IA appliquée, données et automatisation pour les entreprises et le secteur public.
Mindrops conçoit et développe une IA destinée à la production – agents, IA générative, intelligence documentaire et automatisation – avec les garde-fous, l’évaluation et la gouvernance qu’exigent les déploiements en entreprise et dans les administrations.
Dix services spécialisés couvrant tout le cycle de vie de l’IA : ce que fait l’IA, comment elle est gouvernée et exploitée, et les données et appareils sur lesquels elle repose.
Des logiciels que Mindrops a conçus et développés pour des clients dans ce domaine.
Précision d’extraction99 %avec validation humaine, sur des dizaines de milliers de documents par moisCabinet comptable britannique
IA · Comptabilité
Caelum AI – Traitement de documents
Un produit Mindrops d’intelligence documentaire qui extrait transactions, lignes, totaux et dates vers Excel, CSV, JSON ou XML via une API REST, avec relecture humaine (human-in-the-loop).
Atteint 99 % de précision d’extraction sur les documents pris en charge : relevés bancaires, factures et reçus.
Bureaux de poste au total165 000Le plus grand réseau postal du monde
Secteur public · GovTech
India Post – Gestion des réclamations
Une plateforme automatisée par l’IA, bâtie sur le socle LazyMonkey de Mindrops, qui catégorise, priorise et oriente chaque réclamation et y répond automatiquement, avec un dossier unique suivi par SLA pour les équipes centrales et régionales.
Attribuée via GeM (nov. 2025), elle trie automatiquement des milliers de réclamations par jour pour un réseau de plus de 150 000 bureaux de poste.
Cafés en Inde50+cafés dans toute l’Inde, servis par les systèmes que nous avons conçusDepuis 1963
IA · Restauration
BeanBot – The Coffee Bean & Tea Leaf
Un assistant conversationnel IA intégrable, fondé sur les données en direct du catalogue et des cafés, avec une action « Order Now » sur chaque produit et une console d’administration no-code pour les contenus et les prix.
En service dans plus de 50 points de vente en Inde : environ 10 000 conversations par mois et une cinquantaine de commandes par jour.
Mindrops est une société de développement IA qui conçoit des systèmes d’IA prêts pour la production : agents et workflows agentiques, IA générative et applications LLM, chatbots, automatisation intelligente, ainsi que les données, le MLOps et la gouvernance qui les soutiennent. Nous appliquons l’IA à de vrais problèmes métier, avec validation humaine et garde-fous.
01
Extraction de documents et de données
Factures, relevés, reçus et formulaires transformés en données structurées et validées : la technologie au cœur de Caelum AI et de nos projets d’automatisation des factures.
02
Assistants et recherche fondés sur vos données
Des réponses tirées de votre catalogue, de vos politiques internes et de votre base de connaissances, avec recherche documentaire, citations et une règle stricte : le modèle ne mentionne que ce qu’une requête a renvoyé.
03
Tri, routage & décision
Des volumes importants de demandes et de dossiers classés, priorisés et orientés selon leur type, leur urgence et leur tonalité, avec une décision finale humaine là où elle compte.
04
Prévision & prédiction
Prévisions de demande, d’effectifs et de maintenance avec des modèles classiques et de deep learning, entraînés sur l’historique dont vous disposez déjà.
05
Détection d’anomalies & d’erreurs
Des contrôles statistiques et de machine learning qui repèrent doublons, valeurs aberrantes et manques dans vos données financières ou opérationnelles, avant qu’ils ne se retrouvent dans un rapport.
06
Vision par ordinateur
Des modèles de mesure et d’inspection par l’image, comme l’outil de mesure corporelle que nous avons développé pour une plateforme de recommandation de taille destinée à l’e-commerce de mode.
Pourquoi Mindrops pour le développement IA
Des systèmes d’IA en production
Notre IA tourne sur de vrais volumes : Caelum AI lit les documents de plus de 25 banques britanniques avec 99 % de précision, et la plateforme de réclamations d’India Post trie chaque jour des milliers de plaintes de citoyens.
Des appels LLM réservés aux questions ouvertes
Tout ce qui est prévisible passe par des règles, la recherche et les bases de données ; les appels LLM sont réservés aux questions ouvertes. C’est ce choix d’architecture qui rend la plupart des conversations BeanBot rapides, peu coûteuses et sans appel au modèle.
Garde-fous, validation et pistes d’audit
Garde-fous, validation humaine là où les enjeux sont élevés, évaluation et monitoring en production, pistes d’audit qui rendent les décisions explicables : le tout aligné sur l’AI Act européen et l’ISO/IEC 42001.
Une seule équipe sur toute la stack
Les mêmes ingénieurs construisent les pipelines de données, la couche modèle, les applications web et mobiles et le cloud qui les héberge : l’IA est livrée intégrée et sécurisée, selon un processus CMMI Level 3 et un cycle de développement sécurisé (SDLC).
Technologies utilisées
Modèles & orchestration
OpenAI / LLMs · Anthropic · RAG · Function calling
Données & recherche
Vector DBs · Embeddings · PostgreSQL · OCR
Développement & déploiement
Python / FastAPI · PyTorch · Docker · Serverless
Ops & sécurité
Tracing · Evals · Guardrails · SSO / JWT
Cloud
AWS · Azure · GCP
Gouvernance
EU AI Act · ISO/IEC 42001 · NIST AI RMF · GDPR
Avis clients
Suivi des véhicules par IA
La vision par ordinateur à l’entrée d’une mine enregistre les plaques, les mouvements de véhicules et les trajets pour les rapports quotidiens.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports quotidiens sont prêts d’eux-mêmes, sans que personne ait à s’asseoir pour les préparer en fin de poste.”
