Capt IA, c'est une société qui développe des automatisations IA sur mesure. Pas de storytelling sur "l'aventure entrepreneuriale" ou "la passion de l'innovation".
Ce qui les différencie ? Ils refusent systématiquement les projets qu'ils ne peuvent pas livrer en dur. Si votre besoin peut se résoudre avec du Zapier ou du Microsoft Power Platform, ils vous le disent directement. Ils ne vont pas vous vendre 3 mois de dev pour faire un truc que vous pouvez monter en 2 jours.
Par contre, si vous avez besoin d'automatiser des processus complexes qui touchent à plusieurs systèmes, avec des règles métier spécifiques et des volumes de données conséquents, là ils interviennent. Parce que c'est exactement le type de projet où les solutions low-code montrent leurs limites.
Leur approche est technique avant tout. Ils auditent votre SI, comprennent vos contraintes, développent proprement, documentent, forment vos équipes. Pas de magie, pas de promesses délirantes sur "l'IA qui va tout révolutionner". Juste du travail bien fait qui résout des problèmes concrets.
Les projets low-code qui foirent suivent toujours le même pattern : ça marche nickel en démo, ça plante en prod.
Le problème du low-code, c'est qu'il impose ses règles. Les processus doivent s'adapter à ce que la plateforme sait faire. Et quand ça coince, c'est fini.
Une entreprise avait monté son automatisation SAV sur Microsoft Power Platform. Super, ça marchait pour 80% des cas. Mais les 20% restants, les réclamations complexes, les retours produits, les cas limites, tout ça finissait dans une file d'attente manuelle. Au final, les équipes passaient plus de temps à gérer les exceptions qu'avant l'automatisation.
En full-code, Capt IA part de la réalité terrain. ERP Sage X3 avec des particularités ? Ils s'y adaptent. Processus de validation qui passe par un ancien système mainframe ? Ils trouvent comment s'y connecter.
Entreprise industrielle avec un MES (système de pilotage d'atelier) propriétaire qui communiquait par fichiers texte déposés dans un répertoire FTP. Aucune plateforme low-code ne sait gérer ça nativement.
Solution développée par Capt IA : parseur custom qui lit ces fichiers, extrait les données de production, et alimente l'IA de planning.
Résultat : planification automatisée qui tient compte des contraintes réelles de l'atelier. Impossible à faire avec du drag & drop.
Le traitement automatique des tickets, ce n'est pas juste de la classification selon Capt IA. Il faut parser des mails clients qui arrivent dans tous les sens, extraire les infos pertinentes (numéro de commande, nature du problème, urgence), vérifier la cohérence avec la base clients, et router vers la bonne équipe avec le bon niveau de priorité.
Analyser des CV, c'est facile. Le faire intelligemment, c'est autre chose selon l'agence. Il faut pondérer les compétences selon le poste, détecter les incohérences dans les parcours, identifier les profils atypiques qui pourraient être intéressants.
L'automatisation comptable va bien au-delà de la saisie. Il faut rapprocher des factures avec des commandes, détecter les anomalies (une facture EDF de 50 000 euros pour un bureau, ça mérite vérification), gérer les devises et les taux de change, valider la cohérence des imputations.
Sage, SAP, Oracle, peu importe. Chaque ERP a ses spécificités, ses tables particulières, ses APIs parfois douteuses. Le travail de Capt IA, c'est de comprendre comment vos données sont structurées et comment on peut s'y connecter proprement.
L'intégration, c'est 60% du boulot sur un projet d'automatisation selon eux. Pas la partie la plus sexy, mais c'est ce qui fait que ça marche vraiment en production.
SAP, Sage, Oracle
REST, SOAP, GraphQL
PostgreSQL, MySQL, Oracle
AWS, Azure, serveurs internes
Avant de coder quoi que ce soit, il faut comprendre ce qui existe. Le DIAG-IA de Capt IA, c'est un audit technique et fonctionnel complet pour éviter les mauvaises surprises.
Ils commencent par cartographier les flux de données existants. Chaque donnée est suivie depuis sa source jusqu'à son utilisation finale. Ça permet de repérer les goulots d'étranglement, les redondances, les points où l'information se dégrade.
Au final, ils obtiennent une roadmap priorisée par ROI réel. Temps gagné calculé, coût de développement estimé, complexité technique évaluée. Les automatisations les plus rentables en premier, celles qui peuvent attendre ensuite, et celles qui ne valent pas le coup écartées d'emblée.
