Nous vous aidons à transformer vos idées en matière d'IA en solutions concrètes
Damovo vous aide à transformer le potentiel de l'IA en solutions commerciales concrètes. Nous vous accompagnons à chaque étape, de la stratégie et de l'identification des cas d'utilisation jusqu'à la validation du concept, la mise en œuvre et l'optimisation continue. Chaque solution est conçue pour s'adapter à vos systèmes, à vos données et à vos exigences en matière de conformité.
Comment les entreprises devraient-elles aborder les projets d'IA ?
Les entreprises devraient démarrer leurs projets d'IA en définissant les résultats commerciaux escomptés, en validant le cas d'utilisation, en évaluant l'état de préparation des données, en analysant les besoins en infrastructure, en mettant en place des cadres de gouvernance et en planifiant l'adoption par les utilisateurs. Une démonstration de la valeur ajoutée est particulièrement importante pour les solutions d'IA sur mesure, tandis que les capacités d'IA proposées par les fournisseurs peuvent souvent être mises en œuvre plus rapidement par simple configuration.
De nombreux projets d'IA échouent parce qu'ils partent de la technologie plutôt que de la valeur ajoutée pour l'entreprise. Avant de choisir un modèle, une plateforme ou un fournisseur, vous devez répondre à cinq questions concrètes :
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Quel résultat commercial l'IA devrait-elle permettre d'améliorer ?
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Ce cas d'utilisation est-il suffisamment intéressant pour justifier l'effort requis ?
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Les données requises sont-elles disponibles, fiables et sécurisées ?
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Cette solution peut-elle s'intégrer aux systèmes existants ?
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Qui est responsable de la gouvernance, de la conformité et de la gestion du cycle de vie ?
Cela est particulièrement important lorsque l'IA est développée sous forme de solution sur mesure.
Faut-il développer ou acheter sa solution d'IA ?
Optez pour une approche « make » lorsque vous avez besoin de contrôle
Dans le cadre d’une approche « make », les organisations combinent de manière autonome des composants tels que les grands modèles linguistiques (LLM), les agents d’IA et les intégrations du protocole MCP (Model Context Protocol) afin de créer une solution sur mesure de bout en bout. Cette approche est indiquée lorsque la solution d’IA doit être adaptée à des processus, des sources de données, des exigences de sécurité ou des contraintes réglementaires spécifiques. Si cela offre aux organisations davantage de flexibilité et de contrôle, cela exige également une démonstration de valeur plus solide, une gouvernance claire et une vision réaliste des ressources, des risques et de l’effort de mise en œuvre impliqués.
Optez pour une stratégie d’« achat » lorsque la rapidité est un facteur déterminant
Une approche « d’achat » est indiquée lorsque la plateforme d’un fournisseur intègre déjà des capacités d’IA qui correspondent au cas d’utilisation requis. Cette approche permet souvent d’éviter de réaliser une preuve de concept (PoC) distincte, puisque les fonctionnalités essentielles existent déjà. L’accent n’est alors plus mis sur la validation de la technologie, mais sur la validation de la valeur métier, la configuration de la solution, son intégration aux systèmes existants et l’accompagnement des utilisateurs dans son adoption.
Damovo prend en charge les deux approches
Damovo aide les organisations à évaluer les deux options et à choisir l'approche la plus adaptée à chaque cas d'utilisation. Nous combinons les capacités de notre propre solution d'IA avec les technologies de nos partenaires basées sur l'IA. Cela permet aux organisations de choisir le modèle de mise en œuvre le plus adapté à chaque cas d'utilisation, plutôt que de leur imposer une approche standard.
Quels sont les facteurs de réussite d'un projet d'IA ?
La réussite des projets d'IA ne dépend pas uniquement du modèle ou de la plateforme que vous choisissez. Elle nécessite une stratégie claire, une infrastructure adaptée, des compétences pertinentes, des données fiables et une organisation prête à adopter de nouvelles méthodes de travail.
