Cas d'usage

Intégration SI post-acquisition dans la logistique

Nous avons mené un audit tech et data de Paack, puis une évaluation make-vs-integrate domaine par domaine, avec les architectures transitoire et cible. Nous avons ensuite construit la feuille de route d’intégration et spécifié des briques critiques, comme le service de rémunération des sous-traitants de livraison.

En quelques semaines, la direction a obtenu une vision claire pour arbitrer un chantier à plusieurs millions d’euros. Elle a pu lancer une convergence vers une plateforme unique, moderne et scalable, sans rupture de service. Cette plateforme est le socle des synergies attendues de l’acquisition.

Classification documentaire IA pour fonds d'investissement

Nous avons conçu et déployé un algorithme de classification automatique dans la taxonomie du client. Il est structuré dès l'origine autour d'un pipeline d'évaluation continue, qui mesure la qualité des prédictions sur un jeu de test représentatif avant toute mise en production.

Chaque document trié automatiquement libère plusieurs dizaines d'heures par mois réallouées à des tâches à plus forte valeur.

Analyse de séquences TCR/ARN par Deep Learning

Nous avons conduit une approche en trois phases : vectorisation des séquences (TCRdist3, DeepTCR, TCR-BERT), analyse statistique des répertoires, puis classification multi-conditions. Cette progression a permis de valider les représentations vectorielles avant de construire les modèles de classification sur cette base.

Plusieurs mois de travail de recherche gagnés et des résultats valorisables en publication, qui renforcent les prochains dossiers de financement.

Parsing & qualification de messages financiers en temps réel

Nous avons organisé un hackathon/benchmark comparant plusieurs approches ML/LLM sous contrainte de latence et de hardware. Ce format a permis d'arbitrer rapidement entre les solutions sur des données réelles.

Silex a également accompagné TwoWay dans la structuration de sa feuille de route data et IA, ce qui a permis à l'équipe d'en accélérer  l'exécution.

LLM embarqué d'anamnèse médicale offline

Nous avons conçu un workflow LLM entièrement local, guidé par des arbres de décision médicaux, qui tourne directement sur l'appareil.

Le patient est guidé pas à pas dans la description de ses symptômes et obtient une anamnèse complète et structurée, où qu'il se trouve.

Pré-diagnostic bucco-dentaire par photo smartphone

Nous avons produit un guide d'annotation assorti d'un dispositif de contrôle qualité (gold standard, métriques d'accord inter-annotateurs), ainsi que des recommandations techniques sur les modèles, les risques et la conformité des données de santé. Le protocole a été conçu en amont de tout labelling pour garantir la cohérence du dataset dès le premier passage.

L'annotation a été réalisée avec succès du premier coup, ce qui sécurise un poste de coût significatif sur un dataset santé.

Scores cliniques par la voix, embarqués sur mobile

Silex développe les versions Android embarquées de leurs solutions et travaille sur le pre-processing et la speaker diarization, une brique essentielle au bon fonctionnement du dispositif de suivi des patients atteints de maladies neurodégénératives.

L'inférence on-device garde les données de santé sur l'appareil, ce qui allège les coûts d'infrastructure et rend possibles des études cliniques à l’hôpital.

Extraction de données L2/L3

Nous avons développé une API d'extraction IA reposant sur des schémas de données structurés, du context engineering et des modèles vision-langage (VLM). Elle s'intègre nativement à la couche de classification en amont et forme avec elle une chaîne de traitement documentaire de bout en bout.

Le taux de champs correctement extraits s’améliore nettement, ce qui réduit fortement le temps de vérification et renforce la maîtrise du risque compliance. Fundcraft est désormais propriétaire de son logiciel d'extraction d'information.

Une semaine pour passer de l'IA en théorie à trois prototypes sur données réelles

Pendant une semaine, Silex a formé les équipes le matin, puis les a encadrées l'après-midi sur trois cas d'usage préparés en amont à partir de leurs données :
- Synthèse du dossier patient : l'historique et le premier message du patient deviennent une synthèse structurée, lisible en quelques secondes et évaluée automatiquement sur la grille métier.
- Recherche de motifs : une recherche sémantique sur le catalogue des motifs de consultation, avec des pistes de simplification.
- Prévision des volumes : un modèle de prévision des consultations écrites et visio, appuyé sur la météo, les épidémies et les vacances.

Le temps gagné à chaque téléconsultation représente, à l'échelle de l'activité, un volume important de temps médical réalloué au soin. Les équipes repartent avec des prototypes fonctionnels et un banc d'évaluation réutilisable pour faire évoluer la synthèse en confiance.

Étude agro-climatique prospective d'un territoire

Nous avons acquis et croisé des données publiques (RPG, SAFRAN, DRIAS), calculé des indicateurs agro-climatiques et produit cartographies et diagrammes ombrothermiques par tronçon.

