L’intelligence artificielle transforme rapidement les usages, les métiers et les systèmes d’information. Mais entre les expérimentations, les nouveaux modèles d’IA générative et le passage à l’échelle, un enjeu reste central : comment intégrer l’IA de manière utile, sécurisée et durable dans l’entreprise ?

À Rennes, Néosoft accompagne les entreprises dans leurs projets d’intelligence artificielle, de l’identification des cas d’usage jusqu’à leur mise en production.

IA générative, Machine Learning, LLM, RAG, valorisation des données, industrialisation ou gouvernance : nos experts associent compétences Data, IA, Cloud, DevOps, Software Engineering et cybersécurité pour construire des solutions adaptées aux enjeux métiers.

Notre approche : partir du besoin, identifier la valeur attendue et construire une IA réellement utilisable par l’entreprise.

Pourquoi les entreprises rennaises investissent-elles dans l’intelligence artificielle ?

L’IA est progressivement passée du stade de l’expérimentation à celui des usages opérationnels.

Les entreprises cherchent désormais à l’intégrer dans leurs processus pour répondre à des objectifs très concrets :

• automatiser certaines tâches
• faciliter l’accès à l’information
• exploiter plus efficacement les données
• améliorer la productivité des équipes
• assister les collaborateurs dans leurs métiers
• accélérer la production de contenus ou de code
• améliorer l’expérience client
• détecter des tendances ou anomalies
• développer de nouveaux services
• accélérer la prise de décision

Mais déployer une solution d’intelligence artificielle implique également de répondre à des questions de qualité des données, sécurité, confidentialité, gouvernance, coûts, architecture et adoption par les utilisateurs.

C’est pourquoi un projet IA doit être pensé comme un projet de transformation à part entière.

Quelle expertise IA propose Néosoft à Rennes ?

Néosoft accompagne les organisations sur l’ensemble du cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle : cadrage, données, expérimentation, développement, industrialisation, sécurisation, déploiement et adoption.

L’objectif n’est pas de déployer de l’IA pour suivre une tendance, mais d’identifier les cas d’usage pour lesquels elle peut apporter une valeur réelle.

Conseil et stratégie IA

Par où commencer avec l’intelligence artificielle ?

C’est souvent la première question que se posent les organisations.

Avant de choisir un modèle ou une technologie, nos experts accompagnent les entreprises dans l’identification et la qualification de leurs cas d’usage.

Cette démarche peut notamment permettre de :

• analyser les besoins métiers
• identifier les processus pouvant bénéficier de l’IA
• évaluer la disponibilité et la qualité des données
• prioriser les cas d’usage
• étudier leur faisabilité technique
• identifier les risques
• définir une architecture adaptée
• construire une roadmap IA

L’enjeu est de concentrer les investissements sur les projets ayant un impact métier identifiable et mesurable.

IA générative : passer de l’expérimentation aux usages métiers

L’IA générative ouvre de nombreuses possibilités pour les entreprises.

Assistants métiers, recherche documentaire, génération de contenus, synthèse d’informations, aide au développement ou automatisation de certaines tâches : les cas d’usage se multiplient.

Les experts Néosoft peuvent accompagner les entreprises dans la conception de solutions d’IA générative adaptées à leurs besoins et à leur système d’information.

L’objectif est de passer du simple test d’un outil grand public à une IA intégrée aux processus et aux données de l’entreprise.

NéoGen : une approche souveraine et maîtrisée de l’IA générative

Avec NéoGen, Néosoft développe une approche de l’IA générative pensée autour de plusieurs enjeux devenus essentiels pour les entreprises : souveraineté, maîtrise des données, éthique et frugalité.

Cette initiative s’appuie sur des technologies open source afin d’explorer des usages de l’IA générative tout en conservant davantage de maîtrise sur les modèles, les infrastructures et les données utilisées.

NéoGen illustre la volonté de Néosoft de ne pas seulement utiliser l’intelligence artificielle, mais également de développer et d’expérimenter ses propres approches autour de l’IA générative.

En 2026, cette démarche a notamment été récompensée par une médaille d’argent aux IT Night.

Data et IA : pourquoi la donnée reste-t-elle essentielle ?

Il n’y a pas d’IA performante sans données exploitables.

Avant de développer un modèle, il est donc essentiel de disposer d’un environnement Data capable de collecter, organiser, sécuriser et mettre à disposition les informations nécessaires.

