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Solutions IA

Une IA qui rédige, prépare et assiste dans les outils que vous utilisez déjà.

Aperçu

Assistants de rédaction, génération de documents et d'offres, copilotes branchés sur vos outils métier. Le bon modèle pour chaque tâche, avec les garde-fous que vos données méritent.

L'IA générative produit textes, documents et réponses à la demande : rédaction d'emails et d'offres, génération de rapports depuis vos données, assistance aux équipes dans leurs outils métier. Bien déployée en entreprise, elle suppose de choisir le bon modèle par tâche — Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Llama — de l'intégrer aux vrais flux de travail, et de poser des garde-fous pour les données sensibles.

Pour qui

Pour les PME suisses et entreprises en croissance dont les équipes collent déjà des choses dans ChatGPT — sans règles, sans lien avec les données internes, sans savoir ce qui sort de l'entreprise. Et pour celles qui n'ont pas commencé, mais voient des concurrents produire des offres en quelques minutes.

Détails

L'IA générative est déjà entrée dans votre entreprise — sous forme d'onglet où quelqu'un colle des emails clients. Le brouillon est correct, mais l'IA ne connaît ni vos offres ni votre ton, et personne ne contrôle ce qui vient de sortir de l'entreprise. L'écart entre ça et un vrai déploiement, ce n'est pas le modèle ; c'est tout ce qu'il y a autour.

Nous construisons des assistants branchés sur vos vrais outils — CRM, ERP, messagerie — ancrés dans vos documents et votre voix, avec le bon modèle par tâche parmi Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral et Llama. Les garde-fous viennent d'abord : ce que l'IA peut voir, ce qu'un humain valide, ce qui part vers l'IA locale parce que ça ne doit jamais sortir. Puis nous formons vos équipes, parce que c'est là que se trouve le multiplicateur.

De jouer avec ChatGPT à travailler avec l'IA générative

La plupart des entreprises ont déjà rencontré l'IA générative — sous forme d'onglet de navigateur. Quelqu'un colle un email client, obtient un brouillon correct, et passe à autre chose. Utile, mais superficiel : l'IA ne connaît ni vos offres, ni votre ton, ni l'historique avec ce client, et personne ne contrôle ce qui vient d'être collé dans un service externe.

La version productive est différente. L'assistant est branché sur vos outils, lit le bon contexte dans vos propres documents, rédige dans votre voix, et opère sous des règles écrites. La différence entre les deux n'est pas le modèle — c'est l'intégration autour.

Ce que nous construisons avec l'IA générative

Nous nous concentrons sur les cas d'usage au gain de temps mesurable, pas sur les démos.

  • Génération d'offres et de devis depuis votre catalogue, vos offres passées et le contexte client
  • Rédaction d'emails et de correspondance dans votre ton, en plusieurs langues — français, allemand, anglais
  • Génération de rapports et de synthèses depuis des séances, des documents ou vos propres données
  • Copilotes dans le CRM ou l'ERP : l'assistant apparaît là où le travail se fait
  • Assistants documentaires ancrés dans votre savoir interne — connectés à un RAG d'entreprise quand la profondeur compte

Choisir les modèles : jamais un pari mono-fournisseur

Aucun modèle n'est le meilleur partout. Claude excelle dans la rédaction longue et soignée ; ChatGPT est un solide généraliste ; Gemini gère bien les grands contextes ; Mistral et Llama tournent en local quand les données ne doivent pas sortir. Les prix, la vitesse et la qualité bougent chaque trimestre.

Nous architecturons donc pour le choix : vos assistants reposent sur une couche où le modèle derrière chaque tâche peut être remplacé au gré du marché. Vous n'êtes jamais enfermé dans les tarifs — ni les pannes — d'un seul fournisseur.

Garde-fous et données sensibles

L'IA générative sans règles est un risque : données confidentielles collées dans des services externes, chiffres inventés dans des documents clients, ton qui dérive. Nous posons les garde-fous d'abord — ce à quoi l'IA accède, ce qu'un humain doit vérifier, ce qui ne doit jamais quitter votre infrastructure.

