répétitives. Plus de temps pour avancer.
- Agents IA sur mesureDes agents qui font avancer le travail.
- Assistants documentaires & RAGVos documents. Une réponse, avec ses sources.
- Développement IA sur mesureUne application IA conçue pour le travail de vos équipes.
- IA pour le e-commerceVos équipes e-commerce. Des usages IA pensés pour elles.


L’IA n’est rien… sans l’humain qui analyse votre contexte.
L’IA est un accélérateur. Sans diagnostic humain pour réorganiser les processus, elle ne fait qu’automatiser le désordre. Nous partons donc d’une tâche précise : alimenter des formulaires, retrouver une procédure, orienter une demande ou mettre à jour un dossier.
Nous construisons ensuite les connexions, le contexte et les contrôles qui permettent d’aller au bout, avec les points de validation adaptés à votre activité.
Votre projet IA, étape par étape.
À chaque étape, une décision prise avec vous.
Validé avec vousUne tâche, de vrais exemples
Nous partons d’une tâche réelle, avec un début et une fin observables. Vos exemples comptent : les cas simples, les cas pénibles et ceux qui posent problème aujourd’hui.
Un premier essai sur vos données
Modèle, sources et outils sont testés sur vos exemples, puis comparés à la façon dont le travail se fait aujourd’hui. C’est le moment de découvrir ce qui manque.
Les droits et les connexions
Ce que l’IA peut lire, ce qu’elle peut écrire, ce qui passe par une validation. Les connexions à vos logiciels suivent ces règles, compte par compte.
Les tests sur scénarios
Un jeu de scénarios construit avec vos équipes contrôle les résultats, les erreurs et les demandes d’aide. Il est rejoué avant chaque mise à disposition.
La mise en service
Un premier groupe utilise l’outil dans son travail. Les exécutions, les reprises humaines et les coûts sont suivis dès le premier jour.
Le suivi dans la durée
Nouveau modèle, nouvelle version de vos logiciels, procédure modifiée : chaque changement passe par les scénarios avant d’arriver chez vos utilisateurs.
L’IA tourne déjà dans des produits que nous avons développés.
Conçus, développés et exploités par la même équipe que vos projets.
Des ingénieurs, pas un chatbot.
Le diagnostic et le développement sont menés par l’équipe, avec les points de validation adaptés à votre activité.

LilianIngénieur IA · RAG & LLM

JubaFounder et consultant Tech
Les questions que vous vous posez sur l’IA.
Une autre question ? Écrivez à hello@dilios.fr ou appelez-nous.
Pourquoi commencer par un diagnostic ?
Parce que l’IA accélère ce qui existe déjà, y compris ce qui fonctionne mal. Sans diagnostic humain pour réorganiser les processus, elle ne fait qu’automatiser le désordre. L’audit et le cadrage servent à regarder comment le travail se fait avant de choisir un outil.
Que veut dire « AI-native » ?
Cela désigne des produits dont la place de l’IA est pensée dès la conception : où et comment elle agit, avec quelles données, et quel contrôle pour l’utilisateur. C’est ainsi que nous concevons des produits comme myEasyContent et des projets clients comme Zeneli.
Faut-il entraîner notre propre modèle ?
Pas systématiquement. Selon le besoin, une API de modèle existant, une recherche dans vos documents ou une automatisation classique peut suffire. Nous choisissons l’approche à partir des usages et des contraintes.
Peut-on garder une validation humaine ?
Oui. Les étapes qui produisent une réponse, modifient une donnée ou déclenchent une action peuvent être séparées. Nous définissons avec vous ce qui demande une validation et ce qui peut être automatisé.
Peut-on commencer avec un périmètre limité ?
C’est souvent une bonne façon de décider. Un premier cas d’usage et un jeu d’exemples représentatifs permettent de comparer la solution au fonctionnement actuel avant d’investir davantage.
À qui appartiennent le code, les consignes et l’environnement de l’agent ?
C’est écrit avant de commencer. Le devis distingue ce qui est développé pour vous (code, consignes, scénarios de test, documentation) des briques existantes réutilisées. Vous savez dès le départ ce qui vous sera remis, et sous quelle forme.
Où passent nos données ?
Nous dessinons leur trajet complet : modèle, connecteurs, journaux, outils de recherche et services externes. Chaque flux est validé avec vous. Si une donnée ne doit pas sortir, l’architecture change : modèle local, autre fournisseur ou données masquées.
Comment se construit le budget d’un projet IA ?
Trois postes distincts : le cadrage, le développement, puis l’usage (appels au modèle ou matériel, hébergement, suivi). Nous les chiffrons séparément pour que vous puissiez les comparer. Notre guide sur le budget d’un projet IA détaille chacun d’eux.
Que se passe-t-il après la mise en service ?
Les modèles changent, vos logiciels et vos procédures aussi. Le suivi couvre les exécutions, les coûts, les connecteurs et un jeu de scénarios rejoué avant chaque changement. Ses modalités sont fixées dès le cadrage.
Faut-il signaler à nos clients qu’ils échangent avec une IA ?
En général, oui. Le règlement européen sur l’IA (AI Act) impose d’informer les personnes qu’elles interagissent avec un système d’IA, sauf si c’est évident. Nous prévoyons cette mention dans l’interface ; pour les cas sensibles, votre conseil juridique valide le dispositif.







