WEVE LAB — EXPÉRIMENTATION APPLIQUÉE

L’IA n’est pas un bouton magique.

C’est un nouveau matériau de conception et d’automatisation. Nous le testons, le connectons à des données réelles et l’encadrons avant toute mise en production.

DU PROTOTYPE AU TERRAIN

Expérimenter vite.
Industrialiser seulement ce qui tient.

Chaque expérimentation part d’un cas concret. Nous vérifions les données, les erreurs possibles, la sécurité, le coût et la place du contrôle humain avant toute mise en production.

DÉMONSTRATEUR 01 — ASSISTANT MÉTIER

Une réponse n’a de valeur que si l’on peut remonter à sa source.

Le prototype relie une question, un périmètre documentaire et des droits d’accès. Il restitue les passages utilisés et signale quand une validation humaine reste nécessaire.

  • Sources visibles
  • Droits explicites
  • Validation humaine
TRACE MODEHUMAN IN THE LOOP
QUESTION MÉTIERQuelles règles s’appliquent à ce dossier ?
CHAMPS D’EXPLORATION

Des prototypes reliés à de vrais processus.

Le Lab ne collectionne pas les effets de mode. Il transforme une hypothèse en démonstrateur observable, puis aide à décider : poursuivre, corriger ou arrêter.

01 / DOCUMENTAIRERAG

Assistant métier avec sources

Interroger une base documentaire avec des règles d’accès explicites et des réponses traçables.

02 / AUTOMATISATIONDATA → DOC

Rapports personnalisés

Transformer des données structurées en documents, avec validation humaine avant diffusion.

03 / QUALITÉMULTILINGUE

Contrôle multilingue

Détecter les incohérences, contenus manquants et régressions sur des plateformes complexes.

04 / VISIBILITÉSEARCH + IA

Moteurs de réponse IA

Auditer ce que les assistants comprennent, citent et omettent réellement.

05 / PRODUCTIONCRÉATION

Contenus augmentés

Automatiser une partie de la production visuelle, vocale et vidéo sans abandonner la direction humaine.

06 / CADRAGEPME IA CHECK

Premier cas d’usage IA

Qualifier une opportunité, ses dépendances et ses garde-fous avant d’investir dans un prototype.

RÈGLES DU LAB

Utile.
Observable.
Réversible.

  1. 01Un problème métier avant un modèle
  2. 02Des données et droits maîtrisés
  3. 03Une validation humaine aux étapes sensibles
  4. 04Un mode de repli quand l’IA échoue
UN CAS D’USAGE À TESTER ?

Passons de l’intuition à une expérience mesurable.

Explorer un cas d’usage