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Cadrage et choix des cas d'usage
Ateliers avec les métiers pour identifier les usages à forte valeur, estimer le gain attendu et le coût de fonctionnement, et écarter ceux qui ne passeront pas l'épreuve de la production.
Conseil IA · FinOps
Conseil en IA générative : des agents utiles, une facture maîtrisée
Nous aidons les entreprises à passer de l'expérimentation à des assistants IA en production : connectés à leurs données, sécurisés, et dont le coût est mesuré dès la conception.
L'IA générative a quitté le stade de la démonstration. Les modèles sont disponibles, les outils ont mûri, et la plupart des directions ont lancé un premier pilote. La difficulté est ailleurs : choisir les cas d'usage qui rapportent vraiment, connecter l'IA à des données fiables, et éviter qu'une adoption réussie ne se transforme en facture imprévisible.
Bitwin accompagne cette étape avec une approche d'architecte. Nous partons de vos données, souvent déjà dans Microsoft Fabric, Power BI ou un entrepôt de données. Nous concevons des agents qui les interrogent au travers de serveurs MCP, puis nous les déployons sur Azure AI Foundry ou sur la plateforme qui vous convient. À chaque étape, nous estimons ce que coûtera une question, un utilisateur, un mois de fonctionnement.
Notre conviction : un projet IA se juge en production, pas en démonstration. Il doit donner des réponses justes, respecter les droits d'accès existants et rester rentable quand l'usage décolle.
Notre accompagnement IA, du cadrage à la production
Quatre étapes, à mener ensemble ou séparément selon votre maturité.
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Architecture et données
Choix des briques (Azure AI Foundry, Copilot Studio, Azure AI Search, serveurs MCP), modélisation des données dans Microsoft Fabric et Power BI, intégration à votre système d'information.
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Prototype sur vos données
Un agent fonctionnel sur un périmètre réduit, testé par de vrais utilisateurs, avec une mesure de la qualité des réponses et du coût réel par requête.
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Industrialisation et gouvernance
Sécurité, droits d'accès, journalisation, supervision, conformité RGPD et AI Act, formation des équipes : tout ce qui transforme un prototype en service durable.
FinOps de l'IA : maîtriser le coût de chaque réponse
Un agent IA consomme des ressources à chaque question : tokens du modèle, recherche, capacité de calcul pour les données. Sans pilotage, la facture suit l'adoption. Forts de notre expérience du FinOps cloud chez Oracle, nous appliquons à l'IA la même discipline.
Comprendre ce que vous payez
- → Les tokens consommés par les modèles, en entrée et en sortie
- → La capacité Microsoft Fabric et Power BI sollicitée par les requêtes
- → L'index de recherche, l'hébergement de l'application, le stockage et la supervision
Choisir le bon modèle pour chaque tâche
- → Un petit modèle pour classer ou router une demande, un grand modèle seulement quand c'est utile
- → Paiement à l’usage ou débit provisionné, selon le volume et la régularité
- → Des traitements différés en mode batch quand une réponse immédiate n'est pas nécessaire
Réduire la consommation à la source
- → Des outils MCP qui renvoient des résultats agrégés plutôt que des tables entières
- → Des instructions et un contexte courts, une mise en cache des parties répétées
- → Des quotas par utilisateur ou par application
Mesurer et piloter dans la durée
- → Un coût unitaire suivi : par question, par utilisateur, par cas d'usage
- → Étiquetage des ressources, budgets et alertes Azure
- → Dimensionnement, mise en pause et réservation des capacités Fabric selon l'usage réel
Une architecture éprouvée : Web App, MCP, Power BI, Fabric et AI Foundry
Pour Alliance Marine, nous avons déployé une Web App reliée à un agent Azure AI Foundry et à Power BI. Un serveur MCP permet d'interroger en langage naturel les données hébergées dans Microsoft Fabric.
Ce schéma est devenu notre architecture de référence pour donner aux équipes un accès conversationnel à leurs données, sans dupliquer ces données et sans contourner les règles de sécurité existantes.
Pourquoi confier votre projet IA à Bitwin
Data et IA, du même architecte
Une IA vaut ce que valent ses données. Nous concevons la plateforme data (Microsoft Fabric, Power BI) et la couche IA ensemble, pas séparément.
Le FinOps dans l'ADN
Des années de pilotage de l'adoption cloud et d'optimisation des coûts chez Oracle : nous savons faire grandir un usage sans perdre le contrôle de la facture.
Indépendance technologique
Aucun contrat d'exclusivité avec un éditeur. Nous recommandons Copilot, un agent sur mesure ou une autre plateforme selon votre besoin, pas selon un objectif commercial.
Questions fréquentes sur le conseil en IA
Combien coûte un projet d'IA générative en entreprise ?
Il faut distinguer deux budgets : le projet (cadrage, développement, déploiement) et le fonctionnement (modèles, capacité data, hébergement). Le second est souvent sous-estimé. Nous l'estimons avant de commencer, à partir du nombre d'utilisateurs et de questions attendus, puis nous le mesurons pendant le prototype.
Qu'est-ce que le FinOps appliqué à l'IA ?
C'est la discipline qui rend visible, attribue et optimise le coût des services d'IA : choix du modèle selon la tâche, réduction des tokens consommés, quotas, suivi d'un coût par question ou par utilisateur, et dimensionnement des capacités data sollicitées.
Copilot, Copilot Studio ou agent sur mesure : que choisir ?
Microsoft 365 Copilot couvre la bureautique. Copilot Studio permet de créer rapidement des agents en low-code. Un agent sur mesure dans Azure AI Foundry s'impose lorsque l'IA doit s'intégrer à une application métier, interroger des données complexes ou respecter de fortes contraintes de coût et de sécurité. Nous vous aidons à choisir au cas par cas.
Qu'est-ce qu'un serveur MCP ?
Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert qui permet à un agent IA d'utiliser des outils : interroger une base, lancer une requête sur un modèle Power BI, lire un document. Le serveur MCP expose ces outils de façon contrôlée et peut être réutilisé par plusieurs agents et plusieurs plateformes.
Nos données servent-elles à entraîner les modèles ?
Pour les modèles Azure OpenAI proposés dans Azure AI Foundry, Microsoft indique que les requêtes et les réponses ne servent pas à entraîner les modèles. Nous vérifions avec vous les conditions propres au modèle retenu, la région d'hébergement et la durée de conservation des données.
Prêt à passer de l'expérimentation à la production ?
Parlons de vos cas d'usage, de vos données et du budget de fonctionnement que vous visez.
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