Avant de mettre en œuvre l'IA, les entreprises doivent vérifier si ces bases indispensables sont bien en place. Cela permet d'éviter les projets pilotes isolés qui ne parviennent pas à se déployer à plus grande échelle, les outils d'IA qui ne suscitent ni la confiance ni l'adhésion des utilisateurs, ou encore les solutions qui introduisent de nouveaux risques en matière de sécurité, de conformité ou d'exploitation. Une base solide permet aux entreprises de passer de la phase d'expérimentation à la création d'une valeur commerciale durable avec davantage de confiance et de maîtrise.
Pour être couronnées de succès, les initiatives en matière d'IA doivent être clairement liées aux résultats commerciaux. Plutôt que de se lancer dans des projets trop ambitieux, les entreprises devraient se concentrer sur un petit nombre de cas d'utilisation à forte valeur ajoutée, qui peuvent être hiérarchisés, évalués et déployés à grande échelle de manière efficace.
Une stratégie solide en matière d'IA définit les critères de réussite, identifie les processus à améliorer et établit les modalités de mesure de la valeur ajoutée. Elle doit également aborder dès le départ les questions de gouvernance, de sécurité, de conformité et de principes éthiques, en particulier dans les secteurs réglementés et dans le cadre de dispositifs tels que la loi européenne sur l'IA.
Il convient de prévoir l'impact de l'IA sur l'organisation parallèlement au déploiement de la technologie elle-même. Cela implique notamment le développement des compétences, l'adaptation des modèles opérationnels et la définition de responsabilités claires entre les équipes métier et informatiques.
L'IA ne doit pas être considérée comme un simple projet technologique ponctuel. Pour garantir son succès à long terme, il est nécessaire de définir des indicateurs de performance clés (KPI) mesurables, de procéder à une optimisation continue et d'assurer la gestion du cycle de vie, afin de garantir que les solutions restent efficaces, fiables et en adéquation avec les objectifs de l'entreprise.
Les solutions d'IA nécessitent une infrastructure capable d'assurer un déploiement fiable et une intégration transparente dans vos processus métier clés. Cela implique notamment la compatibilité avec les systèmes existants, tels que les ERP, les CRM, les plateformes de collaboration et d'autres applications métier essentielles.
Les organisations doivent également s'assurer que leur infrastructure est capable de prendre en charge l'évolution future des initiatives d'IA et de se connecter à des services d'IA basés sur le cloud lorsque cela s'avère nécessaire. Il est tout aussi important de consacrer suffisamment de temps aux phases pilotes, à la formation des collaborateurs, à la gestion du changement et à l'adaptation des processus. Lorsque ces exigences sont sous-estimées, les initiatives d'IA peinent souvent à dépasser le stade d'expériences isolées et ne parviennent pas à générer une valeur commerciale durable.
L'IA ne crée de la valeur que si vos collaborateurs savent l'utiliser de manière responsable et efficace. Les employés et les dirigeants doivent avoir une compréhension concrète de ce que l'IA peut et ne peut pas faire, des domaines dans lesquels elle peut améliorer le travail quotidien et de ceux où le jugement humain reste indispensable.
Cela ne signifie pas que chaque employé doive devenir un expert en IA, mais vos équipes doivent comprendre les cas d'utilisation pertinents, les limites de cette technologie, les risques liés à une mauvaise qualité des données ainsi que les exigences en matière de sécurité et de conformité.
La formation doit être étroitement alignée sur les processus métier réels plutôt que de se concentrer sur les concepts et la théorie de l'IA. Les collaborateurs ont besoin d'une expérience pratique et concrète des outils et des flux de travail qui feront partie intégrante de leurs responsabilités quotidiennes.
La fiabilité des données est l'un des fondements essentiels d'une mise en œuvre réussie de l'IA. Les solutions d'IA reposent sur des données précises, complètes, accessibles et suffisamment structurées pour répondre aux besoins opérationnels visés.
