// NIJITECH · SOLUTIONS ENTREPRISE

Solutions d'IA pour l'entreprise

Nous construisons des systèmes d’IA conformes au RGPD qui tournent en production au lieu de s’arrêter au deck. Parce que le même cœur équipe nos propres seize produits, nous avons éprouvé sur nous-mêmes l’architecture que nous recommandons.

En bref

nijitech est une entreprise technologique basée à Istanbul qui propose aux organisations du conseil en IA conforme à la KVKK et au RGPD ainsi que du développement de solutions de bout en bout. Elle intervient sur les assistants et agents IA, les workflows autonomes, les produits web et mobiles et l'intégration de données. Dans chaque solution, les données sont traitées dans la région Union européenne, les sorties sont reliées à leur source et les décisions critiques passent par une validation humaine.

Réserver un appel de cadrage →Notre façon de travailler

01 — SOLUTIONS DE BOUT EN BOUT

Des problèmes concrets, des solutions qui marchent.

Ce ne sont pas des descriptions de capacités abstraites, mais des problèmes que nos produits résolvent déjà en production. La même approche peut s'adapter à votre problème.

Capter les réunions, en extraire les actions

Exemple en production

nijibot

Problème

Les décisions se prennent en réunion, mais personne ne note qui fait quoi. Une semaine plus tard, plus personne ne s'en souvient et la même discussion recommence.

Solution

La réunion est écoutée en temps réel, transcrite avec séparation des intervenants, et ce qui a été dit est découpé en actions avec un responsable et une date. Chaque élément du résumé renvoie à sa source dans la transcription : le débat « je n'ai jamais dit ça » se règle sur pièce.

Décisions produit et automatisation des prix sur les marketplaces

Exemple en production

Problème

On choisit d'abord le mauvais produit, puis le prix et la qualité des fiches de centaines de références deviennent impossibles à suivre à la main. Quand un concurrent baisse son prix, on s'en aperçoit des heures plus tard : la Buy Box est déjà perdue.

Solution

Avant de vendre, les données de demande, de concurrence et de coûts se combinent en une prévision de rentabilité ; une fois en vente, les fiches sont optimisées pour la recherche et les prix s'ajustent en direct face à la concurrence. Chaque décision de prix est restituée avec le mouvement concurrent qui l'a motivée : l'automatisation n'est pas une boîte noire.

Communication client multicanal

Exemple en production

WhatsMod

Problème

Le client écrit sur WhatsApp, pose sa question sur la marketplace et relance par e-mail. Trois conseillers sur trois écrans, aucun au courant des autres.

Solution

Tous les canaux convergent vers une seule boîte de réception. L'IA rédige la réponse, un conseiller la valide et l'envoie. Quel que soit le canal utilisé par le client, le même historique est sous les yeux.

Opérations terrain et encaissement

Exemple en production

Problème

Dans les opérations qui se déroulent dans le monde physique, deux choses cassent en même temps : associer le bon véhicule à la bonne personne, et encaisser l'argent en sécurité. Les deux sont réglementées ; l'approche « sortons vite quelque chose » n'y survit pas.

Solution

L'appariement, le routage et le suivi en direct s'enchaînent dans un même flux ; côté paiement s'ajoutent l'échelonnement, le séquestre et la protection contre les impayés. L'utilisateur voit comment le prix a été calculé, et chaque transaction atterrit dans une archive numérique juridiquement valable : quand un contrôle arrive, la pièce demandée est déjà là.

Répartition du budget publicitaire

Exemple en production

AdMost

Problème

Le budget se répartit sur plusieurs canaux, mais lequel rapporte vraiment se perd entre les rapports. Comme le volume de décisions dépasse ce qu'une personne peut examiner chaque jour, le budget dérive vers l'écran regardé en dernier.

Solution

La performance des canaux est mesurée en continu et le budget se déplace de façon autonome vers le rendement. Vous voyez sur quelles données chaque déplacement s'appuie ; la décision de l'automatisation est réversible, et une validation humaine est demandée aux seuils critiques.

Infrastructure produit on-chain

Exemple en production

Pylun

Problème

Une équipe qui veut construire un produit on-chain se bat d'abord avec l'infrastructure plutôt qu'avec le produit : des intégrations distinctes pour les swaps, la distribution de jetons, les NFT et le staking — chacune avec son audit et ses frais.

