Rendre la connaissance interne plus exploitable
Des assistants documentaires et des parcours de retrieval pour obtenir plus vite des réponses appuyées sur de vraies sources.
Cabinet de conseil et d'ingénierie IA piloté par son fondateur, basé en France
Une IA utile, au service de votre métier.
INOVAI CONSULTING LAB aide startups, éditeurs SaaS et équipes métier à rendre plus fiables et plus rapides les workflows documentaires, l'accès à la connaissance interne et les opérations répétitives grâce à des systèmes IA cadrés pour un usage réel.
Entreprise immatriculée en France, avec collaboration à distance en Europe et à l'international. SIREN 102 107 836.
Conseil et systèmes IA concrets pour workflows documentaires, connaissance interne et delivery opérationnel
Transformer documents et transcriptions en livrables prêts à relire
Des workflows d'extraction, de synthèse et de reporting pensés avec revue humaine et contraintes métier.
Intégrer une IA utile dans un produit ou un workflow interne
Un delivery ciblé pour assistants, automatisations et fonctionnalités IA qui doivent fonctionner au-delà d'une démo.
Delivery piloté par le fondateur, appuyé par des publications en NLP, une expérience appliquée en health-tech et en IA juridique, et une pratique concrète du retrieval, de l'évaluation, du traitement documentaire et de la revue humaine.
INOVAI / Produits
Des produits IA métier au périmètre clair
Découvrez des produits métier privilégiant le traitement local. Demandez un ou plusieurs modules, du conseil, un PoC, pilote, MVP ou une proposition d’installation directe. Périmètre, maturité, prix et livraison sont convenus pour votre environnement.
Pilote disponible
Invoice Intelligence
Les équipes achats et finance ont besoin d’informations de facturation traçables, au-delà des feuilles de calcul dispersées.
Périmètre
Le pilote RC9 accepté couvre le XML de facture pris en charge, un registre de factures, l’accès aux originaux, les analyses fournisseurs et prix, ainsi que l’archivage et la restauration explicites avec conservation des originaux.
Disponibilité et acceptation
Pilot Available concerne uniquement l’artefact RC9 accepté. Le nouvel assistant Invoice Starter, l’historique et l’API de requête en lecture seule nécessitent une nouvelle acceptation du package ; RC9 ne les certifie pas. Les formats client et l’installation doivent être examinés.
Une prochaine étape claire pour votre équipe.
Explorez un produit ciblé, définissez un workflow sur mesure ou échangez sur un pilote contrôlé. Choisissez le parcours adapté à votre besoin.
Explorer les produits
Découvrez les fonctions de chaque produit, sa disponibilité et les limites de l’offre.
Voir les cinq produitsPartir de votre workflow
Un conseil et une ingénierie pilotés par le fondateur pour vos documents, connaissances et processus opérationnels.
Découvrir les services de conseilCadrer un pilote
Convenons des données, des accès, du déploiement et des critères d’acceptation avant de demander une installation.
Comprendre l’accès aux pilotesUne intelligence locale, au service du travail utile.
Transformez les informations métier autorisées en preuves recherchables et en workflows structurés. Échangeons sur un produit ou plusieurs modules coordonnés, de la preuve de concept au déploiement contractuel.
Petits modèles, architecture ciblée
Privilégier des modèles locaux adaptés, une recherche structurée, des filtres et des calculs déterministes lorsque cela est utile. Les API de modèles externes restent optionnelles si la solution convenue les prend en charge ; tout traitement externe exige une autorisation explicite.
Vos informations, des accès maîtrisés
Concevoir un traitement sous contrôle client, des droits par rôle, des sources autorisées et des actions traçables. La confidentialité dépend de la configuration, des permissions, des sauvegardes et des pratiques opérateur, pas d’une promesse de sécurité absolue.
Retrouver les preuves, pas seulement une réponse
Rechercher dans les documents, dossiers et enregistrements convenus avec des filtres propres au produit. Les réponses citent les sources autorisées lorsque cette fonction est prise en charge ; une preuve absente ou contradictoire doit être signalée ou revue. Aucune IA ne garantit zéro hallucination.