Cependant, la qualité des données ne suffit pas à elle seule. Les organisations ont également besoin d'une attribution claire de la propriété des données, de règles d'accès bien définies, de contrôles rigoureux en matière de protection des données et de mécanismes d'intégration efficaces. Lorsque les données pertinentes sont dispersées entre différents systèmes ou difficiles d'accès, les solutions d'IA ont moins de chances de fournir des résultats cohérents et fiables.
C'est souvent en combinant les données internes avec des informations externes ou contextuelles pertinentes, de manière sécurisée et contrôlée, que l'on obtient la plus grande valeur ajoutée. Cela revêt une importance particulière dans des cas d'utilisation tels que l'extraction de connaissances, l'automatisation du service client, les opérations prédictives et la détection des risques, où un contexte plus large peut améliorer considérablement la qualité et la pertinence des analyses et des décisions fondées sur l'IA.
L'adoption de l'IA ne se limite pas à la technologie : elle modifie les processus, les responsabilités et la prise de décision. Les organisations doivent disposer de rôles clairement définis, de structures de responsabilité et de modèles opérationnels avant que l'IA ne s'intègre dans leurs activités quotidiennes.
Un cadre de gouvernance solide doit définir à qui incombe la responsabilité de la solution d'IA, qui approuve les nouveaux cas d'utilisation, qui surveille les performances et qui gère les risques. Cela inclut la sécurité, la conformité, la protection des données, le comportement des modèles, la traçabilité et l'adoption continue par les utilisateurs.
Une culture favorable à l'innovation est tout aussi importante. Les employés doivent comprendre pourquoi l'IA est mise en place, comment elle influe sur leur travail et dans quels domaines elle peut les aider à gagner en efficacité. Sans une communication claire et une bonne gestion du changement, même des solutions d'IA techniquement abouties risquent de ne pas apporter la valeur ajoutée escomptée pour l'entreprise.
Gamme de solutions d'IA Damovo
Damovo met en œuvre l'intelligence artificielle dans cinq domaines clés : les communications unifiées, l'expérience client, les réseaux d'entreprise, la cybersécurité et les services gérés. Dans chacun de ces domaines, Damovo associe conseil en IA, conception de solutions, intégration technologique et optimisation continue afin d'aider les entreprises à obtenir des résultats commerciaux mesurables.
Communications unifiées
L'IA peut renforcer la collaboration, améliorer l'accès aux connaissances de l'organisation et rationaliser les flux de travail impliquant un volume important de documents. Parmi les cas d'utilisation typiques, on peut citer l'évaluation des appels d'offres assistée par l'IA, la recherche intelligente de connaissances et les environnements de collaboration souverains dans lesquels la communication, le stockage des données et le traitement par l'IA restent sous le contrôle de l'organisation.
Expérience client
Les assistants vocaux basés sur l'IA, les assistants virtuels et l'automatisation autonome permettent de réduire le volume d'appels, d'améliorer la précision du routage et d'automatiser les demandes répétitives du service client. Parmi les cas d'utilisation, on peut citer l'automatisation des services aux citoyens, les fonctionnalités en libre-service et le routage intelligent dans les centres de contact à grande échelle.
Réseaux d'entreprise
L'IA peut améliorer l'exploitation des réseaux grâce à la surveillance automatisée, à la détection des anomalies, à l'analyse des causes profondes et à la correction proactive. Parmi les applications courantes, on peut citer l'exploitation prédictive des réseaux, les opérations réseau assistées par l'IA et l'optimisation des performances sur les sites de production, dans les succursales et sur les réseaux d'entreprise mondiaux.
cybersécurité
L'IA peut aider les organisations à identifier et à gérer les utilisations à risque de l'IA, à tester les interfaces basées sur l'IA et à réduire le risque d'exposition des données. Parmi les cas d'utilisation, on peut citer les tests automatisés de type « red team » sur les assistants vocaux basés sur l'IA, les évaluations de sécurité de l'IA et les contrôles de gouvernance visant à lutter contre l'« IA fantôme » et à répondre aux exigences de conformité dans les environnements réglementés.
