Trois façons de mettre l'IA au travail pour votre entreprise.
Être visible dans les réponses des IA, automatiser ce qui vous prend du temps, et rendre vos équipes autonomes sur ces outils. Chaque service est cadré autour d'un objectif chiffré, pas d'une technologie à installer.
L'IA achetée en démonstration, ou l'IA installée pour durer.
La plupart des projets IA s'arrêtent au prototype impressionnant. Voici comment nous prenons le problème autrement.
L'approche habituelle
Un chatbot générique branché sur un modèle, sans accès à vos données
Des réponses inventées, impossibles à vérifier ni à corriger
Une stratégie de visibilité qui s'arrête au référencement Google
Un coût d'utilisation découvert sur la facture du mois suivant
Un outil livré, puis une équipe laissée seule devant l'écran
La méthode Ai2MAG
Un assistant connecté à vos documents par une architecture RAG
Chaque réponse cite sa source, donc chaque réponse est vérifiable
Une visibilité travaillée sur Google et sur les moteurs génératifs
Une estimation du coût mensuel avant le développement, et un suivi
Une formation, une documentation et un suivi après la mise en ligne
Famille 1
Visibilité dans les moteurs génératifs.
Vos clients demandent conseil à une IA avant de comparer eux-mêmes. Notre travail consiste à faire partie des marques que ces moteurs retiennent et citent.
GEO
Generative Engine Optimization
Faire citer votre marque dans les réponses de ChatGPT, Gemini, Perplexity et des AI Overviews de Google.
Les moteurs génératifs sélectionnent leurs sources sur des critères différents de ceux du référencement classique : clarté des réponses, structure des pages, entités nommées, cohérence des informations d'une source à l'autre, réputation externe. Nous travaillons ces signaux page par page et suivons ensuite la fréquence à laquelle votre marque est mentionnée.
Audit des requêtes de votre marché et des marques actuellement citées
Restructuration éditoriale des pages en réponses directes et vérifiables
Données structurées, cohérence des entités et des informations d'entreprise
Suivi mensuel des citations obtenues sur un panel de questions
GEA
Generative Engine Advertising
Prendre position sur les formats publicitaires qui apparaissent à l'intérieur des réponses des IA.
Les moteurs conversationnels ouvrent progressivement leurs inventaires publicitaires. Ces environnements ont leurs propres règles : l'annonce doit prolonger la réponse plutôt que l'interrompre. Nous vous aidons à tester ces formats tôt, quand la concurrence y est encore faible et le coût d'entrée bas.
Identification des intentions et des prompts à valeur commerciale
Conception de messages pensés pour un format conversationnel
Paramétrage, tracking et lecture croisée avec vos campagnes existantes
Tests progressifs et arbitrage budgétaire selon les résultats
Audit
Audit de visibilité IA
Savoir précisément ce que les IA répondent aujourd'hui quand on leur parle de votre marché.
Nous interrogeons les principaux moteurs sur un panel de questions représentatives de votre activité, puis nous analysons ce qui ressort : qui est cité, sur quelles sources, avec quel angle, et ce qui est dit de vous. C'est le point de départ le plus utile avant d'engager le moindre budget.
Panel de questions construit avec vous, par intention et par segment
Relevé des marques citées et des sources reprises par chaque moteur
Analyse des écarts entre votre discours et ce que l'IA raconte de vous
Plan d'action priorisé par effort et par impact attendu
Contenu
Contenus optimisés pour les IA
Produire des pages que les moteurs génératifs comprennent, retiennent et citent volontiers.
Un contenu repris par une IA répond à la question dès les premières lignes, s'appuie sur des faits datés et attribuables, et évite les formulations creuses. Nous produisons ces contenus avec l'aide de l'IA, mais chaque texte est relu, vérifié et signé par un humain avant publication.
Plan éditorial par intention de recherche et par étape du parcours d'achat
Pages de réponse, comparatifs, guides et FAQ structurées
Déclinaisons multilingues français, anglais et arabe
Mise à jour régulière des contenus qui perdent en fraîcheur
Famille 2
Solutions IA connectées à vos données.
La partie technique de notre métier : construire des assistants et des automatisations qui s'appuient sur vos contenus et s'intègrent à vos outils existants.
Assistants
Chatbots et assistants intelligents
Un agent conversationnel pour vos clients ou vos équipes, disponible sur votre site, WhatsApp ou vos applications internes.
Chaque assistant est conçu pour une mission précise : qualifier des demandes entrantes, répondre aux questions produit, guider un utilisateur dans une procédure. Nous définissons avec vous ce qu'il a le droit de dire, ce qu'il doit refuser, et à quel moment il passe la main à un humain.
Cadrage du périmètre, du ton et des règles de sécurité
Déploiement sur site web, WhatsApp, messagerie interne ou application
Passage de relais vers un conseiller et récupération de l'historique
Tableau de bord des questions posées et des réponses insuffisantes
RAG
Bases de connaissances RAG
Vos documents internes transformés en une source interrogeable en langage naturel, avec citation des sources.