Pour les données réellement sensibles — dossiers clients, données médicales ou financières — nous routons ces tâches vers une IA locale, sur vos serveurs ou dans un cloud suisse, pour que la confidentialité tienne par construction, conformément à la nLPD. Et nous formons vos équipes, parce qu'une équipe bien formée tire beaucoup plus des mêmes outils.

Ce que ça inclut
  • Assistants de rédaction ancrés dans vos documents et votre ton
  • Génération de documents : offres, rapports, contrats, synthèses
  • Copilotes dans vos outils métier — CRM, ERP, messagerie, GED
  • Choix du modèle par tâche : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Llama
  • Garde-fous : ce que l'IA peut voir, dire, et ne jamais toucher
  • Routage vers l'IA locale pour les données sensibles, conforme nLPD
Livrables
  • Des assistants opérationnels intégrés à vos vrais outils, pas une page de chat à part
  • Une architecture de modèles qui vous permet de changer de fournisseur au gré du marché
  • Des garde-fous écrits : règles d'accès, points de validation humaine, frontières de données
  • Un routage des données sensibles vers l'IA locale là où la confidentialité l'exige
  • Vos équipes formées sur les assistants, avec des règles d'usage qui tiennent
À retenir
  • La valeur est dans l'intégration, pas dans l'onglet de chat.

  • Le bon modèle par tâche : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral ou Llama — jamais un fournisseur par défaut.

  • Les garde-fous d'abord : accès, validation, frontières de données.

  • Les données sensibles partent vers l'IA locale — nLPD par construction.

  • Des équipes formées tirent plusieurs fois plus de valeur des mêmes outils.

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Questions fréquentes

Quels cas d'usage rapportent en premier pour une PME ?

En général, la rédaction répétitive : offres et devis, correspondance client, synthèses de rapports. Ces tâches consomment des heures chaque semaine, suivent des schémas qu'un assistant apprend bien, et le temps gagné se mesure facilement. Nous commençons là avant toute ambition plus large.

Quel modèle choisir — Claude, ChatGPT, Gemini ?

Cela dépend de la tâche, et la réponse honnête change tous les quelques mois. C'est pourquoi nous construisons sur une architecture où les modèles sont interchangeables : chaque assistant utilise ce qui est actuellement le meilleur pour son travail, et vous n'êtes jamais enfermé dans les tarifs ou les conditions d'un fournisseur.

L'IA peut-elle utiliser nos documents et nos données ?

Oui — c'est de là que vient l'essentiel de la valeur. Les assistants sont ancrés dans vos catalogues, vos offres passées et vos documents internes, en général via un RAG d'entreprise, pour répondre depuis votre réalité plutôt que depuis un savoir générique. Les accès suivent les mêmes droits que ceux de vos collaborateurs.

Et les données confidentielles, avec la nLPD ?

Nous classons d'abord les données : ce qui peut aller vers un modèle cloud sous contrat, ce qui doit rester sur votre infrastructure. Les flux sensibles sont routés vers l'IA locale — des modèles open source comme Llama ou Mistral sur vos serveurs ou dans un cloud suisse — pour que rien ne sorte. La frontière est appliquée techniquement, pas seulement écrite dans une charte.

L'IA va-t-elle inventer des choses dans nos documents ?

Les modèles peuvent produire du contenu plausible mais faux ; c'est pourquoi nos assistants citent leurs sources, restent ancrés dans vos documents, et chaque sortie destinée à un client garde une étape de validation humaine. L'IA générative rédige le brouillon ; vos équipes signent.

Combien coûte un projet d'IA générative ?

Un premier assistant bien intégré démarre typiquement à quelques milliers de francs ; un déploiement plus large avec plusieurs copilotes et un routage local coûte plus. Nous cadrons un premier cas d'usage au gain mesurable, pour que la suite soit financée par les résultats, pas par la foi.
Contact

Vos équipes rédigent pendant des heures. L'IA prépare en minutes.