Services gérés
Damovo intègre des capacités d'IA à son portefeuille de services gérés afin d'assurer une surveillance, une optimisation et une automatisation continues dans tous les domaines de ses solutions. Cela permet aux entreprises de tirer pleinement parti de l'IA tout en réduisant la complexité opérationnelle et en maintenant une gouvernance et un contrôle efficaces.
Les technologies d'IA utilisées par Damovo
Damovo s'appuie sur des plateformes basées sur l'IA développées par des partenaires technologiques de premier plan et les associe à des capacités d'intégration, de sécurité, de gouvernance et de services gérés. En fonction du cas d'utilisation, les solutions peuvent inclure des technologies de Cisco, Extreme Networks, Genesys, Microsoft, NiCE Cognigy, Parloa, Pexip, Rocket.Chat, Zoom et d'autres fournisseurs spécialisés.
Cas d'utilisation de l'IA
Les cas d'utilisation de l'IA montrent dans quels domaines l'intelligence artificielle apporte, dans la pratique, une valeur réelle et mesurable. Ils illustrent la manière dont les organisations mettent l'IA au service de défis spécifiques, qu'il s'agisse d'améliorer les interactions avec les clients, d'optimiser les opérations, de renforcer la sécurité ou de faciliter la prise de décision. Les exemples suivants vous donnent un aperçu concret de la manière dont l'IA peut être mise en œuvre, des conditions nécessaires à sa mise en place et des résultats qui peuvent être obtenus dans différents domaines d'activité.
Collaboration avec Sovereign AI dans le domaine des services publics
Défis
Une administration publique de Rhénanie-du-Nord-Westphalie, qui compte environ 12 000 employés répartis entre différents services, établissements scolaires et services municipaux, était confrontée à un défi de taille. En raison des exigences du RGPD et des obligations en matière de souveraineté des données, les informations sensibles concernant les citoyens et les communications internes ne pouvaient pas être transférées vers des environnements de cloud public.
Mise en œuvre
Pour répondre à ces besoins, l'organisation a mis en place une plateforme de collaboration entièrement sur site, basée sur Rocket.Chat et Pexip, et enrichie de fonctionnalités d'IA hébergées localement. Les grands modèles linguistiques (LLM) fonctionnent entièrement sur l'infrastructure locale via des API standard, et une architecture de génération augmentée par la recherche (RAG) relie de manière sécurisée les services d'IA aux référentiels de connaissances internes. Ainsi, l'ensemble du traitement des données, du stockage et des interactions avec l'IA reste confiné au sein de l'environnement propre à l'organisation.
Résultats
Cette solution offre aux employés des outils de collaboration modernes et un accès aux connaissances basé sur l'intelligence artificielle, tout en garantissant un contrôle total sur les informations sensibles. En ne recourant plus aux services de cloud public, l'entreprise a acquis une souveraineté numérique totale sans pour autant compromettre la facilité d'utilisation, l'innovation ou la conformité réglementaire.
Routage par IA agentique et libre-service pour les assureurs
Défis
Les équipes du service client de BarmeniaGothaer traitaient jusqu’à 6 000 appels par jour, mais la complexité des structures de routage, la multiplicité des numéros de contact et les performances insuffisantes du système de serveur vocal interactif (SVI) entraînaient d’importantes difficultés opérationnelles. Les appels étaient mal acheminés, les clients devaient patienter plus longtemps et les employés perdaient un temps précieux à transférer manuellement les appels et à vérifier à plusieurs reprises l’identité des clients avant de pouvoir répondre à leurs demandes.
Mise en œuvre
En collaboration avec Damovo, BarmeniaGothaer a mis en place un assistant vocal doté d'une IA agentique, optimisé par Parloa et entièrement intégré à la plateforme de centre de contact Genesys Cloud. Cette solution prend en charge les interactions en langage naturel, l'identification automatisée des clients et l'acheminement intelligent des appels. Toutes les données issues des interactions sont transmises à Genesys Cloud à des fins d'analyse, offrant ainsi une visibilité complète sur le parcours client et les performances du service.