Le RAG, ou génération augmentée par récupération, consiste à retrouver les extraits pertinents de vos documents avant de laisser le modèle rédiger. Résultat : des réponses fondées sur vos contenus réels, avec le passage d'origine affiché. C'est ce qui sépare un assistant fiable d'une machine à inventer.
Collecte, nettoyage et découpage de vos documents
Gestion des droits d'accès selon les profils utilisateurs
Affichage systématique de la source de chaque réponse
Mise à jour automatique quand vos documents évoluent
Données
Bases vectorielles et indexation
L'infrastructure qui permet de retrouver la bonne information par le sens plutôt que par le mot exact.
Une base vectorielle transforme vos contenus en représentations numériques et permet de retrouver les passages proches d'une question, même formulée différemment. C'est la fondation invisible de tout assistant sérieux, et le meilleur endroit où investir quand la qualité des réponses plafonne.
Choix de la base et du modèle d'embeddings selon volume et budget
Stratégie de découpage adaptée à vos types de documents
Filtres par métadonnées : date, service, langue, type de document
Mesure de la pertinence et réglage continu de la recherche
APIs
Intégration OpenAI et Gemini
Brancher l'IA directement dans votre site, votre CRM ou votre back-office plutôt que dans un outil de plus.
Nous développons les connexions entre les modèles et vos systèmes existants : appels API, webhooks, files de traitement, gestion des erreurs et des limites de débit. Le code est documenté et vous appartient. Nous choisissons le modèle en fonction du besoin réel, y compris Llama hébergé chez vous si la confidentialité l'impose.
Connecteurs vers WordPress, CRM, ERP et outils métier
Gestion des coûts : mise en cache, choix du modèle selon la tâche
Journalisation des appels et supervision de la consommation
Déploiement possible sur votre propre infrastructure
Automatisation
Automatisation des tâches
Traiter automatiquement ce qui est répétitif : documents entrants, demandes à trier, informations à extraire.
Beaucoup d'heures se perdent dans des gestes sans valeur ajoutée : recopier des données d'une facture, classer des e-mails, résumer des comptes rendus. Nous identifions ces tâches, mesurons le temps qu'elles coûtent réellement, et automatisons celles dont le gain justifie le développement.
Extraction d'informations depuis factures, bons de commande et contrats
Tri et routage automatique des demandes entrantes
Résumés et comptes rendus générés puis validés par vos équipes
Contrôle humain conservé sur toutes les décisions sensibles
Famille 3
Accompagnement digital et montée en compétence.
Un outil que personne ne sait utiliser ne sert à rien. Cette partie de notre travail est souvent celle qui décide du succès du projet.
Conseil
Cadrage et feuille de route IA
Identifier les cas d'usage qui valent le coup dans votre entreprise, et dans quel ordre les lancer.
Nous passons en revue vos processus, nous chiffrons le temps consommé par chacun et nous confrontons cela aux gains réalistes que l'IA peut apporter. Vous repartez avec une feuille de route classée par retour sur investissement, y compris les projets que nous vous déconseillons de lancer.
Entretiens avec les équipes concernées et cartographie des processus
Estimation du gain de temps et du coût de mise en œuvre par cas d'usage
Feuille de route sur six à douze mois, avec un premier projet pilote
Recommandations de gouvernance et de confidentialité des données
Formation
Formation de vos équipes
Rendre vos collaborateurs capables d'utiliser l'IA correctement dans leur travail quotidien.
Sessions courtes et pratiques, construites sur vos propres cas : rédaction, analyse de documents, préparation de réunions, service client. Nous insistons autant sur les limites et les risques que sur les usages, parce qu'une équipe qui sait quand ne pas faire confiance à l'IA travaille mieux.
Sessions par métier : commercial, marketing, administratif, direction
Bonnes pratiques de rédaction d'instructions et de vérification
Règles de confidentialité et données à ne jamais transmettre
Support écrit remis à chaque participant
Suivi
Maintenance et amélioration continue
Faire vivre les solutions déployées, suivre leurs coûts et améliorer leurs réponses au fil des usages.
Un assistant se dégrade si on ne le surveille pas : les documents changent, les modèles évoluent, les utilisateurs posent des questions imprévues. Nous analysons les échanges réels pour repérer les manques et corriger, mois après mois.
Revue mensuelle des questions mal traitées et corrections
Suivi de la consommation et optimisation des coûts d'appel
Mise à jour des contenus indexés et des règles de l'assistant
Veille sur les évolutions des modèles et migration si nécessaire
Notre méthode
Cinq étapes, du premier échange à la solution qui tourne.
Le même déroulé pour un projet de visibilité comme pour un assistant interne, avec des livrables validés à chaque étape.
Comprendre votre situation
Nous analysons votre marché, vos concurrents et votre présence actuelle, en ligne comme dans les réponses générées par les IA.
