Conception sur mesure
Des solutions IA parfaitement adaptées à vos besoins spécifiques
Chez HamanAI, nous concevons des solutions d’intelligence artificielle entièrement personnalisées pour répondre aux défis uniques de votre TPE/PME. Notre approche sur mesure garantit des technologies parfaitement alignées avec vos processus, votre secteur et vos objectifs d’entreprise.
Pourquoi choisir une solution IA sur mesure ?
Adaptation parfaite à vos enjeux métiers
Contrairement aux solutions génériques, nos développements sur mesure s’intègrent parfaitement à votre environnement de travail et adressent vos problématiques spécifiques.
Intégration transparente à vos systèmes existants
Nos solutions s’interfacent avec votre écosystème technologique actuel, limitant les perturbations et maximisant l’adoption par vos équipes.
Évolutivité et pérennité
Votre solution évolue avec votre entreprise, s’adaptant à vos nouveaux besoins et aux avancées technologiques.
Propriété intellectuelle sécurisée
Vous conservez l’entière propriété de la solution développée, assurant votre indépendance et la protection de vos avantages concurrentiels.
Notre processus de conception
Chez HamanAI, chaque projet est conçu comme une collaboration sur-mesure. Notre méthodologie structurée, inspirée des meilleures pratiques du développement agile, garantit des solutions IA parfaitement adaptées à vos enjeux métiers et prêtes à produire de la valeur dès leur mise en œuvre.
1. Définition précise du besoin
Dès les premiers échanges, nous co-construisons avec vous une compréhension fine de votre projet :
- Identification claire des objectifs stratégiques ou opérationnels
- Analyse des contraintes techniques, humaines, budgétaires et réglementaires
- Définition des indicateurs de succès (KPI) à suivre
- Recueil des attentes utilisateurs finaux pour assurer l’adoption de la solution
Objectif : Poser des bases solides et réalistes pour une solution alignée avec vos priorités.
2. Exploration des approches possibles
Nous étudions les différentes manières d’aborder votre problématique grâce à l’IA :
- Évaluation des cas d’usage potentiels adaptés à vos données
- Sélection des algorithmes et méthodologies IA (machine learning, deep learning, NLP, RAG, etc.)
- Étude comparative des avantages/inconvénients des approches envisagées
- Proposition d’une ou plusieurs stratégies techniques faisables à court et moyen terme
Objectif : Choisir l’approche la plus efficace, robuste et économiquement pertinente.
3. Conception de l’architecture
Nous construisons une architecture technique sur mesure, pensée pour durer :
- Définition des composants clés (collecte de données, traitement, interface, sécurité…)
- Choix des technologies compatibles avec vos outils existants
- Préparation d’un schéma d’intégration fluide et scalable
- Respect des normes de sécurité, de confidentialité et de traçabilité
Objectif : Garantir la robustesse, l’évolutivité et la sécurité de votre futur système IA.
4. Développement itératif
Nous développons la solution par étapes courtes, avec un feedback constant de votre part :
- Méthodologie agile (sprints, démonstrations régulières, backlog évolutif)
- Intégration progressive des fonctionnalités prioritaires
- Tests continus pour valider les choix techniques et l’expérience utilisateur
- Ajustements en temps réel en fonction de vos retours ou nouveaux besoins
Objectif : Livrer une solution qui reste fidèle à vos attentes et s’enrichit au fil du projet.
5. Prototypage et validation
Nous créons rapidement un prototype fonctionnel (Proof of Concept ou MVP) :
- Mise en situation de la solution dans un environnement réel ou simulé
- Validation des hypothèses de départ (performance, ergonomie, utilité)
- Recueil de feedbacks utilisateurs pour affiner les priorités
- Prise de décision sur le passage à l’échelle ou l’adaptation du périmètre
Objectif : Valider les choix clés avant d’engager des développements lourds.
6. Optimisation des performances
Une fois la solution fonctionnelle, nous maximisons sa valeur et sa robustesse :
- Amélioration de la précision des modèles (réduction des erreurs, des faux positifs/négatifs)
- Optimisation des temps de réponse et de l’ergonomie
- Réduction des coûts d’infrastructure (optimisation GPU/CPU, stockage, etc.)
- Mise en place des outils de monitoring et de supervision
Objectif : Obtenir une solution performante, fiable et adaptée à une exploitation durable.
