Innovation et R&D
R&D en intelligence artificielle pour PME : la technologie des grands groupes, sans leur DSI.
Relier toutes ses données, leur donner un sens commun, y faire travailler des agents : les grands groupes le font depuis des années, avec des équipes de données entières et des projets qui durent.
Notre travail de R&D en intelligence artificielle pour PME consiste à livrer la même chose, clé en main, à une entreprise qui n’a ni direction informatique ni équipe de données. Cette page explique comment on s’y prend, et pourquoi on peut vous promettre des chiffres justes plutôt que des démonstrations brillantes.
La méthode, c’est bien. La voir sur vos chiffres, c’est mieux.
- 60 minutes avec un dirigeant de Korbyx
- Sur vos chiffres
- Offert, sans engagement
1. Ce qui était réservé aux grands comptes
Dans un grand groupe, quand le directeur général demande « pourquoi la région Sud décroche ? », une équipe sait répondre. Elle a relié l’ERP, le CRM et les outils métier. Elle a écrit la définition de chaque indicateur. Elle sait quelles données sont fiables et lesquelles ne le sont pas. Elle a mis des années à y arriver, et elle continue d’y travailler chaque jour.
Dans une PME de trois cents personnes et vingt unités, cette équipe n’existe pas. Le dirigeant a les mêmes questions, souvent plus urgentes, mais il a un contrôleur de gestion débordé, un tableur partagé et quelques exports du lundi. Ce n’est pas un manque d’intelligence ni de volonté. C’est un manque de moyens, et la technologie a longtemps creusé l’écart au lieu de le refermer.
Entreprises françaises qui ont intégré l’IA : 15 % des petites · 31 % des moyennes · 58 % des grandes. Parmi celles qui y renoncent, 71 % citent le manque d’expertise.
Source : Eurostat, 2025
Le chiffre qui compte ici, c’est le dernier. Les entreprises qui renoncent ne le font pas parce que l’IA ne les intéresse pas. Elles renoncent parce qu’il leur manque l’expertise pour la mettre en place. C’est exactement ce que Korbyx apporte : l’expertise, déjà construite, déjà testée, branchée sur vos outils.
2. Pourquoi c’est possible maintenant
Il y a dix ans, ce que fait Korbyx aurait demandé une armée de consultants pour chaque client. Trois changements l’ont rendu possible, et c’est leur combinaison qui compte, pas l’un d’eux seul.
- 1Les modèles de langage comprennent le français de votre métier
- 2La contextualisation : l’IA travaille avec vos règles et vos données
- 3Les agents : l’IA enchaîne des tâches, sous contrôle
Korbyx : les trois, branchés sur vos outils, avec des garde-fous
Les modèles de langage comprennent votre façon de parler
Vous pouvez poser une question comme vous la poseriez à votre directeur financier : « quelles tournées ont perdu de l’argent en septembre, et pourquoi ? ». Plus besoin de connaître le nom d’un champ ou de construire un rapport. C’est ce qui rend l’IA utilisable par un chef d’agence, un conducteur de travaux ou un animateur de réseau, et pas seulement par des spécialistes.
La contextualisation : l’IA travaille avec ce que vous savez
Un modèle de langage seul ne connaît pas votre entreprise. Il ignore qu’un champ vide n’est pas un zéro, qu’une déclaration non signée ne compte pas, que « chantier clos » chez vous veut dire « réception signée ». La contextualisation, c’est l’art de lui donner, à chaque question, les bonnes règles, le bon vocabulaire et les bonnes données. C’est là que se fait la différence entre un assistant grand public et un collègue qui connaît la maison.
Les agents : l’IA enchaîne des tâches, sous contrôle
Un agent est une IA qui ne se contente pas de répondre : elle enchaîne plusieurs étapes pour mener une tâche à bout. Analyser l’écart d’une unité, préparer le plan, vérifier qu’il tient, rédiger la synthèse du lundi. Chez Korbyx, les agents travaillent avec les mêmes garde-fous que tout le reste : ils préparent, une personne valide.
