Cabinet de conseil et d'ingénierie IA piloté par son fondateur, basé en France
Conseil et systèmes IA concrets pour workflows documentaires, connaissance interne et delivery opérationnel
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.
Accédez directement aux pages agents IA et workflows agentiques et systemes RAG et assistants de connaissance si vous connaissez deja le type de workflow a cadrer.
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.
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.
Entreprise immatriculée en France, avec collaboration à distance en Europe et à l'international. SIREN 102 107 836.
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.
Exemples 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.
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
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.