L’efficacité avant la taille du modèle
Indexation, cache, pipelines ciblés et petits modèles peuvent limiter les calculs inutiles. Vitesse, consommation et impact environnemental dépendent du matériel, de la charge et des mesures ; aucune économie non mesurée n’est annoncée.
Une équipe, un ou plusieurs produits
Définir les accès individuels ou multi-utilisateurs, l’administration et les modules souhaités. Une installation combinée exige des vérifications de compatibilité, de droits, de ressources et un contrat d’intégration convenu.
Une capacité adaptée au besoin
Les besoins CPU, GPU et appareils compacts ou portables peuvent être étudiés. Les grandes collections, y compris les objectifs de millions d’enregistrements, exigent des benchmarks, une revue des formats, du stockage et des accès concurrents. Tous les formats et appareils ne sont pas pris en charge.
Les demandes commerciales sont ouvertes pour tous les produits. Fonctions installées, formats, maturité de la version, prix, capacité et délais sont confirmés dans la proposition ; une demande ne les garantit pas.
Demander une proposition commercialeExemples représentatifs
Chaque exemple suit la même logique : problème, approche, contrainte d'exploitation et résultat.
Assistant de connaissance pour documentation interne
Des équipes internes ont besoin de réponses plus rapides à partir de politiques et de contenus de référence sans perdre la traçabilité.
- Approche : retrieval sourcé, citations et structuration des réponses pour faciliter la vérification.
- Contrainte : les réponses devaient rester vérifiables à partir de sources internes réelles.
- Résultat : plus d'autonomie pour retrouver l'information avec une vraie trace de preuve.
Workflow de transcription, traitement documentaire et reporting
Des équipes opérations perdent du temps à lire de longs dossiers ou à réécouter des échanges avant de produire un rapport.
- Approche : extraction, synthèse et préparation de rapports avec revue humaine là où le jugement compte.
- Contrainte : les sorties devaient rester structurées, relisibles et simples à vérifier.
- Résultat : moins de travail répétitif et des synthèses ou rapports préparés plus vite.
Assistant opérationnel avec revue humaine
Des tâches internes récurrentes demandent de la vitesse, sans pour autant autoriser des décisions entièrement autonomes.
- Approche : retrieval, logique de routage et étapes bornées avec points de validation explicites.
- Contrainte : l'automatisation devait rester bornée, observable et facile à escalader.
- Résultat : traitement plus rapide des demandes répétées sans retirer le contrôle humain.
- Format
- Échange de 30 à 45 minutes, puis retour écrit synthétique.
- Livrable
- Recommandation sur le bon périmètre, l'approche probable, les principaux risques et le format d'engagement le plus pertinent.
- À préparer
- Description du workflow, sources, blocage actuel et critère de succès.
- Suite possible
- Sprint de cadrage, accompagnement intégré ou build ciblé.
Une approche pensée pour le réel
Le travail s'organise autour du workflow, des contraintes d'exploitation et du niveau d'accompagnement réellement utile à l'équipe.
Formats d'engagement
Cadrage et aide à la décision
Des missions courtes pour clarifier le workflow, l'architecture, le choix de modèles ou la bonne trajectoire avant de lancer un build.
Support d'ingénierie IA intégré
Un travail concret au sein d'une équipe produit ou opérations existante, avec responsabilité directe sur le workflow, la fonctionnalité ou le sous-système retenu.
Support fractionnel
Un accompagnement à temps partiel pour les équipes qui ont besoin de continuité sur la roadmap, l'itération et les choix techniques liés à l'IA.
Delivery de projet
Des périmètres définis pour prototypes, outils internes ou systèmes de production, avec jalons clairs et livrable réellement exploitable.
Principes de delivery
Cadrage pragmatique
Partir du workflow, du besoin utilisateur, des données et des contraintes pour résoudre un vrai problème métier.
Architecture et implémentation
Choisir modèles, patterns de retrieval, outils et infrastructure selon fiabilité, latence, confidentialité, maintenabilité et budget.
Delivery itératif
Livrer par étapes validées, améliorer avec le retour réel des utilisateurs et garder alignées les équipes produit, engineering et métier.
Fiabilité et mise en production
Intégrer l'évaluation, l'observabilité et la revue humaine dès le départ au lieu de les traiter en fin de parcours.