Solution

Les swaps (DEX), l'infrastructure NFT, une rampe de lancement et le staking se rejoignent sur une même chaîne compatible EVM. L'outillage Ethereum existant continue de fonctionner, les transactions restent vérifiables on-chain et les frais restent bas. L'équipe construit son produit, pas sa tuyauterie.

Gestion des serveurs, du réseau et de l'accès à distance

Exemple en production

Problème

La gestion des serveurs est dans un panneau, le support à distance dans un autre outil et le VPN à un troisième endroit. Chaque outil tient sa propre liste d'utilisateurs et son propre journal ; qui avait accès à quoi ne se recherche qu'après un incident.

Solution

Machines virtuelles, conteneurs, réseau, sauvegarde et VPN se rejoignent dans un même panneau, tandis que le bureau à distance, la gestion SSH et le déploiement logiciel en masse se pilotent au même endroit. Les appareils se connectent avec un chiffrement de bout en bout sans passer par un serveur central. L'infrastructure reste sur votre matériel : c'est vous qui décidez où vivent les données.

02 — DOMAINES D'EXPERTISE

Nous travaillons dans quatre domaines.

Assistants et agents IA

Des systèmes qui planifient eux-mêmes leurs étapes vers un objectif donné, appellent des outils et changent de direction selon les résultats intermédiaires. Ce qui les distingue d'un modèle répondant à une seule question, c'est qu'ils peuvent mener une tâche en plusieurs étapes du début à la fin.

Pour qui: Les équipes dont le travail est répétitif mais exige tout de même du jugement
Exemple: Un agent de support qui classe une demande entrante, rassemble les données concernées, rédige une réponse et confie l'étape critique à un humain pour validation.
Comment nous le construisons: On définit d'abord les outils qu'un agent peut utiliser et la limite d'autorité de chacun. Lorsque l'agent appelle un outil, l'appel est journalisé : on peut ainsi relire quelle décision a été prise à quelle étape. Les seuils critiques — mouvement d'argent, messages sortants, suppression définitive — sont liés à une validation humaine.
Quand ce n'est pas nécessaire: Là où les étapes sont connues d'avance, un agent est inutile : un workflow y est à la fois moins cher et plus prévisible. Les agents sont faits pour un travail dont l'ordre des étapes ne peut pas être fixé à l'avance.

Workflows autonomes

Des workflows qui prennent le relais là où l'automatisation par règles s'arrête. Quand l'entrée n'arrive pas toujours sous la même forme — texte libre, document au format différent, champ manquant —, un moteur de règles s'arrête. Eux non.

Pour qui: Les opérations qui traitent documents, formulaires et texte libre
Exemple: Un workflow qui lit les factures arrivant de différents fournisseurs sous différents formats et les transmet au système comptable sous une forme homogène.
Comment nous le construisons: L'entrée est d'abord convertie en une représentation commune : texte libre, documents formatés différemment et champs manquants se rangent tous dans la même structure. À partir de là, le flux fonctionne indépendamment du format. La sortie passe par une couche de vérification ; là où le système ne peut pas être sûr, il le dit et met l'élément en file d'attente.
Quand ce n'est pas nécessaire: Si l'entrée est standard et que le nombre de règles reste gérable, un moteur de règles est le meilleur choix. Un flux autonome commence à se justifier quand votre rythme d'écriture de règles ne suit plus la variété des entrées.

Produits web et mobiles

Le produit sur lequel repose réellement la couche d'IA. Sans interface, performance et accessibilité, même le meilleur modèle reste inutilisé.

Pour qui: Les équipes qui construisent un produit de zéro ou ajoutent une couche d'IA à un produit existant
Exemple: cep taxi — les panneaux passager, chauffeur et exploitation au complet, construits comme un tout avec le moteur d'appariement.
Comment nous le construisons: La fonction d'IA est intégrée au flux du produit plutôt que boulonnée comme une boîte dans l'interface. Comme un appel de modèle introduit de la latence, l'endroit où cette attente devient visible fait partie de la conception ; l'interface reste utilisable avant l'arrivée du résultat.
Quand ce n'est pas nécessaire: Tous les produits n'ont pas besoin d'IA. Un appel de modèle qui n'accélère pas le travail de l'utilisateur n'ajoute que du coût et de la latence.

