Ce que nous pouvons construire pour vous
Ce ne sont pas des études de cas inventées. Ce sont des schémas d'ingénierie que nous avons implémentés, documentés ou productisés, chacun relié à quelque chose d'inspectable : un guide, un produit ou du code qui tourne.
Ce qu'est un pattern de solution et quand en utiliser un
Un pattern de solution est une architecture réutilisable que nous avons déjà construite, documentée ou produitisée et qui est prête à être adaptée à votre problème, plutôt que conçue à partir d'une feuille blanche. Choisissez un pattern si votre problème colle à l'un d'eux : automatisation documentaire, RAG encadré, workflows IA, synchronisation des données produit, SaaS multi-tenant, ou intégration commerce et ERP. Le pattern tranche la structure, la piste d'audit et la gestion d'erreurs en amont, de sorte que le mandat dépense son budget sur ce qui vous est spécifique. Choisissez un build sur mesure quand le mécanisme central n'a pas de pattern établi. La plupart du travail entreprise est un pattern connu plus votre domaine, pas une invention toute neuve.
- Un pattern est une structure éprouvée : extraction, contrôle d'accès, idempotence et audit sont tranchés avant le démarrage du projet, pas découverts en plein build.
- Il comprime le coût et le risque, parce que l'architecture difficile est fixée et qu'il reste du budget pour votre domaine et vos cas limites.
- Utilisez un pattern quand votre problème colle à l'un des six ; n'utilisez un build sur mesure que si le mécanisme central est vraiment nouveau.
- Chaque pattern ici renvoie à quelque chose que vous pouvez vérifier : un guide, du code open source ou une fonctionnalité en production, pas une étude de cas inventée.
Automatisation documentaire avec revue humaine
Réception, extraction, classification et routage de documents avec portes d'approbation et piste d'audit complète. Le schéma derrière l'essentiel de la valeur IA en production.
Presque chaque entreprise que nous rencontrons a la même pile : factures, bons de livraison, confirmations fournisseurs, réclamations. Quelqu'un ouvre chaque document, le lit, retape les chiffres dans un système et le transmet. Cette personne coûte cher, s'ennuie et se trompe parfois. La solution n'est pas un chatbot : c'est un pipeline qui lit, classe et route les documents automatiquement, et fait intervenir un humain exactement quand la confiance baisse.
Quand vous en avez besoin
- Votre équipe retape des données de PDF ou d'e-mails dans l'ERP, la comptabilité ou le ticketing
- Le volume croît plus vite que l'effectif et les erreurs émergent des semaines plus tard
- La conformité exige de prouver qui a approuvé quoi et quand
Comment nous le construisons
- 1Cartographier les types de documents, les volumes et le coût du traitement manuel actuel
- 2Construire extraction et classification avec seuils de confiance ; la faible confiance part en file de revue humaine
- 3Câbler portes d'approbation, piste d'audit et remise vers vos systèmes cibles
Ce que vous obtenez
- Un pipeline opérationnel dans votre infrastructure
- Une piste d'audit qui tient en revue de conformité
- Un runbook documenté que votre équipe exploite
Architecture du schéma: Inbox / Upload / API, Extraction, Classification, Confidence, high, Auto-route, low, Human review, Target system, Audit trail
RAG d'entreprise gouverné
Recherche sur votre savoir avec contrôle d'accès, ancrage, citations et évaluation. Construit pour que juridique et sécurité valident, pas seulement le public de démo.
La réponse existe. Elle se trouve dans une page de wiki de 2022, un ticket fermé et la mémoire du responsable support. Les nouveaux posent les mêmes questions, les clients attendent pendant qu'on cherche. Le RAG rend ce savoir interrogeable, mais seulement si le contrôle d'accès et les citations sont conçus dès le premier jour, pas ajoutés après la démo.
Quand vous en avez besoin
- Le support, les ventes ou l'ingénierie répondent sans cesse aux mêmes questions depuis des sources éparses
- La documentation existe mais personne ne la trouve au moment décisif
- Un chatbot générique a déjà inventé des réponses avec assurance
Comment nous le construisons
- 1Inventorier les sources de savoir et qui a le droit de voir quoi
- 2Construire le pipeline de retrieval : chunking, embeddings, récupération contrôlée avec citations
- 3Mettre en place la boucle d'évaluation pour mesurer la qualité au lieu de la supposer
Ce que vous obtenez
- Des réponses ancrées avec citations, pas des suppositions assurées
- Un contrôle d'accès validé par le juridique
- Un tableau d'évaluation avec de vrais chiffres de qualité
Architecture du schéma: Documents / Wikis / Tickets, Chunking + Embeddings, Vector store, User question, Retriever + Access control, LLM with citations, Grounded answer, Evaluation loop
Workflows opérationnels assistés par IA
Des agents dans de vrais processus : qualification, synthèse, passation à des humains. L'assistant de ce site est ce schéma, en production.
Un agent est un logiciel qui décide lui-même de l'étape suivante, dans des limites que vous définissez. Mal fait, c'est une démo qui casse la deuxième semaine. Bien construit, il qualifie un lead à 2 h du matin, réserve le rendez-vous, rédige le résumé et sait exactement quand s'arrêter et passer la main à un humain. La différence, c'est l'ingénierie : outils explicites, décisions journalisées, limites strictes.
