L'IA qui fait gagner du temps, pas du buzz.
Workflows métier, assistants conversationnels, automatisations WordPress, intégrations Make ou n8n. L'IA appliquée à des cas concrets d'entreprise, avec un retour sur investissement mesurable. Pas de gadget — du temps gagné, des erreurs en moins, des équipes qui respirent.
Vos équipes perdent du temps sur des tâches qui pourraient être automatisées.
- Vous (ou votre équipe) refaites manuellement les mêmes manipulations entre 2-3 outils plusieurs fois par jour.
- Vos clients posent les mêmes 10 questions et personne n'a le temps de leur répondre rapidement.
- Vous voyez vos concurrents « mettre de l'IA partout » et vous ne savez pas par où commencer concrètement.
- Vous avez testé ChatGPT ou Claude pour des tâches précises, mais le passage de l'usage perso à un workflow d'équipe vous échappe.
- Vos données sensibles vous interdisent d'envoyer n'importe quoi à OpenAI — vous voulez des solutions souveraines.
Quatre familles d'automatisations utiles.
Workflows inter-outils
Connecter vos outils existants (CRM, formulaire, comptabilité, Slack, Notion) pour automatiser les transferts de données et les notifications. Outils : Make, n8n (souverain), Zapier.
Assistants IA conversationnels
Chatbots intelligents formés sur vos contenus (FAQ, documentation, procédures). Sur votre site ou en interne. Open source possible (Llama, Mistral) si données sensibles.
Automatisations WordPress
Génération assistée de brouillons, classification automatique d'articles, modération de commentaires, optimisation SEO assistée. Plugin sur-mesure si besoin.
Traitement de données & documents
Extraction d'informations dans des PDF, classification de pièces jointes, résumé automatique de comptes-rendus, traduction. Idéal pour les services administratifs.
Quatre étapes, du diagnostic au déploiement.
Diagnostic des tâches répétitives
Audit d'1 à 2 heures avec vous (ou votre équipe) pour identifier les tâches répétitives, leur volume, leur coût en temps. On chiffre le ROI potentiel.
Choix de la pile technique
Selon vos données et votre budget : LLM cloud (ChatGPT, Claude) ou souverain (Mistral, Llama), Make / n8n / Zapier pour les workflows. Choix justifié.
Prototype rapide
Construction d'une première version fonctionnelle en 1 à 3 semaines. Vous testez en conditions réelles avant industrialisation.
Industrialisation & formation
Déploiement à l'échelle, formation des utilisateurs, documentation. Suivi des indicateurs (temps gagné, erreurs évitées) sur les 3 premiers mois.
Ce que vous récupérez.
Du temps
Les tâches automatisées disparaissent. Vos équipes se concentrent sur ce qui crée vraiment de la valeur.
Moins d'erreurs
Les automatisations ne se trompent pas dans la copie de données ou les calculs simples. Vos équipes ne corrigent plus de bêtises.
Une réponse client 24/7
Les assistants conversationnels répondent aux questions courantes hors heures ouvrées. Vos clients ne restent plus sans réponse.
Une longueur d'avance
Les TPE/PME qui automatisent intelligemment creusent l'écart avec celles qui attendent. C'est le moment.
L'IA appliquée, pas l'IA marketing.
Pragmatisme avant tout
L'IA n'est pas une fin. C'est un outil. Si une macro Excel résout votre problème mieux qu'un LLM, je vous propose la macro.
Souveraineté
Pour les données sensibles, je privilégie les modèles européens (Mistral) et l'auto-hébergement. Vos données restent en Europe.
ROI mesurable
Chaque projet IA démarre par un calcul de gain estimé. Si la projection ne tient pas la route, on ne fait pas — c'est tout l'intérêt du diagnostic initial.
Vos questions sur l'IA en entreprise.
Combien coûte un projet d'automatisation IA ?
De 1 500 € pour un workflow simple (1-2 outils connectés, peu de logique) à 15 000 € et plus pour un assistant conversationnel avancé ou un système de traitement documentaire. Le diagnostic initial chiffre toujours le ROI avant tout engagement.
Mes données vont-elles être envoyées à OpenAI ou Anthropic ?
Pas automatiquement. Si vos données sont sensibles, je propose des modèles auto-hébergés (Llama, Mistral) tournant sur des serveurs européens ou français. Pour les usages moins sensibles, les API d'OpenAI/Anthropic en mode « no training » (qui n'utilisent pas vos données pour entraîner les modèles) sont une option économique.
L'IA va-t-elle remplacer mes salariés ?
Pas dans les projets que je conçois. L'objectif est de retirer le travail répétitif et à faible valeur ajoutée — celui que vos salariés détestent. Le temps libéré sert à monter en valeur sur les tâches qui demandent du jugement humain.
Quels outils utilisez-vous concrètement ?
Selon les besoins : Make et n8n (open source, auto-hébergeable) pour les workflows ; Claude, ChatGPT, Mistral, Gemini pour les LLM ; WordPress + ACF + REST API pour les intégrations sites web ; Python pour les automatisations sur-mesure ; Docker pour l'hébergement isolé.
Et après le déploiement ? Qui maintient ?
Vous, avec une formation — ou Lirius, via un forfait d'intervention. Les automatisations vivent dans la durée et nécessitent des ajustements quand les outils tiers évoluent (changements d'API, nouvelles versions de LLM).
Le RGPD complique-t-il les projets IA ?
Pas si la conception est bonne dès le départ. Pour les traitements de données personnelles, on identifie les bases légales, on minimise les données envoyées au LLM, on choisit un hébergement européen. La CNIL ↗ a publié des recommandations détaillées qui guident la démarche.
Une tâche répétitive en tête ?
Décrivez-la-moi en 5 minutes — je vous dis si elle est automatisable, comment, et combien ça coûterait approximativement. Échange offert.