Données et intégration

Pour que l'IA fonctionne, encore faut-il que les données soient accessibles. Collecter des données dispersées dans plusieurs systèmes, les nettoyer et se connecter aux logiciels d'entreprise existants : dans la plupart des projets, c'est là qu'est le vrai travail.

Pour qui: Les organisations dont les données sont réparties sur plusieurs systèmes
Exemple: Fusionner agenda, CRM et messagerie en un seul flux pour que le produit travaille à partir d'un contexte unique.
Comment nous le construisons: Les sources de données sont prises telles quelles : personne n'attend un monde propre. La couche de correspondance et de transformation est tenue de façon qu'un changement dans le système source se répercute à un seul endroit. Quel champ vient d'où reste traçable.
Quand ce n'est pas nécessaire: Une intégration ne peut pas produire des données qui n'existent pas dans le système source. Les données manquantes relèvent le plus souvent d'un problème de processus et non d'architecture, et c'est là qu'elles se règlent.

03 — PREUVES

Nous l'avons d'abord prouvé dans nos propres produits.

Ce que la plupart des cabinets peuvent vous montrer, c’est une liste de références. Ce que nous pouvons montrer, ce sont seize produits qui tournent sur le même cœur avec de vrais utilisateurs. C’est le seul moyen de voir si une architecture tient en production.

Pour l'ensemble : le portefeuille de produits →

04 — NOTRE FAÇON DE TRAVAILLER

Trois étapes, chacune avec son livrable.

Chaque étape se termine par un livrable concret. Nous n'avançons pas tant que l'étape précédente n'a pas produit le sien — ainsi la question « mais qu'est-ce qu'on fait, au juste » ne surgit jamais en cours de projet.

Cadrage

Nous clarifions ensemble le processus actuel, les sources de données et la mesure du succès. Le résultat de cette étape n'est pas une proposition mais un énoncé de problème mesurable : « cette tâche prend tant de temps, l'objectif est celui-ci ».

Livrable Un énoncé de problème et une mesure de succès

Conception

Le périmètre, le flux de données et l'architecture sont établis. Quelles décisions sont automatiques et lesquelles passent par une validation humaine se tranche ici, pas plus tard.

Livrable Périmètre, architecture et points de validation

Déploiement

Nous commençons par un pilote étroit, nous le mesurons, puis nous élargissons. Si le pilote échoue, il n'y a pas de déploiement ; c'est aussi un résultat, et nous le disons dès le départ.

Livrable Un système qui fonctionne et un rapport de mesure

05 — SECTEURS

Les domaines dans lesquels nous avons travaillé.

Dans chacun des domaines ci-dessous, nous avons un produit en production : la connaissance du secteur vient donc d'un système qui tourne, pas de la théorie.

E-commerce et marketplacesAMZAIPlus, Amz Calculus
La décision produit avant de vendre, le prix et la visibilité pendant la vente. Comme le volume de décisions dépasse le suivi manuel, l'automatisation doit rendre compte du raisonnement derrière chacune.
Commerce et relation clientWhatsMod
Les clients écrivent depuis sept canaux différents et attendent le même historique partout. Le difficile n'est pas de rédiger la réponse mais de réunir les canaux dans une seule boîte tout en gardant le ton entre des mains humaines.
Mobilité et flottescep taxi
Une exploitation qui se déroule dans le monde physique : l'appariement doit se faire en quelques secondes, l'itinéraire être suivi en direct, et le calcul du prix être montrable à l'utilisateur.
Négoce automobile et paiementsOtoWos
Un domaine réglementé. L'échelonnement, le séquestre et la protection contre les impayés sont autant des exigences juridiques que techniques, et chaque transaction doit atterrir dans une archive juridiquement valable.
Marketing et publicitéAdMost
Le budget se répartit sur cinq plateformes et laquelle rapporte se perd entre les rapports. La répartition autonome fonctionne, mais la dépense doit rester protégée par des garde-fous.
Productivité en entreprisenijibot
Une décision prise en réunion se rediscute une semaine plus tard si elle n'a jamais été écrite. Un enregistrement ne suffit pas : le résultat a besoin d'un responsable, d'une date et d'une source.
Infrastructure informatique et réseauCMDesk, Kovanly, Lattix
Les autres secteurs automatisent un processus métier ; ceci est la couche sur laquelle ces processus tournent. Gestion des serveurs, accès à distance et réseau : dans les trois, l'essentiel est que l'on puisse retracer qui a accédé à quoi.

