Nous vous guidons dans le déploiement de solution IA dans vos métiers pour booster votre productivité et votre croissance.
Notre conviction : avoir une vision claire pour garantir une intégration performante et cohérente.
Nous accompagnons les organisations dans la conception, l’expérimentation et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle utiles, responsables et intégrées à leurs enjeux métiers.
Les projets menés par Proxym couvrent l’ensemble des grands types d’intelligence artificielle.
Chaque approche est mobilisée en fonction du besoin.
Notre expertise Projet s’appuie sur des expérimentations et des projets menés au sein de notre Pôle IA, lancé il y a 3 ans.
tester de nouveaux usages IA & data,
expérimenter des approches agentiques et prédictives,
capitaliser sur des retours terrain concrets,
renforcer la pertinence de nos recommandations.
En tant que partenaire conseil, nous vous aidons à :
Clarifier vos enjeux et priorités
Identifier les cas d’usage à fort potentiel
Choisir les approches IA les plus pertinentes (et pas nécessairement les plus complexes)
Sécuriser la mise en œuvre (données, gouvernance, conformité, intégration SI)
Préparer l’industrialisation et l’adoption par les équipes
Nous identifions vos besoins pour vous apporter une réelle valeur ajoutée métier. Chaque mission suit une progression naturelle, des premières hypothèses jusqu’au déploiement à l’échelle, sans jamais imposer une étape dont vous n’avez pas besoin.
Mener des études de faisabilité des solutions d’IA adaptées à vos métiers
Prototypage, déploiement opérationnel, implémentation de solutions existantes
Déployer et intégrer les solutions IA à l’échelle, en assurant sécurité, gouvernance et adoption.
Conçues et déployées auprès de nos clients, nos solutions sectorielles illustrent comment l’IA s’intègre concrètement aux métiers : automatisation, aide à la décision, performance opérationnelle. Ce ne sont pas des démonstrations théoriques, ce sont des outils utilisés en production, construits à partir de cas d’usage réels rencontrés sur le terrain.
Dans le retail et l’e-commerce, PAM (Product Assistant Manager) automatise la génération et l’enrichissement de fiches produits — classification, contenu, variantes, traductions — directement intégré aux écosystèmes PIM, DAM, CMS et ERP de nos clients.
Pour la gouvernance des usages IA en entreprise, le Workspace GPT centralise vos assistants IA. Ainsi, il élimine le risque de shadow IA et garantit un déploiement sécurisé, y compris on-premise pour les organisations aux exigences de confidentialité les plus strictes.
Par ailleurs, dans les équipes Produit et Tech, nous déployons des agents IA dédiés au cycle de développement : vérification de cohérence entre spécifications et code, revue automatisée des merge requests, génération de tickets, documentation toujours à jour — pour accélérer la livraison sans sacrifier la qualité.
Enfin, chaque solution est pensée pour s’adapter à votre contexte plutôt que l’inverse : nous ne vendons pas un produit générique, nous construisons à partir de ce qui fonctionne déjà ailleurs et l’ajustons à vos enjeux spécifiques.
Vos questions sur notre accompagnement IA & Data
Questions fréquentes
Tout commence par un diagnostic. Avant de choisir une technologie, nous identifions avec vous les cas d’usage à fort potentiel métier, nous évaluons la maturité de vos données et nous définissons une feuille de route réaliste. Un projet IA réussi se prépare avant de se coder.
La gouvernance des données est intégrée dès le cadrage : choix des modèles (open source ou propriétaires), déploiement on-premise si nécessaire, conformité RGPD et isolation des flux d’information. Vos données ne transitent jamais sans votre contrôle explicite.
Un POC (preuve de concept) prend généralement 2 à 8 semaines. Une solution industrialisée et déployée en production nécessite entre 3 et 6 mois selon la complexité, la qualité des données disponibles et les contraintes d’intégration SI. Nous définissons ensemble des jalons clairs dès le départ.
Nous définissons en amont des métriques concrètes : temps gagné par tâche, réduction du taux d’erreur, volume de contenu généré, coût évité. À 90 jours post-déploiement, nous mesurons les gains réels et les comparons aux hypothèses initiales. Pas de ROI estimé — du ROI mesuré.