95 % des projets pilotes d’IA générative n’ont pas de retour mesurable sur investissement.
Source : MIT, 2025
La technologie est prête. Ce qui manque, c’est la donnée fiable, le contexte et la mesure.
Ce chiffre ne dit pas que l’IA ne marche pas. Il dit qu’une IA posée sur des données mal reliées, sans définition commune et sans mesure de l’effet, ne produit rien qu’on puisse compter. C’est pourquoi l’essentiel de notre R&D ne porte pas sur l’IA elle-même. Il porte sur ce qui l’entoure.
3. Notre travail sur la donnée : des mesures écrites une fois, approuvées par vous
Demandez à trois personnes de votre entreprise le chiffre d’affaires du mois dernier. Vous aurez souvent trois chiffres. L’un compte les avoirs, l’autre non. L’un s’arrête à la date de facture, l’autre à la date de livraison. Aucun n’a tort : ils ne mesurent pas la même chose.
Chez Korbyx, chaque indicateur devient une mesure. Une mesure, c’est une définition écrite noir sur blanc, avec ses règles (ce qui compte, ce qui ne compte pas, comment on traite les cas particuliers). Elle porte un numéro de version. Et c’est vous qui l’approuvez. Si la définition change, une nouvelle version est créée, l’ancienne reste consultable, et chaque chiffre affiché dit avec quelle version il a été calculé.
L’IA choisit la mesure, elle ne calcule jamais le chiffre
C’est notre choix d’architecture le plus important. Quand vous posez une question, l’IA identifie la mesure qui y répond dans votre catalogue. Puis un moteur de calcul, qui n’a rien d’une IA, calcule le chiffre sur vos données, dans votre espace. L’écran affiche le résultat du moteur. L’IA rédige la réponse autour du chiffre, jamais le chiffre lui-même. C’est ce qui garantit que la même question donne le même résultat, aujourd’hui comme dans six mois.
Les données d’origine restent intactes
Ce que Korbyx reçoit de vos outils est gardé tel quel. Nos interprétations sont rangées à part. On peut ainsi corriger une règle sans perdre la preuve, et remonter de n’importe quel chiffre jusqu’à la ligne qui l’a produit. Un indice de fiabilité mesure, pour chaque unité, si la donnée est fraîche, complète et cohérente. Il progresse à mesure que les corrections se font à la source.
Combien de versions de votre chiffre d’affaires circulent chez vous ?
On peut le découvrir ensemble en une heure.
Le diagnostic, en trois points
- Une heure, sur vos propres chiffres. En visio ou chez vous, avec un dirigeant de Korbyx.
- Un court appel de préparation. Avec notre équipe produit, pour savoir quels outils et quelles unités regarder.
- Vous repartez avec vos premiers écarts. Et le premier cas d’usage par lequel commencer, que vous travailliez avec nous ou non.
- Offert, sans engagement
4. Une IA évaluée comme on évalue un collaborateur
Quand vous recrutez un responsable financier, vous ne le croyez pas sur parole. Vous vérifiez ses premiers travaux. Vous lui posez des questions dont vous connaissez la réponse. Vous regardez s’il sait dire « je ne sais pas ». Nous faisons la même chose avec l’IA, mais tous les jours, et à chaque changement.
Des questions de référence rejouées en continu.
Nous gardons une série de questions dont la bonne réponse est connue. À chaque mise à jour, elles sont reposées. Si une réponse change, on le sait avant vous.
Une seconde IA, indépendante, qui note les réponses.
Elle vérifie que la réponse s’appuie sur le bon chiffre, qu’elle cite ses données, qu’elle n’affirme rien qu’elle ne peut pas prouver.
Le modèle adapté, et la liberté d’en changer.