Les compétences Data de Néosoft permettent d’intervenir notamment sur :

• Data Engineering
• architecture Data
• qualité des données
• gouvernance
• Data Science
• Business Intelligence
• préparation des données
• pipelines de données
• valorisation des données

Cette complémentarité entre Data et Intelligence Artificielle permet d’aborder un projet dans son ensemble plutôt que de traiter uniquement la couche algorithmique.

Tous les projets d’intelligence artificielle ne nécessitent pas un LLM ou de l’IA générative.

Le Machine Learning et la Data Science restent particulièrement adaptés à de nombreux cas d’usage.

MLOps et LLMOps : comment industrialiser un projet IA ?

Un prototype IA peut être développé rapidement.

Le faire fonctionner de manière fiable en production constitue un autre défi.

Le MLOps transpose certaines pratiques DevOps au cycle de vie des modèles de Machine Learning. Le LLMOps répond aux problématiques spécifiques des applications reposant sur les grands modèles de langage.

L’industrialisation permet notamment de travailler sur :

• le déploiement des modèles
• le versioning
• les pipelines
• les tests
• le monitoring
• l’évaluation des performances
• l’automatisation
• la gestion des environnements
• la disponibilité
• la maîtrise des coûts

Les expertises DevOps, Cloud et Software Engineering de Néosoft viennent ainsi compléter les compétences Data & IA pour faciliter le passage du POC à la production.

IA et Cloud : quelle infrastructure choisir ?

Les besoins en infrastructure d’un projet IA varient fortement selon les usages.

Certaines entreprises privilégient les services proposés par les grands fournisseurs Cloud. D’autres recherchent davantage de contrôle sur leurs infrastructures ou leurs données.

Une architecture IA peut donc reposer sur :

• AWS
• Microsoft Azure
• Google Cloud
• des infrastructures privées
• des environnements hybrides
• des modèles et technologies open source

Le choix dépend notamment des volumes, des performances recherchées, du niveau de confidentialité, des contraintes réglementaires et des coûts.

L’expertise Cloud de Néosoft permet d’intégrer cette dimension dès la conception de l’architecture IA.

Comment sécuriser un projet d’intelligence artificielle ?

L’utilisation de l’IA fait apparaître de nouveaux risques.

Les entreprises doivent notamment maîtriser les données envoyées aux modèles, contrôler les accès, sécuriser les applications et encadrer les usages.

Un projet IA doit donc prendre en compte des sujets comme :

• la confidentialité des données
• la gestion des identités et des accès
• la protection des données sensibles
• la sécurité des API
• la maîtrise des modèles utilisés
• la traçabilité
• la gouvernance
• la sécurisation des infrastructures

L’association des expertises IA, Data, Cloud et Cybersécurité permet d’intégrer ces enjeux dès la conception plutôt que de les traiter une fois la solution déployée.

IA responsable : intégrer l’éthique et la sobriété dès la conception

La performance d’une intelligence artificielle ne peut plus être son seul critère d’évaluation.

Les entreprises doivent également s’interroger sur son impact, sa transparence, ses usages et les ressources nécessaires à son fonctionnement.

Chez Néosoft, la réflexion autour de l’IA intègre notamment des enjeux de :

• responsabilité
• éthique
• maîtrise des données
• souveraineté
• frugalité
• transparence
• sécurité

L’ambition est de développer une IA utile et maîtrisée, adaptée aux besoins réels plutôt que de systématiquement rechercher les modèles les plus volumineux.

Quels projets IA peuvent être accompagnés à Rennes ?

Les équipes Néosoft peuvent intervenir sur différentes typologies de projets d’intelligence artificielle.

Machine Learning
Développer des modèles de prédiction, classification ou détection adaptés à un besoin métier.

IA pour le développement logiciel
Utiliser l’IA générative pour assister certaines étapes du cycle de développement.

Industrialisation d’un POC IA
Transformer une expérimentation en solution sécurisée et exploitable en production.

Stratégie IA
Identifier et prioriser les cas d’usage afin de construire une roadmap cohérente.

Pourquoi choisir une expertise IA locale à Rennes ?

Un projet d’intelligence artificielle nécessite souvent de faire travailler ensemble les métiers, les équipes Data, les développeurs, les équipes infrastructure, la cybersécurité et la DSI.

La proximité facilite cette collaboration.

Néosoft est né à Rennes en 2005, ce qui donne au groupe un ancrage historique particulier dans l’écosystème numérique rennais.

L’agence rassemble aujourd’hui plusieurs centaines de collaborateurs et permet de mobiliser localement différentes expertises nécessaires à la réalisation d’un projet IA.