Le pipeline de traitement est reproductible : la même analyse peut être appliquée à d'autres territoires ou à d'autres horizons climatiques.

Plateforme conversationnelle mIA et transformation de l'expérience client

Silex assure le développement continu de la plateforme conversationnelle mIA, pierre angulaire de cette transformation. Le travail porte d'abord sur l'estimation tarifaire : davantage de gammes et de produits, prise en compte des images transmises par les clients, intégration des options et contraintes techniques. De nouveaux cas d'usage sont ensuite déployés progressivement : délais de livraison, offre produit et, en R&D, génération de devis complets.

Une estimation qui demandait plusieurs heures, voire plusieurs jours, s'obtient désormais en 2 minutes via le chatbot. La plateforme a vocation à devenir le point d'entrée conversationnel de la pré-qualification commerciale.

Atelier cas d'usage & base de règles métier

- Reprise des plans de fabrication : le plan CAO est recoté selon les règles du bureau d'études et réimporté tel quel — le dessinateur valide d'un coup d'œil.
- Contrôle des accusés de réception : chaque repère est rapproché de l'AR fournisseur (quantité, hauteur, largeur) dans un tableau de conformité, écarts classés par gravité.
- Besoins d'approvisionnement : la colonne de besoins chantier est préparée depuis le devis et les listes de débit, avec rapprochement estimé/réel.
- Des règles maîtrisées par les équipes : chaque correction orale devient une règle écrite en français, datée et versionnée, que les équipes font évoluer elles-mêmes avec un jeu de cas de test.

Copilote admin & intelligence d'engagement

Nous avons combiné un hackathon de cadrage sur site et un POC de « copilote admin », sous la forme d'un micro-service ML.

La phase de cadrage sur site a permis de concevoir la solution directement avec les équipes produit et data du client. La rencontre de l'ensemble des équipes et des métiers nous a donné une vision complète des enjeux, et nous a permis de co-designer une roadmap data/IA main dans la main avec le C-level.

Infrastructure de calcul et produit agentique pour la découverte de matériaux

Silex accompagne la mise en place de son infrastructure de calcul ainsi que le déploiement de son nouveau produit agentique. L'infrastructure a été conçue au plus près des besoins des équipes de recherche, afin d'optimiser l'exécution des charges de calcul intensives propres à la simulation de matériaux.

Cette infrastructure réduit significativement le temps de calcul des simulations, ce qui permet aux chercheurs d'itérer plus rapidement et d'accélérer le passage de la recherche aux applications industrielles.

Feuille de route IA pour ONG

Nous avons accompagné le groupe de travail stratégique au fil de plusieurs sessions (état de l'art, sécurité, bonnes pratiques, mesure du succès, conduite du changement). Le parcours a été conçu pour rendre le groupe pleinement autonome dans ses arbitrages.

L'opération est un succès : les bonnes pratiques ont été adoptées par la majorité des cadres et de leurs équipes. Un deuxième lot de sessions est prévu pour les accompagner plus loin dans leur utilisation de ces nouvelles technologies.

Librairie open source de PII masking en français

Silex accompagne Bayes Impact dans le développement d'une librairie de masquage des données personnelles (PII masking) en français. Elle est conçue comme un composant réutilisable et publiée en open source, afin de bénéficier à l'ensemble de l'écosystème et de faciliter l'adoption de solutions IA responsables.

Cette librairie permet de traiter des jeux de données sensibles en toute conformité, avec une anonymisation automatisée qui libère le temps des équipes.

Plateforme numérique d'une assemblée citoyenne nationale

L'ambition numérique est d'ouvrir ce processus à l'ensemble des Français. Silex assure la conception technique, le développement et le monitoring de la plateforme, qui permet à chacun de suivre les travaux de l'assemblée, de se positionner sur les dilemmes, de réagir aux propositions et d'en formuler de nouvelles.

La plateforme a été conçue pour accueillir une audience à l'échelle nationale et répondre à de fortes exigences de souveraineté et de protection des données, dans un dispositif où la confiance des citoyens est la condition première. Elle démultiplie ainsi la portée de la délibération : au-delà des 150 membres tirés au sort, ce sont potentiellement des millions de Français qui peuvent contribuer au processus et nourrir le débat public avant l'échéance présidentielle.

Feuille de route data et outils IA pour un cabinet de concertation

Silex a articulé des méthodes robustes de conception du dialogue, une feuille de route data et des outils IA sur mesure, développés notamment lors d'un hackathon intensif.

Cette approche, qui combine cadrage stratégique et prototypage rapide, donne à Res Publica les clés pour accélérer ses transformations. Les équipes gagnent un temps précieux dans le traitement et la synthèse des contributions citoyennes.