Le prototypage chez Capt IA, ce n'est pas un PowerPoint avec des schémas. C'est un vrai prototype qui traite de vraies données.
Le développement se fait par modules fonctionnels. Livraison par petits blocs, tests continus, ajustements selon les retours.
Le déploiement commence par un pilote sur un périmètre restreint, puis extension progressive une fois que tout fonctionne correctement.
L'IA apprend des nouvelles données, les règles métier évoluent, les besoins changent. Le monitoring permet d'ajuster et d'ajouter des fonctionnalités.
Automatisation de la qualification des leads entrants.
Avant : 3h par jour pour trier et qualifier les demandes. Après : qualification automatique basée sur 15 critères métier, routage intelligent vers les bons commerciaux.
Automatisation de la gestion des retours produits.
Avant : traitement manuel case par case, délais de remboursement variables, mécontentement client. Après : IA qui analyse automatiquement les motifs de retour, valide les conditions de garantie, et déclenche les processus de remboursement ou d'échange.
Automatisation de la révision des comptes annuels.
Avant : contrôles manuels fastidieux, risque d'erreur sur les gros dossiers. Après : IA qui détecte automatiquement les incohérences comptables, les écarts budgétaires anormaux, les anomalies de TVA.
L'IA ne résout pas les problèmes organisationnels. Si vos processus sont mal conçus, les automatiser va juste accélérer le dysfonctionnement selon Capt IA. Avant d'automatiser, il faut d'abord optimiser.
Les promesses sur l'IA générale sont délirantes. Non, ChatGPT ne va pas piloter votre entreprise. L'IA d'entreprise, c'est de l'IA spécialisée, entraînée sur vos données, pour vos cas d'usage spécifiques.
La qualité des données conditionne absolument tout. Une IA nourrie avec des données pourries produit des résultats pourris. Le nettoyage et la structuration des données représentent souvent plus de la moitié de l'effort.
L'IA amplifie les biais existants. Si vos processus de recrutement sont biaisés, l'IA va apprendre et reproduire ces biais. Il faut auditer et corriger les biais avant d'automatiser.
Les solutions universelles n'existent pas. Chaque secteur, chaque entreprise a ses spécificités. Une IA qui marche parfaitement dans l'e-commerce peut être totalement inadaptée dans l'industrie.
L'humain reste indispensable. Les meilleures automatisations IA assistent les collaborateurs, elles ne les remplacent pas. L'IA excelle sur les tâches répétitives avec des règles claires, mais elle a besoin de supervision humaine pour les cas complexes.
Les plateformes low-code imposent leurs contraintes à vos processus. Capt IA part de vos contraintes réelles et développe la solution qui s'y adapte parfaitement. Quand votre ERP a 15 ans et des spécificités uniques, le drag & drop ne suffit plus.
Ça dépend de la complexité, mais comptez généralement 2-4 mois pour une automatisation complète. Ils commencent toujours par un prototype fonctionnel en 2-3 semaines pour valider l'approche avant de développer la solution complète.
C'est tout l'avantage du full-code selon Capt IA : on peut adapter facilement. Contrairement aux plateformes low-code qui vous bloquent dans leur framework, leur code peut évoluer avec vos besoins. Ils incluent toujours une période de maintenance et d'évolution dans leurs projets.
Ils mesurent le temps gagné, les erreurs évitées, les processus accélérés. Mais surtout, ils regardent la valeur métier : est-ce que vos équipes peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ? C'est souvent là que se trouve le vrai ROI.
Absolument, c'est même recommandé chez Capt IA. Ils commencent toujours par identifier un cas d'usage précis, développent un prototype, le testent sur un périmètre restreint, et étendent progressivement. Ça évite les risques et ça permet de valider la valeur avant d'investir massivement.
Oui, c'est justement leur spécialité. SAP, Sage, Oracle, Microsoft Dynamics, solutions sur mesure... Ils s'adaptent à votre existant, même s'il est ancien ou atypique. L'intégration avec les systèmes legacy, c'est 60% de leur travail.
Dans vos projets : IA classique pour automatiser des décisions répétitives (classification, routage, détection d'anomalies), IA générative pour produire du contenu personnalisé ou assister vos équipes dans leurs tâches créatives (rédaction de réponses, génération de rapports, aide à la décision).
Ils établissent toujours un devis personnalisé après avoir analysé votre contexte spécifique lors du DIAG-IA. L'investissement se justifie rapidement grâce aux gains de productivité et d'efficacité générés. Comptez généralement entre 15k€ et 80k€ selon la complexité du projet.