06 — DÉLAIS ET TARIFS

Nous connaissons le périmètre avant d'annoncer un prix.

Nous ne pouvons pas mettre un chiffre ici parce que nous ne connaissons pas le périmètre. Ce que nous pouvons mettre, c'est la logique que suit le prix — pour qu'il n'y ait pas de surprise au moment de la proposition.

Le cadrage est facturé séparément

Un prix donné sans connaître le périmètre est faux, soit à vos dépens soit aux nôtres. C'est pourquoi le cadrage est une étape distincte, à prix fixe. À la fin, vous détenez un énoncé de problème mesurable et un document de périmètre — utilisable même si vous ne continuez pas avec nous.

Le développement est chiffré une fois le périmètre clair

Comme le périmètre est connu à la fin du cadrage, le développement est chiffré à prix fixe. La facturation à l'heure est un modèle où le périmètre reste flou et où le client porte tout le risque ; nous ne l'utilisons pas.

Les délais sont dictés par les données, pas par le modèle

Dans la plupart des projets, le retard ne vient pas du modèle mais de l'accès aux données. Qui peut ouvrir l'accès à quel système, dans quel format sont les données et faut-il les nettoyer : voilà ce qui fixe le délai. C'est précisément pour cela que nous le mettons sur la table dès le cadrage.

07 — CE DONT NOUS AVONS BESOIN DE VOUS

Nous avons besoin de trois choses.

Nous menons le projet, mais il y a trois points où nous avons besoin de vous. Nous les écrivons dès le départ pour que rien ne se bloque ensuite.

Un interlocuteur qui peut décider: Quelqu'un qui peut consacrer une heure par semaine et a l'autorité de trancher les questions de périmètre. Ce qui bloque le plus souvent les projets n'est pas la difficulté technique mais des questions en attente de décision.
L'accès aux données: Un accès en lecture au système auquel nous nous connectons. L'approbation d'un accès peut prendre des semaines dans une organisation ; nous conseillons donc de la lancer dès le premier jour.
Une idée de la façon dont le succès sera mesuré: Ce n'a pas besoin d'être un chiffre précis. « Cette tâche prend tant de temps, raccourcissez-la » suffit pour commencer ; en faire quelque chose de mesurable, c'est le travail du cadrage.

EN TOUTE FRANCHISE

Quand nous ne sommes pas le bon choix.

Nous ne prenons pas tous les projets. Dans les cas ci-dessous, nous vous le dirons dès l'appel, et aucun de nous ne perd de temps.

Si l'objectif est d'ajouter la ligne « nous utilisons l'IA » à un deck investisseurs. Nous ne construisons pas de démos qui ne tournent jamais en production.
Si le problème n'est pas encore défini et qu'aucun temps ne peut être consacré à le définir. Le cadrage n'est pas une formalité qu'on peut sauter.
Si l'accès aux données ne peut pas être ouvert au sein de l'organisation. Aucun système ne tourne sur des données qu'il n'atteint pas, et il vaut mieux le dire au départ que le découvrir en cours de projet.
Si vous attendez un mécanisme de décision entièrement autonome, sans validation humaine. La validation humaine sur les décisions critiques est notre choix d'architecture : elle n'est pas négociable.

08 — SÉCURITÉ DES DONNÉES ET CONFORMITÉ

Les questions posées avant l'étape de la proposition.

Les acheteurs grands comptes posent ces questions au début du processus d'achat, pas à mi-parcours. Les réponses sont ici ; vous pouvez les transmettre telles quelles à votre service juridique.

Lieu de traitement

La région Union européenne est privilégiée pour les appels de modèle. Lorsqu'un transfert est nécessaire, les garanties de l'article 9 de la KVKK s'appliquent et les destinataires sont communiqués sur demande.

KVKK art. 9 · résidence des données RGPD

Entraînement des modèles

Les données clients ne servent pas à entraîner des modèles. Un modèle entraîné sur vos données ne va pas ensuite servir un autre client.

Engagement contractuel

Traçabilité

Chaque sortie est reliée à sa source : vous voyez de quelle conversation vient un résumé et de quelles données découle un score. L'audit et la contestation ne sont possibles qu'avec cette trace.

