Automatisation & assistants IA
Faire travailler l’IA sur vos tâches répétitives, pas sur vos décisions
Rédiger de la documentation, générer du contenu, surveiller des flux en continu — ce sont des tâches qui prennent du temps et qui se prêtent bien à l'automatisation par IA, à condition de garder un contrôle humain sur ce qui compte. Kodelys conçoit des outils d'automatisation pragmatiques, pas des gadgets : l'IA exécute, elle ne décide jamais seule sur ce qui est critique.
Offre
Ce que propose Kodelys concrètement
- Pipelines d'automatisation pilotés par IA (génération, analyse, classification)
- Intégration de modèles de langage (Claude, Ollama en local) dans des workflows métier réels
- Garde-fous et validation humaine aux points critiques — l'IA propose, le pipeline vérifie
- Automatisation CI/CD de bout en bout quand le cas d'usage le permet, de la génération à la publication
- Choix du modèle adapté à la contrainte : API externe quand c'est pertinent, modèle auto-hébergé quand la confidentialité des données l'impose
Références
Études de cas
Docbot
Outil interneUn outil qui traite un dépôt Git comme source de vérité documentaire : il analyse les diffs de commits, génère la documentation correspondante via IA, et la publie automatiquement sur un wiki (Outline) — avec un pipeline CI complet (test → plan → génération → publication) et des garde-fous stricts pour ne jamais écraser une page qui n'est pas gérée par l'outil.
Skillora
Projet R&DUne plateforme de révision qui génère du contenu pédagogique personnalisé via un worker IA dédié (modèles auto-hébergés via Ollama), découplé du reste de l'application pour rester scalable indépendamment.
Iris Hub
Projet R&DUne plateforme de génération et de publication automatisée de contenu sur les réseaux sociaux, avec un module dédié pilotant la génération d'images IA à partir de niches/personas/scènes définis en amont. Illustre l'automatisation de bout en bout : de la génération de contenu à sa publication, avec authentification multi-fournisseurs et paiement intégré.
FAQ
Questions fréquentes
L'IA peut-elle se tromper dans les tâches automatisées ?
Oui, c'est pour ça que chaque pipeline inclut des garde-fous et des points de validation aux endroits qui comptent — l'IA propose, elle ne décide jamais seule sur ce qui est critique.
Faut-il envoyer mes données à un fournisseur IA externe ?
Pas systématiquement — Skillora montre qu'on peut utiliser des modèles auto-hébergés (Ollama) quand la confidentialité des données l'impose.
Quel est le premier cas d'usage à automatiser en général ?
Souvent la documentation ou le reporting — des tâches répétitives, à faible risque, où un gain de temps immédiat est facile à mesurer, avant d'aller vers des automatisations plus critiques.
Une tâche répétitive qui vous bouffe du temps ? Voyons si l’IA peut vous en soulager.
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