On indexe vos artefacts métier (documents, schémas, dossiers, données produit) pour que l'IA opère sur votre réalité, pas sur des généralités. Ensuite on construit les outils métiers qui s'appuient dessus.
Premier use case en production sous 4 à 6 semaines. Connecté à Claude Enterprise ou ChatGPT Enterprise, hébergé en Europe.
Le réflexe est de changer de modèle, de prompt, de fournisseur. C'est rarement le bon levier. Le modèle est performant. C'est le terrain de jeu sur lequel on le fait opérer qui ne contient pas ce qu'il faut.
Un LLM sans contexte métier raisonne dans le vide. Il produit du plausible, pas du juste.
Vos artefacts métier : documents techniques, schémas, dossiers historiques, contenus, données produit, retours terrain... deviennent un substrat exploitable par l'IA. On parse ce qui est mal structuré, on relie ce qui est dispersé, on rend interrogeable ce qui était inerte.
Sur ce substrat, on déploie ce que le use case demande : agents conversationnels, workflows automatisés, interfaces métier. Pas l'inverse. Construire l'exécution avant d'avoir le contexte, c'est garantir un résultat décevant.
Un proxy centralise tous les appels IA de l'entreprise. On voit qui pose quoi, ce qui revient, ce qui mérite d'être automatisé. La traçabilité devient le radar des prochains chantiers — et la garantie que rien ne fuit.
Modèle : cadrage + déploiement en forfait (4 à 6 semaines), puis abonnement mensuel sur la maintenance du contexte et le proxy de traçabilité. Pas de TJM, pas de régie.
On indexe le contexte des projets deeptech accompagnés (pitchs, marchés, financements, audience cible). Les agents marketing produisent ensuite du contenu réellement spécifique à chaque projet, au lieu de bouillie générique sur l'innovation.
On indexe les critères d'instruction de la fondation et l'historique des dossiers traités. L'agent conversationnel qualifie les nouveaux dossiers comme un gestionnaire senior, et libère l'équipe pour les vrais arbitrages.
On indexe schémas techniques, BOMs, manuels et retours terrain. Les équipes SAV et avant-vente répondent avec la précision d'un ingénieur produit, sans solliciter les ingénieurs.
On applique la même méthode à nous-mêmes. Chacun de nous est augmenté par ses propres agents et workflows, ce qui nous permet de tenir des projets denses avec une équipe restreinte — et de livrer en semaines ce que d'autres livrent en trimestres.
C'est aussi pour ça qu'on peut intervenir en mix produit-service sans facturer comme un cabinet de conseil.
Bumps est un lab franco-suisse (Lausanne, Paris, Montpellier). On travaille avec l'EPFL, La Source, Spontis, la FIT, Fondetec, et plusieurs PME industrielles en Suisse romande.
Avant de parler outils, parlons matière première. 30 minutes pour identifier les artefacts métier exploitables chez vous, les angles morts à corriger, et le premier use case à plus fort levier.
Réserver l'audit de contexte →