hIAppy Lab
Prototypage IA en 5 à 15 jours
En quelques jours, construisez un prototype IA fonctionnel ou un MVP IA testable pour valider rapidement vos cas d'usage IA. Notre équipe pluridisciplinaire — créatif, technologue et ingénieur IA — intervient ensemble pour garantir des solutions fiables et rapidement déployables. Les prototypes validés servent de base à la mise en production dans l'offre hIAppy Stream.
À qui s'adresse le sprint de prototypage
Les profils et organisations pour lesquels cette offre est particulièrement adaptée
Notre méthode
Un processus éprouvé en 4 étapes pour transformer votre idée en prototype validé
Idée
Nous analysons votre idée et identifions les enjeux clés pour une validation rapide de votre cas d'usage IA.
Atelier cadrage
Nous définissons ensemble les objectifs, le périmètre et les indicateurs de réussite pour réduire les risques avant investissement.
Prototype
Nous développons un prototype IA fonctionnel en 3-5 jours maximum, grâce à l'IA qui accélère le processus de développement. Nos prototypes IA s'appuient sur des architectures cloud modernes et exploitent vos données métier existantes.
Test & Livrable
Nous testons avec vos utilisateurs et livrons un MVP IA testable avec documentation technique et recommandations pour industrialisation.
Résultats obtenus
Les bénéfices concrets de notre accompagnement
Validation en 15 jours au lieu de 6 mois
Testez vos hypothèses rapidement grâce à un prototype fonctionnel avant d'investir dans un développement complet.
ROI mesurable dès le prototype
Identifiez les gains potentiels et présentez un business case chiffré à votre direction ou investisseurs.
Décisions basées sur des données réelles
Obtenez des retours utilisateurs concrets pour orienter vos choix technologiques et fonctionnels.
Automatisations opérationnelles immédiates
Certains prototypes peuvent être directement utilisés en production pour des gains de productivité rapides.
Pourquoi choisir le prototypage sprint ?
Les avantages concrets de notre approche pour votre projet
Réduction du risque projet
Validez votre concept avant d'investir massivement dans le développement complet.
Décision éclairée
Obtenez des données concrètes d'usage pour orienter vos décisions d'investissement.
Engagement des équipes
Mobilisez vos collaborateurs autour d'un projet tangible et testable.
Valorisation externe
Présentez un prototype fonctionnel à vos investisseurs, clients ou partenaires.
Des automatisations concrètes
Connecter vos prototypes à vos outils existants (CRM, ERP, messagerie) pour des gains immédiats de productivité.
Ils ont prototypé avec nous
Découvrez nos projets de prototypage IA
Lesaffre
Industrie / R&D
Les équipes de recherche de Lesaffre, où qu'elles soient dans le monde, accèdent à leur connaissance scientifique via une plateforme collaborative souveraine. Le projet démontre la maîtrise du RAG bien avant qu'il ne devienne un standard.
TAIK
Mode & E-commerce
IRVYN transforme une photo smartphone en shooting studio et en annonce prête à publier, en 30 secondes, sans matériel ni prestataire. Côté B2C, il outille les vendeurs des marketplaces ; côté B2B, il donne aux marques leur propre studio IA. Made in France, RGPD (photos jamais réutilisées).
Pensaga
Produit IA · Plateforme web
Pensaga démontre une utilisation avancée et maîtrisée de l'IA générative : pas un chat générique, mais des modes spécialisés au service d'un processus métier précis, avec des garde-fous économiques et techniques de niveau production.
Livrables du sprint
Des livrables concrets pour poursuivre votre projet en toute sérénité
Prototype fonctionnel
Démonstrateur ou MVP testable avec vos utilisateurs
Documentation technique
Recommandations détaillées pour l'industrialisation
Rapport d'usabilité
Validation utilisateurs et axes d'amélioration
Roadmap d'automatisation
Plan de déploiement pour automatiser vos processus
Chiffres clés
L'adoption de l'IA en France et dans les Hauts-de-France
des dirigeants PME-ETI considèrent l'IA comme un enjeu vital
Source : lelab.bpifrance.fr
ont déjà défini une stratégie IA
Source : lelab.bpifrance.fr
des PME-ETI utilisent effectivement des solutions d'IA
Source : lelab.bpifrance.fr
des projets IA sont impulsés par les dirigeants eux-mêmes
Source : lelab.bpifrance.fr
des entreprises utilisent des solutions gratuites pour se former
Source : lelab.bpifrance.fr
des entreprises Hauts-de-France engagées dans une trajectoire IA
Source : lejournaldesentreprises.com
Focus Hauts-de-France
des entreprises régionales ont déjà intégré l'IA à leurs processus
affirment avoir amélioré leur efficacité et réduit leurs coûts
Source : lejournaldesentreprises.com
Notre expérience en prototypage IA
Prototypage IA depuis 2014 (NLP, vision, classification, génération), bien avant l'essor de ChatGPT. Parmi nos références : Universal Music France, Nolej, Lesaffre, Le Casier Français, Agence Holi, Moha. Un prototype IA réduit les risques avant un investissement plus large en mise en production.
Ce qui nous distingue
- Assemblage rapide d'une chaîne fonctionnelle : base de données, API, pipeline IA, interface frontend.
- Maîtrise des environnements cloud modernes, stockage d'assets et workflows d'IA.
Prêt à prototyper ou automatiser votre idée ?
Discutons de votre projet et définissons ensemble le prototype qui vous permettra de valider vos hypothèses rapidement et d'automatiser vos processus.
Questions fréquentes sur le prototypage IA
Comprendre le prototypage IA
Concepts clés et méthodologie pour tester rapidement vos cas d'usage
Définition
Le prototypage IA est une méthode d'expérimentation encadrée permettant de construire un prototype IA fonctionnel sans engager un développement complet. Il permet la validation rapide d'un cas d'usage IA et réduit les risques avant investissement.
Concepts essentiels
POC
Version limitée visant à tester un principe avant expérimentation encadrée.
Prototype IA fonctionnel
Version testable avec des données réelles, prête pour validation rapide d'un cas d'usage IA.
MVP IA testable
Produit minimum viable permettant de réduire les risques avant investissement.
Processus générique dans l'industrie
- 1Compréhension du problème métier.
- 2Sélection d'un jeu de données pertinent.
- 3Construction d'un modèle simple.
- 4Tests en conditions proches du réel.
- 5Évaluation de la performance.
Questions fréquentes
Dictionnaire de l'IA
Vous voulez mieux comprendre les termes techniques de l'intelligence artificielle ? Découvrez notre dictionnaire avec des définitions claires et accessibles.
Continuez votre parcours IA
Une gamme complète pour accompagner votre transformation IA