Résultats
En conséquence, 89 % des demandes sont désormais acheminées correctement sans intervention manuelle. Le standard traite désormais plus de 1 000 appels de moins par jour. La satisfaction client a augmenté, comme en témoigne la hausse du Net Promoter Score (NPS), et la solution est actuellement déployée à l'échelle du groupe BarmeniaGothaer.
Exploitation prédictive des réseaux grâce à l'IA de Cisco dans le secteur manufacturier mondial
Défis
Une entreprise industrielle internationale comptant environ 5 800 employés répartis sur 13 sites gérait son infrastructure réseau de manière réactive. En raison des processus manuels, d'une visibilité limitée et d'un dépannage fastidieux, les problèmes réseau affectaient souvent la production avant que les équipes informatiques ne puissent intervenir.
Mise en œuvre
Afin de moderniser ses opérations, l'entreprise a déployé la gamme de solutions réseau basées sur l'IA de Cisco sur l'ensemble de ses sites. Cisco AI Access assure une gestion des accès basée sur l'identité pour les employés, les partenaires et les appareils, garantissant ainsi une connectivité sécurisée et homogène. Cisco AI Ops et Agentic Ops automatisent la surveillance du réseau, la détection des anomalies, l'analyse des causes profondes et la correction guidée, permettant ainsi aux équipes d'identifier et de résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les opérations commerciales. Cisco AI Canvas un espace de travail unifié où la télémétrie, les diagnostics et les informations générées par l'IA sont consolidés, fournissant une vue d'ensemble complète des performances du réseau à l'échelle de l'organisation.
Résultats
Cette transformation a ainsi permis à l'entreprise de passer d'une gestion réactive du réseau à un modèle d'exploitation prédictif. Les délais de résolution des incidents ont été réduits, les tâches manuelles ont diminué et la stabilité du réseau sur l'ensemble des sites de production s'est améliorée. Les équipes informatiques ont ainsi bénéficié d'une meilleure visibilité, ce qui leur a permis de prendre en charge des charges de travail basées sur l'IA sans augmenter leurs effectifs.
Test d'intrusion d'un assistant vocal basé sur l'IA au sein d'une agence de voyage internationale
Défis
Une entreprise internationale du secteur du voyage, comptant environ 50 000 employés, a eu recours à des assistants vocaux basés sur l'IA pour gérer un volume important d'interactions avec la clientèle, notamment les réservations, les modifications de réservation, les remboursements et la gestion des perturbations. Si ces systèmes ont apporté des avantages opérationnels considérables, ils ont également créé une nouvelle surface d'attaque qui n'avait pas été testée de manière systématique. Les outils traditionnels de tests d'intrusion n'étaient pas conçus pour les interactions téléphoniques basées sur l'IA, et les tests manuels de type « red team » ne permettaient pas de suivre le rythme.
Mise en œuvre
Pour relever ce défi, l'entreprise a adopté une plateforme de tests d'intrusion pour robots vocaux basée sur des agents, sous forme de service géré. Celle-ci génère automatiquement des scénarios d'attaque conformes au classement OWASP GenAI Top 10, effectue de véritables appels d'attaque contre le robot vocal en production, enregistre les deux côtés de chaque conversation et transcrit les interactions à des fins d'analyse. Un moteur d'évaluation indépendant basé sur l'IA évalue les résultats, classe les conclusions par vecteur d'attaque et par gravité, et produit des rapports structurés accompagnés d'une traçabilité complète des preuves.
Résultats
Cette approche a permis une validation continue et évolutive de la sécurité dans le cadre de centaines de scénarios d'attaque potentiels. L'organisation a ainsi pu identifier les risques spécifiques aux systèmes d'IA vocale, notamment l'injection de messages via la parole, la manipulation de la reconnaissance vocale automatique (ASR), les attaques par ingénierie sociale et les fuites de données potentielles. Les failles de sécurité ont ainsi pu être identifiées et corrigées à un stade précoce, sans perturber le service client en temps réel.