Principe de l'IA explicable

Validation humaine

Les décisions critiques passent par une validation humaine avant de sortir. Lesquelles entrent dans ce périmètre se convient ensemble lors de la phase de conception.

Human-in-the-loop

Durée de conservation

La durée de conservation des données est définie au contrat. La conservation indéfinie n'est pas le comportement par défaut.

Minimisation des données

Documentation

L'avenant de traitement des données, la politique de confidentialité et la notice KVKK sont publiés et consultables.

Documents juridiques

Documents juridiques : notice KVKK · politique de confidentialité · avenant de traitement des données

QUESTIONS FRÉQUENTES

Ce qu'on nous demande avant de travailler ensemble.

Combien de temps dure un projet d'IA ?

Le cadrage prend généralement une à deux semaines et se termine par un énoncé de problème mesurable. La durée du pilote dépend du périmètre ; l'objectif est qu'un pilote bien délimité produise un résultat mesurable en quelques semaines. Le calendrier exact dépend de la disponibilité de l'accès aux données : dans la plupart des projets, le retard ne vient pas du modèle mais de l'accès aux données.

Où nos données sont-elles traitées ?

La région Union européenne est privilégiée pour le traitement. Lorsqu'un transfert est nécessaire, des garanties techniques et organisationnelles au titre de l'article 9 de la KVKK s'appliquent et les destinataires sont communiqués sur demande. La liste des prestataires en vigueur est publiée à l'annexe C de l'avenant de traitement des données.

Nos données servent-elles à entraîner des modèles ?

Non par défaut. Deux exceptions : dans les travaux de preuve de concept, lorsque l'entreprise participante a donné son accord écrit ; et pour le développement de la plateforme propre d'un client, à la demande de ce client. En dehors de ces cas, les données client ne servent pas à l'entraînement des modèles, et un modèle entraîné sur les données d'un client n'en sert pas un autre.

Que se passe-t-il si l'IA prend une mauvaise décision ?

Les décisions critiques passent par une validation humaine : le système prépare la recommandation, une personne tranche. De plus, chaque sortie est reliée à sa source — vous voyez de quelles données vient un résultat. Une sortie erronée peut être contestée et son raisonnement exigé.

Cela s'intégrera-t-il à nos systèmes existants ?

Dans la plupart des projets, la couche d'intégration est le vrai travail. Nous construisons des intégrations opérationnelles avec les agendas, CRM, messageries et systèmes comptables. Les systèmes à connecter — et la faisabilité technique de ces connexions — se tranchent lors du cadrage.

Achetons-nous un produit sur étagère ou du développement sur mesure ?

Les deux sont possibles. Si l'un de nos produits répond directement à votre besoin, nous partons de là. Sinon, nous construisons quelque chose de spécifique pour vous sur le même cœur. Cette décision est l'un des livrables de l'appel de cadrage.

Comment fixez-vous vos prix ?

Le cadrage et le développement sont facturés séparément. La raison de cette séparation : un prix donné sans connaître le périmètre est faux, soit à vos dépens soit aux nôtres. Une fois le périmètre clarifié par le cadrage, nous remettons un devis à prix fixe pour le développement.

Nous sommes une petite équipe — est-ce fait pour nous ?

Ce n'est pas la taille qui décide, c'est d'avoir un problème défini. Les projets étroits qui règlent une seule tâche sont généralement ceux qui donnent des résultats le plus vite. Lors de l'appel de cadrage, nous regardons ensemble si le problème peut se définir ainsi.

Que se passe-t-il après la fin du projet ?

Le système continue de tourner chez vous. La maintenance et les évolutions se discutent séparément ; nous ne cherchons pas un montage qui crée de la dépendance — le code et l'architecture sont conçus dès le départ pour être transmis.

Par où devons-nous commencer ?

Par un appel de cadrage. Vous n'avez pas besoin d'arriver préparé ; il suffit de nous dire quel travail vous épuise. Nous arrivons ensemble à un énoncé de problème mesurable.

Pour les questions générales, voir la page FAQ · pour les termes, voir le glossaire

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DOMAINE 02 · TÉLÉCOMS ET AÉRONAUTIQUE

Télécommunications et aéronautique

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DOMAINE 03 · INDUSTRIE ET FINANCE

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