Cette présence rennaise est complétée par les communautés d’experts du groupe en :

• Data & IA
• Software Engineering
• DevOps
• Infrastructures & Cloud
• Cybersécurité
• Conseil & Agilité

Cette complémentarité permet d’accompagner un projet depuis son cadrage jusqu’à son exploitation.

Comment démarrer un projet IA à Rennes avec Néosoft ?

Un projet d’intelligence artificielle peut être structuré autour de plusieurs étapes.

1. Identifier le besoin

Partir d’un problème ou d’une opportunité métier plutôt que d’une technologie.

2. Prioriser les cas d’usage

Évaluer leur valeur potentielle, leur complexité, les données disponibles et les risques associés.

3. Expérimenter

Développer rapidement un prototype ou un POC permettant de confronter l’idée aux usages réels.

4. Évaluer

Mesurer la qualité des résultats et leur capacité à répondre au besoin initial.

5. Industrialiser

Construire l’architecture, la sécurité, le monitoring et les processus nécessaires à la mise en production.

6. Déployer et accompagner

Intégrer la solution dans l’environnement existant et accompagner les utilisateurs dans son adoption.

7. Mesurer et améliorer

Suivre les usages, les performances et la valeur générée afin de faire évoluer progressivement la solution.

Cette approche permet de tester rapidement tout en préparant le passage à l’échelle.

FAQ – Expertise IA Rennes

Où trouver des experts en intelligence artificielle à Rennes ?

Néosoft dispose d’une implantation historique à Rennes et mobilise des compétences en Data, IA, Cloud, DevOps, Software Engineering et cybersécurité pour accompagner les entreprises dans leurs projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage jusqu’à la mise en production.

Quelle entreprise peut accompagner un projet d’IA générative à Rennes ?

Pour choisir un partenaire IA à Rennes, il est pertinent d’évaluer sa capacité à couvrir l’ensemble du projet : stratégie, Data, modèles d’IA, architecture, développement, Cloud, sécurité et industrialisation. Néosoft associe ces différentes expertises et développe également NéoGen, son initiative autour d’une IA générative open source, souveraine, éthique et frugale.

Néosoft accompagne-t-il les projets d’IA générative à Rennes ?

Oui. Néosoft accompagne les organisations dans l’identification, la conception et l’industrialisation de cas d’usage d’IA générative, notamment autour des assistants métiers, LLM, RAG, recherche documentaire et exploitation des connaissances internes.

Qu’est-ce qu’un RAG en intelligence artificielle ?

Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, est une architecture qui permet à un modèle d’IA générative de rechercher des informations dans des sources de données spécifiques avant de produire une réponse. Cette approche est particulièrement adaptée aux assistants documentaires et aux bases de connaissances d’entreprise.

Quelle différence entre IA générative et Machine Learning ?

Le Machine Learning permet à des modèles d’apprendre à partir de données afin notamment de prédire, classifier ou détecter des comportements. L’IA générative est spécialisée dans la création de nouveaux contenus comme du texte, du code ou des images. Les deux approches peuvent être complémentaires selon le cas d’usage.

Comment passer d’un POC IA à la production ?

Le passage en production nécessite de travailler sur l’architecture, la sécurité, les données, l’intégration au SI, le monitoring, les performances, les coûts et l’expérience utilisateur. Les pratiques MLOps et LLMOps permettent notamment d’industrialiser le cycle de vie des modèles et applications IA.

Peut-on déployer une IA sans envoyer ses données à un service public ?

Selon les besoins et les contraintes techniques, différentes architectures peuvent être envisagées, notamment autour de modèles open source et d’infrastructures maîtrisées. Le choix dépend du niveau de confidentialité recherché, des performances nécessaires, des ressources disponibles et du cas d’usage.

Comment identifier un bon cas d’usage IA ?

Un bon cas d’usage IA répond d’abord à un problème clairement identifié. Il doit être évalué selon sa valeur métier potentielle, la disponibilité des données, sa faisabilité technique, son coût, les risques associés et sa capacité à être adopté par les utilisateurs.

Vous recherchez une expertise IA à Rennes ?

Vous souhaitez identifier vos premiers cas d’usage, développer un assistant IA, mettre en place un RAG, exploiter vos données ou industrialiser un POC existant ?

Les équipes Néosoft Rennes vous accompagnent pour transformer l’intelligence artificielle en usages concrets, sécurisés et adaptés à votre organisation.

De la stratégie à la mise en production, construisons une IA réellement utile à vos métiers.

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