La plupart des entreprises ont plus de potentiel d'IA qu'elles ne le pensent - enfoui dans des flux de travail répétitifs, des outils déconnectés et un savoir enfermé dans des documents. Nous identifions les opportunités à plus forte valeur, prototypons vite et construisons des systèmes de production avec évaluations, supervision et garde-fous. De l'IA concrète qui se déploie, pas des présentations sur l'IA.
Des agents sur mesure construits sur Claude, OpenAI ou des modèles open-source - avec usage d'outils, raisonnement en plusieurs étapes et points de contrôle avec intervention humaine. Déployés comme API, bots Slack, outils internes ou fonctionnalités orientées client, selon l'endroit où se trouve la valeur.
Des systèmes de génération augmentée par récupération qui connectent votre LLM à vos données réelles - documents, bases de données, CRM, wikis. Construits avec des stratégies de chunking adaptées, des modèles d'embedding et une recherche hybride pour que les réponses soient exactes, pas hallucinées.
Intégrations d'API, pipelines de webhooks et flux n8n/Make qui éliminent les transferts manuels. Nous repérons les tâches que votre équipe répète sans besoin de jugement humain, puis les automatisons correctement, avec gestion des erreurs et journaux d'audit.
Un sprint de découverte structuré à travers vos flux de travail, vos ressources de données et votre outillage actuel. Nous cartographions où le temps se perd, où les décisions sont routinières et où le savoir est cloisonné. Résultat : un registre d'opportunités classées, noté selon l'effort face à l'impact, avec un point de départ recommandé.
Conception du système pour le cas d'usage choisi - architecture des prompts, définitions d'outils, conception du pipeline de données et carte d'intégration. Nous définissons les métriques de succès et les modes de défaillance avant de construire. Une spécification technique légère est revue et validée avant le début du développement.
Des sprints de deux semaines. Un prototype fonctionnel à la fin de la deuxième semaine - un outil que votre équipe peut utiliser et sur lequel donner son avis. Suit la construction de production avec gestion des erreurs adaptée, logique de nouvelles tentatives, contrôle des limites de débit et une suite de tests (évaluations) qui attrape les régressions.
Déploiement en production avec un tableau de bord de supervision qui suit le taux de réussite des tâches, la latence, les taux d'erreur et le coût. Nous animons une session de prise en main pour que vos équipes comprennent comment travailler avec le système, ce qu'il peut et ne peut pas faire, et comment signaler les cas limites.
Nous sommes sur la Rua das Trinas, à Lisbonne, et nous aimons rencontrer nos clients en personne quand cela a du sens. Mais le travail est parti dans 15 pays, et une bonne partie est multilingue, parce que la plupart de nos clients vendent sur plus d'un marché.
Vous travaillez toujours avec des profils seniors. Pas de juniors cachés derrière un chef de projet, pas d'intermédiaire relayant des messages à quelqu'un que vous ne rencontrez jamais. Robin fait ce métier depuis plus de vingt ans - des postes seniors chez Cancer Research UK et MyVoucherCodes, et Search Marketing Account Director de Four Seasons Hotels pour la région EMEA. En 2025, le studio a reçu deux Media Innovator Awards, dont celui de Meilleure Agence de Marketing Digital du Portugal.
L'utile est plus ennuyeux que les gros titres : trier les demandes entrantes, préparer des premières réponses qu'une personne valide, extraire des données structurées de documents, répondre aux questions répétitives, chercher correctement dans votre propre savoir. Des tâches qui grignotent discrètement des heures chaque semaine. Si quelqu'un vous vend une stratégie d'IA sans nommer une tâche précise qu'elle supprime, il vous vend des diapositives.
Ce n'est généralement ni ce qui arrive ni ce que nous recommandons. Ce qui fonctionne, c'est de retirer la partie répétitive d'un travail pour que les gens consacrent leur temps à la partie qui exige une personne. Si l'objectif est d'automatiser quelqu'un pour le mettre dehors, nous ne sommes sans doute pas le bon studio.
Là où vous décidez, et cette décision doit être prise délibérément. Certaines tâches peuvent passer par l'API d'un modèle hébergé ; d'autres ne devraient pas quitter votre infrastructure. Nous vous disons laquelle est laquelle et le construisons de façon à ce que vous ne confiiez pas des données clients à un tiers par accident. Le RGPD n'est pas optionnel, et savoir où se trouvent les données non plus.
Parce que nous le mesurons avant et après. Heures gagnées, temps de réponse, taux d'erreur - selon ce qu'était la tâche. Si cela ne fait pas mieux que ce qui a été remplacé, on l'éteint. Les projets d'IA échouent le plus souvent parce que personne n'a défini à quoi ressemblait le succès.
Souvent non, et nous le disons. Beaucoup d'entreprises gagneraient davantage à corriger leur site ou leur analytics qu'avec n'importe quel projet d'IA. Nous préférons vous le dire au premier appel plutôt que de prendre l'argent.
Dites-nous la tâche répétée qui vous prend le plus de temps. Nous reviendrons vers vous avec une évaluation réaliste de ce que l'IA peut y faire.