Comprendre une question, rédiger une synthèse, vérifier un plan : Korbyx fait travailler le modèle adapté, derrière un point d’entrée qui permet d’en changer si un autre fait mieux.
Le droit de dire « je ne sais pas ».
Une IA qui refuse plutôt que d’approximer, qui pose une question quand la demande est ambiguë, qui nomme une donnée absente au lieu de la compter zéro : c’est une qualité qu’on évalue autant que la justesse.
« Pour moi, une IA qui se trompe une fois sur cent n’est pas utilisable si on ne sait pas laquelle. Alors on ne lui fait pas calculer les chiffres, on lui fait choisir la bonne mesure. Et on la teste tous les jours, comme on vérifierait le travail d’un nouveau collègue. »
5. Chaque défaut devient une règle, et chaque règle un test
Aucune IA n’est parfaite. La question n’est pas de savoir si elle fera une erreur, mais ce qui se passe quand elle en fait une. Chez Korbyx, la réponse est toujours la même.
Un exemple. Un jour, lors d’un test, une réponse additionne un chiffre d’affaires en euros et un autre en francs suisses, pour une entreprise qui a une filiale en Suisse. Le total est faux. Ce défaut devient une règle : « ne jamais additionner deux devises sans conversion explicite ». La règle devient un test automatique. Ce test est rejoué avant chaque mise à jour, pour tous les clients. Le défaut ne peut plus revenir sans qu’on le voie.
Même chose pour un champ vide compté comme un zéro, une déclaration non signée prise en compte, une période mal comprise. Chaque défaut observé, chez un client ou en interne, ajoute une règle et un test. Aujourd’hui, ce sont des milliers de tests automatiques qui tournent avant chaque mise en production. C’est un travail lent, peu spectaculaire, et c’est lui qui fait la différence entre une démonstration et un outil sur lequel on pilote une entreprise.
Exemple d’illustration.
- 1Un défaut observé
- 2Une règle écrite
- 3Un test automatique
- 4Rejoué avant chaque mise à jour, pour tous les clients
Le défaut ne revient pas sans qu’on le voie
Ce qui est construit pour durer
Un tableau de bord vieillit dès qu’il est livré. Les règles changent, les unités changent, et personne n’a le temps de le mettre à jour. Nous avons construit Korbyx pour l’inverse : un outil qui devient plus juste à mesure que vous l’utilisez.
Des agents qui travaillent en continu
Les agents de Korbyx n’attendent pas qu’on les sollicite. La synthèse du lundi arrive chez chaque responsable. Les actions en retard sont relancées. Une alerte part quand une unité dérape. Toujours avec les mêmes garde-fous : rien ne part sans validation, chaque action est tracée. Et si vous avez vos propres agents, ils peuvent interroger Korbyx par un standard ouvert (une façon commune pour des IA de dialoguer avec des logiciels), avec les mêmes règles.
Un contexte qui s’accumule
Chaque note de terrain dictée, chaque mot de votre vocabulaire maison, chaque avis sur une réponse est retenu. Chaque plan voit son effet mesuré, avant et après. Au bout de quelques mois, Korbyx sait ce qui a marché chez vous et ce qui n’a pas marché. Ce contexte vous appartient, et il rend chaque décision suivante plus juste.
Grand groupe ou Korbyx : ce que ça veut dire pour une PME
| Ce qu’il faut | Dans un grand groupe | Avec Korbyx |
|---|---|---|
| Relier les outils | Une équipe dédiée, des mois de projet | Vos outils branchés pendant vos 90 premiers jours |
| Définir les indicateurs | Des comités, des documents, des versions qui divergent | Des mesures écrites une fois, versionnées, approuvées par vous |
| Fiabiliser la donnée | Une équipe qualité des données | Un indice de fiabilité par unité et la liste des fiches à corriger, prête |
| Faire travailler l’IA | Des spécialistes qui choisissent, testent et suivent les modèles | Le modèle adapté, évalué en continu, sans rien à gérer |
| Garantir la qualité | Des processus internes de recette | Des milliers de tests automatiques, rejoués avant chaque mise à jour |
| Faire durer | Une équipe qui maintient les tableaux de bord | Un contexte qui s’accumule, un effet mesuré, des agents en continu |
26 % des PME et ETI utilisent l’IA générative
58 % la jugent importante
Source : Bpifrance Le Lab, 2025, 1 209 dirigeants
Entre les deux, il y a la différence entre l’envie et les moyens.