Une application terrain et une interface d’administration web réunissent les mouvements de marchandises, les dépenses et les rapports de plusieurs entrepôts.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports qui demandaient auparavant une journée entière de compilation de tableaux se résument désormais à un téléchargement filtré depuis l’interface d’administration.”
Une application client, une application partenaire et un back-office réalisés par une seule équipe, avec KYC, contrôles de crédit CIBIL et approbation automatisée des prêts.
Extrait de l’avis du client
“Les projets fintech comportent de nombreuses couches, et c’était appréciable de travailler avec une équipe qui comprenait le volet crédit et prêt.”
Une application mobile, un site et un tableau de bord qui mettent en relation des patients d’Inde rurale et semi-urbaine avec des médecins, avec téléconsultation, ordonnances numériques et inscription des patients.
Extrait de l’avis du client
“Le processus de design UI/UX a été collaboratif et l’équipe a gardé l’utilisateur final en tête tout du long, ce qui comptait beaucoup pour une plateforme destinée aux zones rurales.”
Nous évaluons le processus, les données disponibles et le niveau de risque, traduisons « bon résultat » en critères d’acceptation mesurables et fournissons une estimation chiffrée.
02 – Preuve de concept
Un PoC mesuré par des évaluations
Un premier périmètre fonctionnel sur vos données réelles, mesuré sur un jeu d’évaluation, pour que la décision go/no-go repose sur des résultats mesurés.
03 – Production
Fiabiliser et intégrer
Nous ajoutons garde-fous, contrôle d’accès, étapes de revue humaine, intégrations et tenue en charge, puis livrons par incréments.
04 – Monitoring
Exploiter & améliorer
Traçage, suivi de la qualité, de la dérive et des coûts, et réévaluations régulières maintiennent la précision du système à mesure que données et modèles évoluent.
Questions fréquentes
Comment choisir parmi vos services d’IA ?
Choisissez selon le résultat attendu. Si l’IA doit agir dans vos systèmes, commencez par les agents IA ; si elle doit répondre à des personnes, par les chatbots IA ; si elle doit lire des documents, par l’intelligence documentaire ; si elle doit générer du contenu, par l’IA générative ; si elle doit exécuter de bout en bout un processus riche en règles, par l’automatisation intelligente. Data engineering, BI, LLMOps, gouvernance et IoT apportent les fondations et les contrôles ; la phase de cadrage confirme le choix.
Que comprend généralement un projet d’IA ?
En général une phase de cadrage, la préparation des données, une preuve de concept mesurée sur un jeu d’évaluation, le développement en production avec intégrations et garde-fous, puis le monitoring après le lancement. La documentation de gouvernance et les pipelines MLOps s’ajoutent lorsque le cas d’usage l’exige.
Comment un projet d’IA est-il tarifé ?
Sur la base d’une estimation établie pendant le cadrage. Les projets bien définis peuvent être menés au forfait, les preuves de concept et le travail exploratoire conviennent généralement à la régie (time & materials), et les produits IA qui évoluent en continu s’appuient souvent sur une équipe dédiée – voir nos modèles de collaboration. Les coûts prévisionnels de modèle et d’hébergement sont estimés en parallèle, pour que vous connaissiez le coût d’exploitation avant de vous engager.
Combien de temps faut-il pour mettre une IA en production ?
Cela dépend de l’état de vos données, du nombre d’intégrations et du niveau de risque du cas d’usage ; le calendrier est donc fixé pendant le cadrage, une fois ces éléments connus. Nous livrons par incréments – d’abord une preuve de concept, puis des mises en production fiabilisées grâce au LLMOps & MLOps – pour que la qualité soit visible tôt.
Quels modèles utilisez-vous, et peuvent-ils exploiter nos données privées ?
Nous ne dépendons d’aucun fournisseur de modèles et choisissons selon le cas d’usage – notamment OpenAI et Anthropic – en équilibrant qualité, latence, coût et résidence des données. Les modèles s’appuient sur vos données via le RAG (génération augmentée par récupération), avec contrôle d’accès, et peuvent être auto-hébergés lorsque les règles de résidence l’imposent.
Comment gardez-vous l’IA sûre et conforme ?
Avec une validation humaine (human-in-the-loop), des garde-fous, de l’évaluation, du monitoring et des pistes d’audit, alignés sur l’AI Act européen et l’ISO/IEC 42001. Voir la gouvernance de l’IA.
Quel support proposez-vous après le lancement ?
Monitoring, réévaluation, maintenance et évolutions, si vous le souhaitez dans le cadre d’un support managé ou d’un contrat de maintenance (AMC). Les systèmes d’IA ont besoin de ce suivi continu : les données dérivent, les modèles sont mis à jour et les prompts vieillissent – nous continuons donc à tester la qualité sur le jeu d’évaluation et corrigeons les régressions.
Nous contacter
Apportez-nous un processus ou une décision que l’IA devrait prendre en charge. Nous évaluons la faisabilité lors d’un atelier de cadrage et répondons sous un jour ouvré.