IA & Workflowspartager, pas dépendre.
L'IA productive ne vit pas dans une démo. Elle s'installe dans les méthodes de travail. Notre rôle : partager avec vos équipes les workflows que nous avons éprouvés en production, pour qu'elles deviennent autonomes, sur l'agent, sur le modèle, sur la méthode.
Productivité, autonomie, indépendance. Nous partageons avec vos équipes les workflows agents IA et les modèles open-source que nous utilisons en production pour démultiplier le développement, la conception et l'architecture de vos projets.
Trois savoir-faire, une seule équipe.
Initiation aux agents IA
Nous partageons avec vos équipes les workflows agents IA que nous utilisons au quotidien, développement, conception, modélisation, architecture. L'objectif n'est pas d'adopter un outil, c'est d'adopter une méthode : savoir formuler une intention, lire la sortie, corriger la trajectoire. Peu importe le modèle de LLM le plus sophistiqué derrière, la productivité vient du harness et de la méthode.
- Onboarding sur un outil d'agent autonome (Claude Code, Codex)
- Méthodes de prompting et d'itération
- Workflows productifs en équipe (développement, design, archi)
- Mesure d'impact sur la vélocité projet
Modèles open-source
L'IA productive ne dépend pas d'un seul fournisseur. Nous partageons avec vos équipes notre méthode pour évaluer, sélectionner et déployer des modèles open-source, Llama, Mistral et leurs variantes, sur votre propre infrastructure. Indépendance vis-à-vis des grands éditeurs, contrôle des coûts à l'échelle, conformité aux contraintes data des secteurs régulés.
- Évaluation et sélection de modèles open-source
- Llama, Mistral, selon le besoin
- Déploiement local ou sur infrastructure souveraine
- Indépendance fournisseur et contrôle des coûts
Cartographier le contexte agent
Le harness d'un agent IA dépend de la qualité de son contexte. Notre approche : structurer un fichier de contexte qui sert de carte plutôt que de manuel. Un point d'entrée court, des renvois clairs vers les docs spécialisées, un découpage par tâches récurrentes. L'idée fait consensus chez les leaders de l'IA : il est préférable de fournir à un agent une carte plutôt qu'un manuel d'instructions de 1 000 pages.
- Trame de contexte adaptée à votre codebase
- Cartographie des conventions et points d'entrée
- Renvois vers les docs spécialisées (≠ tout-en-un)
- Itération sur le harness en continu
Questions fréquentes
Quels types de workflows IA Movira conçoit-il ?
Le studio conçoit des workflows pour automatiser des tâches métier répétitives (classification de documents, extraction de données, génération de réponses), des assistants conversationnels internes et des systèmes de recommandation. La technologie est choisie selon le besoin, parmi Claude, GPT ou des modèles open-source.
Movira intègre-t-il des modèles open-source ?
Oui. Le studio évalue et intègre des modèles open-source comme Llama, Mistral ou Qwen lorsque les contraintes de confidentialité, de coût ou de latence le justifient. Le déploiement peut se faire en self-hosting ou via des fournisseurs spécialisés.
Comment les workflows IA sont-ils sécurisés ?
Movira applique le principe du moindre privilège sur les accès aux modèles, isole les données sensibles, et met en place des garde-fous applicatifs (validation des outputs, logs auditables). Les prompts critiques sont versionnés au même titre que le code.
Le studio peut-il connecter une IA aux outils métier existants ?
Oui. Movira intègre les modèles IA aux outils métier des clients (CRM, ERP, base de connaissance interne) via des APIs ou via des protocoles standards comme le Model Context Protocol. L'objectif est de surfacer l'IA dans les outils que les équipes utilisent déjà.
Les workflows IA sont-ils mesurés en production ?
Oui. Chaque déploiement inclut des métriques de performance (taux d'usage, temps gagné, satisfaction utilisateur) et des métriques de qualité (taux d'hallucination, taux d'erreur). Les données alimentent les itérations suivantes.
Une expertise qui
vous parle ?
On rentre dans le détail ensemble, diagnostic sous 48h ouvrées.