À la fin de cette étape, vous savez où vous en êtes réellement et ce que les IA disent de votre marché aujourd'hui.
Entretiens avec les équipes et revue de vos processus actuels
Relevé des marques citées par les moteurs génératifs sur vos requêtes
Inventaire des contenus et des données mobilisables
Choisir le bon cas d'usage
Nous classons les opportunités par gain attendu et par effort de mise en œuvre, puis nous en retenons un seul pour démarrer.
Vous validez un périmètre précis, un budget et les indicateurs qui diront si le projet a réussi.
Chiffrage du temps consommé et du gain réaliste par cas d'usage
Choix du modèle et de l'architecture selon budget et confidentialité
Définition des indicateurs de réussite et du seuil de fiabilité attendu
Préparer vos données
L'étape la moins spectaculaire et la plus déterminante : sans données propres, aucun modèle ne donnera de bons résultats.
Vos contenus deviennent une base interrogeable, avec des règles d'accès claires par profil d'utilisateur.
Collecte, nettoyage et découpage des documents
Indexation dans une base vectorielle et enrichissement des métadonnées
Définition des droits d'accès et des règles de conservation
Construire et éprouver
Nous livrons un prototype testable rapidement, puis nous le confrontons à de vraies questions jusqu'au niveau de fiabilité convenu.
Vous jugez sur pièces, avec vos propres données et vos propres questions, avant tout déploiement large.
Prototype fonctionnel testable par vos équipes
Jeu de questions d'évaluation et mesure du taux de bonnes réponses
Corrections successives sur les instructions, la recherche et les contenus
Déployer et faire vivre
Mise en production dans vos outils, formation des utilisateurs, puis suivi mensuel des performances et des coûts.
La solution s'améliore avec l'usage, et vos équipes savent la faire évoluer sans dépendre de nous au quotidien.
Intégration dans vos outils et déploiement progressif
Formation des utilisateurs et documentation remise
Reporting mensuel des résultats, des usages et des coûts
Formats d'intervention
Trois façons de travailler ensemble.
Mission ponctuelle
Un besoin défini, un livrable, une échéance. Le format le plus simple pour tester notre façon de travailler.
Audit de visibilité IA
Cadrage et feuille de route
Développement d'un assistant sur un périmètre précis
Session de formation pour vos équipes
Accompagnement mensuel
Un budget récurrent et une équipe qui avance en continu sur votre visibilité et vos solutions IA.
Production de contenus et travail GEO continu
Maintenance et amélioration des assistants déployés
Reporting mensuel et arbitrages avec vous
Engagement sur des indicateurs, pas sur un volume d'heures
Expert intégré
Un de nos spécialistes travaille au sein de vos équipes, à temps partagé, pour accélérer un chantier interne.
Présence régulière dans vos locaux ou à distance
Transfert de compétences vers vos collaborateurs
Utile pendant une phase de déploiement ou de refonte
Durée définie à l'avance, renouvelable
Questions fréquentes
Ce qu'on nous demande sur nos services.
Le GEO, Generative Engine Optimization, vise à faire citer votre marque naturellement dans les réponses générées, par un travail de contenu, de structure et d'autorité. Le GEA, Generative Engine Advertising, consiste à acheter de l'espace publicitaire à l'intérieur de ces mêmes réponses. Le premier construit dans la durée, le second achète une exposition immédiate. Les deux se nourrissent des mêmes analyses de prompts et se pilotent mieux ensemble.
Non. Les moteurs génératifs s'appuient en grande partie sur des pages web indexées : un site invisible pour Google a peu de chances d'être cité par une IA. Le GEO s'ajoute au SEO et en réoriente les priorités, notamment vers des réponses directes, des faits vérifiables et une cohérence forte entre toutes vos sources d'information.
Le budget dépend du volume de documents, du nombre d'utilisateurs et du niveau d'intégration attendu. Il se décompose toujours en trois postes que nous chiffrons séparément : le développement initial, la consommation mensuelle des modèles, et la maintenance. Nous vous donnons une estimation du coût mensuel avant de commencer, et nous la suivons ensuite dans le reporting.
Non. Dans une architecture RAG, vos documents restent dans une base que vous contrôlez et ne sont transmis au modèle qu'au moment de formuler une réponse. Nous configurons les accès pour exclure la réutilisation à des fins d'entraînement, et si vos contraintes l'exigent, nous déployons un modèle ouvert directement sur votre infrastructure.
Sur un assistant ou une automatisation, un premier prototype se teste en quelques semaines et le gain de temps se mesure dès la mise en production. Sur la visibilité dans les IA, comptez plusieurs mois : ces moteurs réévaluent lentement une marque, et les premiers signaux apparaissent progressivement sur les questions les moins concurrentielles.
Oui. Nos interventions se font aussi bien sur site à Casablanca qu'à distance, en français, en anglais et en arabe. Les projets de visibilité et les solutions IA se pilotent très bien à distance, avec des points réguliers et un accès partagé aux tableaux de bord.
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