Là où nous intervenons le plus souvent
Trois points d'entrée fréquents sur cette page. Le détail complet reste sur les pages service dédiées.
Stratégie
Cadrer le bon usage de l'IA
Clarifier là où l'IA apporte une vraie valeur, ce qui doit rester sous revue humaine et quel premier build a du sens.
Découvrir le conseil IASystèmes de workflow
Structurer des workflows documentaires et de connaissance
Concevoir assistants, recherche, extraction et parcours de revue pour des équipes qui travaillent sur documents, PDF, transcriptions ou sorties structurées.
Découvrir les systèmes RAGMise en production
Mettre une IA appliquée en production
Transformer une logique de pilote en produit ou workflow interne exploitable, avec évaluation, latence, garde-fous et itération intégrés.
Découvrir l'ingénierie IA appliquéePour qui
Le cabinet est particulièrement utile aux équipes qui ont besoin d'un soutien IA senior relié à la livraison produit, à l'exécution opérationnelle et à la prise de décision, et pas seulement à l'expérimentation.
Startups qui construisent des fonctionnalités IA
Des startups qui ont besoin d'aide pour définir, implémenter et mettre en production des capacités IA dans leur produit sans complexifier inutilement la stack.
Équipes SaaS et produit qui intègrent des LLM ou du RAG
Des équipes qui ajoutent assistants, recherche, workflows documentaires ou automatisation à des expériences produit ou plateformes internes existantes.
Équipes innovation et startups IA qui valident des cas d'usage
Des équipes qui explorent une opportunité concrète d'IA générative ou d'IA appliquée et ont besoin de cadrage pragmatique, prototypage et direction technique.
Entreprises qui améliorent leurs workflows internes
Des organisations qui veulent des outils IA sur mesure pour des processus riches en documents, recherche, opérations ou audio.
Là où les équipes demandent le plus d'aide
Les besoins clients portent moins sur la poursuite du dernier modèle à la mode que sur la mise en place d'un système utile, fiable et déployable.
Cadrer le bon système
Clarifier ce qui doit être automatisé, ce qui doit rester sous revue humaine et où l'IA crée assez de valeur pour justifier une implémentation.
Obtenir qualité et ancrage
Améliorer retrieval, prompts, évaluation et boucles de revue pour produire des sorties utiles dans le vrai travail, pas seulement en démo.
Intégrer et déployer proprement
Connecter la solution à un produit ou à des outils internes tout en gérant confidentialité, données multilingues, performance et maintenabilité.
À propos
Fondé par Ozgur Agrali, INOVAI CONSULTING LAB est un cabinet indépendant de conseil et de delivery IA, piloté par son fondateur, basé en France. L'activité se fait à distance et se concentre sur des workflows qui demandent un cadrage clair, une implémentation solide et un résultat réellement exploitable.
Le parcours combine publications de recherche en NLP, travail open source en IA et expérience appliquée dans des domaines comme la health-tech et l'IA juridique. L'objectif reste concret : rendre des workflows documentaires, de connaissance et d'opérations plus fluides avec des systèmes capables de tenir au-delà d'une démo.
Pourquoi les équipes nous font confiance
Un cadrage centré sur le workflow avant de lancer le build
Des choix d'architecture pensés avec latence, confidentialité et budget
Des systèmes documentaires, de connaissance et de reporting conçus pour un vrai usage
Évaluation, observabilité et revue humaine intégrées tôt
Une collaboration directe avec fondateurs, équipes produit et équipes métier
Demander l'échange de cadrage
Quelques lignes sur le workflow, les documents, les transcriptions ou la surface produit à améliorer suffisent pour démarrer. Le premier échange n'a pas besoin d'un cahier des charges complet.
- Échanges courts de cadrage avec retour écrit
- Sprints de conseil pour clarifier architecture et périmètre
- Delivery intégré dans une équipe produit ou opérations
- Builds ciblés pour workflows documentaires, de connaissance ou d'automatisation
Vous pouvez mentionner le workflow actuel, les sources disponibles, les contraintes, le calendrier et le blocage principal pour rendre le premier échange concret.
Liens professionnels
LinkedIn pour le contact professionnel, et les profils techniques du fondateur sur GitHub, Hugging Face et Google Scholar.