Pourquoi collaborer avec Damovo dans le domaine de l'IA ?
Damovo vous aide à transformer vos idées en matière d'IA en solutions concrètes en combinant conseil, choix technologique, intégration et optimisation continue. Nous partons du cas d'utilisation, et non de l'outil, et déterminons dans quels domaines l'IA peut apporter une valeur ajoutée tangible à votre organisation.
Comme l'IA ne fonctionne concrètement que lorsqu'elle s'intègre à votre environnement existant, nous connectons les solutions d'IA à vos plateformes de communication, centres de contact, réseaux, outils de sécurité, bases de connaissances et applications métier. Nous prenons également en compte dès le départ les aspects liés à la gouvernance, à la protection des données et à la conformité, en particulier lorsque la sécurité, la souveraineté numérique ou les exigences réglementaires sont en jeu.
De l'évaluation initiale à la mise en œuvre et à l'optimisation, Damovo vous apporte l'expertise technique et opérationnelle nécessaire pour rendre l'IA utilisable, sécurisée et évolutive.
Accompagner des organisations issues de divers secteurs
Foire aux questions sur les solutions d'IA
Qu'entend Damovo par « solutions d'IA » ?
Les solutions d'IA de Damovo constituent des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les domaines de l'expérience client, de la communication, des réseaux d'entreprise, de la cybersécurité et des services gérés. Elles peuvent inclure des assistants vocaux, des agents IA, l'accès aux connaissances basé sur la technologie RAG, l'exploitation des réseaux assistée par l'IA, les contrôles de sécurité basés sur l'IA et l'automatisation.
Comment Damovo va-t-il nous aider à identifier des cas d'utilisation pertinents de l'IA ?
Nous organiserons des ateliers de découverte de l'IA avec toutes les parties prenantes concernées afin d'identifier les cas d'utilisation les plus pertinents et les opportunités les plus faciles à concrétiser, tout en tenant compte des contraintes et des spécificités de nos clients.
Quand faut-il recourir à une solution d'IA sur mesure ?
Une solution d'IA sur mesure s'avère utile lorsque votre cas d'utilisation repose sur des données spécifiques, des exigences de sécurité strictes, des flux de travail complexes ou une intégration avec des systèmes internes.
Dans quels cas faut-il recourir aux fonctionnalités d'IA d'une plateforme existante proposée par un fournisseur ?
L'IA fournie par un éditeur constitue souvent le meilleur choix lorsque la fonctionnalité requise existe déjà sur une plateforme fiable et peut être configurée, intégrée et gérée plus rapidement que si l'on développait une solution sur mesure.
Quelles données sont nécessaires pour les projets d'IA ?
Les projets d'IA nécessitent des données fiables, accessibles et bien gérées. La qualité, la propriété, la structure, la sécurité et l'intégration des données revêtent généralement une importance supérieure à celle du modèle d'IA lui-même.
Comment utiliser l'IA en toute sécurité dans les secteurs réglementés ?
L'IA peut être utilisée en toute sécurité lorsque l'accès aux données, l'utilisation des modèles, la traçabilité, la conformité, la gestion des identités et le contrôle humain sont définis dès le départ. Dans certains cas, des modèles de déploiement souverains ou sur site peuvent s'avérer nécessaires.
Comment Damovo assure-t-il le suivi de l'IA après la mise en œuvre ?
Damovo peut accompagner la mise en œuvre de solutions d'IA après leur mise en service grâce à des services de surveillance, d'optimisation, d'aide à la gouvernance, de contrôles de sécurité et de services gérés.
Prêt à identifier votre premier cas d'utilisation de l'IA ?
Un projet d'IA pertinent doit être précis, mesurable et réaliste à mettre en œuvre. Damovo peut vous aider à évaluer les cas d'utilisation, à valider la valeur ajoutée pour l'entreprise et à définir le modèle de mise en œuvre le plus adapté.