Quand vous en avez besoin
- Un workflow brûle des heures en triage, qualification ou planification selon des règles apprenables
- Le temps de réponse décide si vous gagnez l'affaire ou le dossier
- Vous voulez automatiser mais le juridique exige la traçabilité de chaque décision automatisée
Comment nous le construisons
- 1Choisir un workflow où les minutes comptent et où l'échec se voit
- 2Construire l'agent avec outils explicites, logique de qualification et ligne de passation ferme vers l'humain
- 3Tout instrumenter : chaque action journalisée, chaque décision traçable
Ce que vous obtenez
- Un agent en production, pas une démo
- Un journal de décision complet pour chaque étape automatisée
- Des points de passation nets où l'humain garde la main
Architecture du schéma: Trigger: form / email / event, Agent, Qualify + Summarize, Action, tool, CRM / Calendar / Email, handover, Human, Audit log
Synchronisation des données produit
ERP, PIM, boutique et marketplaces maintenus cohérents par des pipelines idempotents et supervisés. Notre plugin open source Data Hub encode la discipline.
Les données produit vivent dans l'ERP, s'enrichissent dans le PIM et doivent arriver justes dans la boutique et sur chaque marketplace, dans chaque langue, à chaque changement de prix. Les exports manuels et les scripts ponctuels tiennent jusqu'au jour où ils lâchent. Le schéma : des pipelines idempotents qui se relancent sans risque, prévisualisent avant d'écrire et disent ce qui a changé.
Quand vous en avez besoin
- Les données dérivent entre canaux : prix ou stocks diffèrent entre boutique, marketplace et ERP
- Les imports cassent quand un fournisseur change une colonne et personne ne le voit pendant des jours
- Lancer un canal ou une langue prend des semaines de mapping manuel
Comment nous le construisons
- 1Modéliser les flux entre ERP, PIM, boutique et marketplaces, y compris les cas d'échec
- 2Construire des pipelines idempotents avec prévisualisation, retries et supervision
- 3Basculer flux par flux ; l'ancien chemin vit jusqu'à la preuve du nouveau
Ce que vous obtenez
- Des données cohérentes sur tous les canaux
- Des pipelines qui survivent aux changements de format fournisseurs
- Une supervision qui prévient avant vos clients
Architecture du schéma: ERP, Pipeline: extract - transform - load, PIM, Shop, Marketplace feeds, Monitoring + Retries
Plateformes SaaS multi-tenant
Isolation des tenants, facturation, modèles de rôles et outillage d'exploitation conçus dès le premier jour plutôt que greffés après le dixième client.
Le premier client de votre plateforme est facile. Le dixième expose chaque raccourci : données partagées qui fuient entre comptes, logique de facturation dans des tableurs, déploiements qui font peur. La multi-location est une décision d'architecture, et la rétrofitter coûte un multiple. Nous construisons d'abord la colonne vertébrale : isolation, rôles, facturation, exploitation.
Quand vous en avez besoin
- Vous transformez un outil interne ou un build mono-client en produit
- L'onboarding d'un tenant passe par du travail manuel en base ou en déploiement
- Investisseurs ou acheteurs enterprise demandent comment l'isolation des données fonctionne vraiment
Comment nous le construisons
- 1Concevoir isolation des tenants, modèle de rôles et facturation comme de l'architecture, pas un ajout
- 2Construire la colonne vertébrale : gateway, contexte tenant, données isolées, outillage d'exploitation
- 3Durcir pour le deuxième et le dixième tenant : migrations, limites, observabilité
Ce que vous obtenez
- Une plateforme qui intègre un tenant en quelques heures
- Transparence des coûts et de l'usage par tenant
- Une documentation qui rend le tenant deux moins cher que le premier
Architecture du schéma: Tenant A, Gateway + Tenant context, Tenant B, Services, Isolated data per tenant, Billing + Roles + Ops tooling
Intégration commerce et ERP
Synchronisation des commandes, stocks, prix et flux de facturation entre boutique et ERP qui survivent aux retries, aux pannes partielles et à la charge de fin de mois.
Une commande passée à 23 h 58 le dernier jour du mois, payée sur facture, avec un article en rupture : c'est là que meurent les intégrations boutique-ERP. Le chemin nominal est facile ; les échecs partiels sont le projet. Nous construisons la couche d'intégration avec idempotence, files de rebut et alertes au niveau métier, pour que la commande aboutisse ou que quelqu'un sache exactement pourquoi pas.
Quand vous en avez besoin
- Des commandes disparaissent ou se dédoublent entre boutique et ERP sans qu'on sache où
- Stocks et prix sont en retard : vous survendez ou sous-vendez
- Le volume de fin de mois transforme l'intégration en cellule de crise
Comment nous le construisons
- 1Cartographier commandes, stocks, prix et factures, y compris le comportement en échec partiel
- 2Construire la couche d'intégration avec idempotence, files de rebut et alerting
- 3Tester en charge sur le volume de fin de mois avant toute dépendance
Ce que vous obtenez
- Des flux de commande qui survivent aux retries et à la fin de mois
- Une couche d'intégration au lieu de spaghetti point à point
- Des alertes au niveau métier : quelle commande a échoué, pas quel pod
Architecture du schéma: Shop, orders, Integration layer, idempotent, ERP, stock + prices, invoices, Customer, Dead-letter + Alerting
Avec qui vous travaillez
Niveaux d'engagement
Oronts travaille avec des équipes sérieuses qui ont besoin d'une livraison senior, pas d'externalisation low-cost.
- Pilote de production
- à partir de 25k EUR
- Projets logiciels et IA sur mesure
- à partir de 50k EUR
- Retainers techniques continus
- à partir de 15k EUR/mois
Le prix exact dépend du périmètre, des responsabilités, de la vitesse de livraison, de la taille d'équipe, des intégrations, des attentes de support et du risque de production.
Patterns de solution : questions fréquentes
Votre cas n'est pas dans la liste ?
Les schémas couvrent ce qui se répète ; les missions couvrent le spécifique. Décrivez votre problème, un ingénieur senior le cartographie.