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Les projets d’IA que nous avons vus s’enliser n’ont pas échoué à cause du modèle.
Ils se sont enlisés parce que personne n’avait clairement établi quelles décisions pouvaient être automatisées avec les données réellement disponibles. C’est donc par là que nous commençons : une décision clairement définie, testée sur vos propres données, dans votre propre environnement, avec un résultat lisible par votre conseil et par votre régulateur.
La viabilité avant la construction
Avant de construire, la question est de savoir si c’est possible. Quelles données existent, dans quel état, quelles décisions sont réellement candidates à l’automatisation.
Le résultat est une décision exprimée dans votre propre unité de mesure : le délai d’enlèvement au terminal, la résolution au premier contact, le taux de fraude sur un flux de paiement, la disponibilité d’une flotte. Les données correspondantes sont identifiées, et les manques énoncés sans détour.
Automatisation par agents
Des agents qui exécutent des enchaînements de tâches dans vos systèmes, avec les limites de leur autorité écrites : ce qu’ils peuvent décider, ce qu’ils doivent remonter.
Onshore Outsourcing a construit la plateforme de commande d’OrderPerfect.ai sur l’IA générative — commande en langage naturel par téléphone, courriel et message. Un mécanisme de recherche oblige le modèle à répondre à partir du catalogue du client plutôt qu’à inventer. La téléphonie et le système de caisse sont intégrés, et la latence est réglée pour une vraie conversation. Onshore Outsourcing publie les résultats dans son référentiel d’études de cas : une hausse de 30 % des commandes captées par téléphone, une hausse de 23 % des ventes additionnelles, et un coût opérationnel de la prise de commande en baisse. L’intervention est celle d’Onshore Outsourcing, réalisée par des équipes basées aux États-Unis.
La connaissance et l’interaction
DUSTy AI, c’est la connaissance : la plateforme recherche ce que votre équipe de support informatique ou votre centre d’appels sait déjà dès l’ouverture d’un ticket. Elle guide ensuite le technicien tout au long du traitement et, à la clôture, prépare un nouvel article pour enrichir votre base de connaissances. Rien n’y est publié sans validation humaine.
L’IA conversationnelle, c’est l’interaction : un agent vocal qui prend les appels en débordement, recueille et vérifie les coordonnées de l’appelant, ouvre le ticket et transfère à une personne avec le contexte attaché.
L’IA traite la conversation. Un moteur de règles déterministe traite les données et la logique métier. Le modèle ne décide pas si une adresse électronique est valide : il appelle le moteur de tri existant et restitue exactement la confirmation que ce moteur produit.
Ce que DUSTy fait pendant un appel
LightHouse
LightHouse, c’est une plateforme en trois parties. Foundry, c’est la façon dont le logiciel se construit. Enterprise Intelligence, c’est là où il s’exécute. Le Context Graph Service est la mémoire qui traverse les deux — et c’est de lui qu’il est question ici.
LightHouse Foundry →LightHouse Enterprise Intelligence →LightHouse Context Graph Service →
Chaque décision est conservée au moment où elle est prise — qui l’a prise, pourquoi, ce qui a été écarté et ce qui en est résulté. Personne n’a rien à rédiger. Toutes les démarches de gestion des connaissances que nous avons vues échouer ont échoué au même endroit.
Ce que cela vous donne, c’est une question posée dans vos propres mots. « Pourquoi avons-nous retenu cette base de données pour le service de paiement ? » revient avec la décision, sa date, son motif, son auteur et les options écartées — et non avec un résultat de recherche qu’il faut encore interpréter.
Jumeaux numériques
Un tableau de bord dit ce qui s’est passé hier. Un jumeau est un modèle vivant du fonctionnement actuel — l’usine, le terminal, le réseau — sur lequel des agents peuvent raisonner : ce qui risque de tomber, ce autour de quoi organiser la journée, ce qui dérive avant que personne ne l’ait remarqué.
Deux choses tournent mal d’ordinaire. Le jumeau se révèle être une image plutôt qu’un modèle, sans rien qui raisonne dessus. Et lorsque le modèle change, personne ne sait dire pourquoi il était autrement — la modification suivante se discute alors de mémoire.
Les deux se traitent de la même façon. Le modèle est la couche sémantique d’Enterprise Intelligence, les agents raisonnent sur ce modèle et non sur des tables brutes, et chaque évolution du modèle est conservée avec son motif.
Là où cela trouve sa place sur ce marché :
- Usines, agro-industrie et réseaux de distribution où les systèmes de production et les systèmes de gestion n’ont jamais été raccordés.
- Ports, terminaux et fret, où la question est ce qui part ensuite et ce qui le retient.
- Production, distribution et réseaux comptés, où les relevés existent déjà et où les décisions se prennent encore sans eux.
LightHouse Enterprise Intelligence, et ce sur quoi le modèle repose →
Dix ans de pratique, et l’origine de ces produits
Onshore Outsourcing conçoit et livre des systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour ses clients depuis 2016 — dix ans, et neuf ans avant l’existence de cette initiative. Cela a commencé par du travail concret dans des systèmes en production, et non par une offre ajoutée lorsque le sujet est devenu à la mode.
Ce qu’ont été ces dix ans
- Recherche en IA et apprentissage automatique. Une capacité interne construite autour de l’IA, de l’apprentissage automatique et des technologies d’automatisation émergentes.
- IA conversationnelle pour centres de contacts. Transcription en temps réel, analyse de sentiment, traitement du langage naturel et assistance au conseiller.
- Expérience client numérique. Support omnicanal, libre-service et engagement numérique.
- Automatisation de la connaissance. Recommandation de connaissances et assistance aux processus, pilotées par l’IA, pour les personnes qui font le travail.
- Un programme d’innovation et de produits. Des prototypes internes, et la culture produit qui en est issue.
C’est de là que viennent les produits présentés sur ce site. LightHouse, DUSTy AI, les travaux sur la voix et le diagnostic de maturité des données ne sont pas des ajouts à une vague. Ils sont ce qu’une décennie de construction de tels systèmes a produit.
Dix ans ne constituent pas une référence en soi. Ce que cela nous a apporté, c’est l’argument en tête de cette page. C’est une conclusion tirée de dix ans de production, non une position prise de l’extérieur.
Il s’agit du parcours de la maison mère — Onshore Technology Services. Onshore Africa en est l’initiative, et c’est cette méthode qu’elle apporte sur ce marché.