Notre R&D a un seul but : que cette différence ne dépende plus de la taille de votre entreprise. Vous n’avez pas à devenir une entreprise de technologie pour profiter de la technologie. Vous avez à rester ce que vous êtes, une entreprise qui connaît son métier, et à laisser Korbyx faire le reste, sous votre contrôle.
Questions fréquentes
Vos questions, nos réponses.
Pour tout le reste, il y a le diagnostic : vous nous parlez de votre entreprise, on vous montre ce qui marche déjà ailleurs, et vous repartez en sachant par où commencer.
Réserver mon diagnosticUn appel avec notre équipe produit, puis une heure de diagnostic avec un dirigeant, en visio ou chez vous
Korbyx, c’est un ChatGPT branché sur nos données ?
Non. Un assistant grand public ne connaît ni votre entreprise, ni vos règles, ni vos définitions. Chez Korbyx, l’IA choisit la bonne mesure dans votre catalogue, un moteur de calcul calcule le chiffre sur vos données, et l’IA rédige la réponse autour. Elle montre toujours ses données, dit quand elle ne sait pas, et ne calcule jamais un chiffre elle-même.
Comment savez-vous que l’IA ne se trompe pas ?
Nous ne prétendons pas qu’elle ne se trompe jamais. Nous faisons en sorte que ses erreurs se voient et ne reviennent pas. Des questions de référence sont rejouées à chaque mise à jour, une seconde IA indépendante note les réponses, et chaque défaut observé devient une règle et un test automatique. Ce sont aujourd’hui des milliers de tests, rejoués avant chaque mise en production.
Qu’est-ce qu’une mesure versionnée et approuvée ?
C’est un indicateur dont la définition est écrite une fois, noir sur blanc : ce qui compte, ce qui ne compte pas, comment on traite les cas particuliers. Vous l’approuvez. Si elle change, une nouvelle version est créée et l’ancienne reste consultable. Chaque chiffre affiché indique la version utilisée. Tout le monde lit ainsi le même chiffre, défini de la même façon.
Nos données servent-elles à entraîner l’IA ?
Non. Vos données n’entraînent aucun modèle et ne servent à aucun autre client. Ce que Korbyx retient de votre entreprise (vocabulaire, règles, notes de terrain, effet des plans) reste dans votre espace et vous appartient.
Faut-il une équipe technique pour suivre les évolutions de l’IA ?
Non. Nous choisissons le modèle adapté, le testons et le remplaçons quand un meilleur apparaît. Vos mesures, vos règles et votre contexte restent les mêmes : vous n’avez rien à refaire. Chaque mise à jour est accompagnée d’une note de version, et d’une courte vidéo pour les nouveautés importantes.
Pourquoi l’IA pour PME est-elle possible maintenant et pas avant ?
Parce que trois choses sont arrivées ensemble : des modèles de langage qui comprennent le français de votre métier, des méthodes pour leur donner le contexte de votre entreprise à chaque question, et des agents capables d’enchaîner des tâches sous contrôle. Seuls, ils ne suffisent pas. Branchés sur des données fiables, avec des mesures approuvées et des tests, ils deviennent utilisables par une PME.
De la recherche au produit
Ce que l’innovation rend possible.
Vous n’avez pas de DSI ? Vous n’en aurez pas besoin. Commençons par vos chiffres.
- 60 minutes avec un dirigeant de Korbyx
- Sur vos chiffres
- Offert, sans engagement
