Projets IA d’Alyra : quand la formation donne naissance à des solutions concrètes

Former à l’intelligence artificielle ne se limite pas à comprendre des modèles ou des concepts théoriques. Chez Alyra, l’IA est abordée comme un levier opérationnel, destiné à répondre à des problématiques métiers réelles.
Plusieurs projets portés par des apprenants et alumni illustrent cette approche, en transformant des compétences techniques en solutions directement exploitables par les entreprises.

Parmi eux, NoviaMind et AI Labs Audit incarnent deux usages complémentaires de l’IA : l’automatisation intelligente de la relation client par agent IA et l’analyse de la visibilité d’une marque à l’ère des modèles de langage.

NoviaMind : un agent IA pour qualifier et convertir les appels immobiliers

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Dans l’immobilier, chaque appel manqué représente une opportunité perdue. NoviaMind part de ce constat pour proposer un agent IA vocal capable de gérer les appels entrants 24h/24 et 7j/7, sans rupture dans l’expérience client.

Un agent IA pensé comme un filtre intelligent

NoviaMind ne se contente pas de répondre aux appels. L’agent agit comme un premier niveau de qualification, en répondant aux questions récurrentes, en identifiant les prospects à forte valeur et en planifiant automatiquement des rendez-vous dans l’agenda des équipes.
Lorsque l’IA atteint une limite, elle n’improvise pas : l’appel est redirigé vers un expert humain, garantissant fiabilité et continuité.

Des résultats mesurables sur le terrain

Sur sa première verticale, l’immobilier;  la solution affiche des indicateurs concrets :

• réduction significative des prospects perdus,
• délai de réponse ramené à l’instantané,
• baisse du temps consacré à la qualification manuelle.

Ces éléments sont présentés comme des indicateurs opérationnels, et non comme des promesses marketing

Souveraineté des données et déploiement rapide

NoviaMind repose sur une infrastructure SaaS propriétaire, hébergée en France, avec une conformité RGPD stricte. La mise en place se fait en quelques minutes : personnalisation de l’agent, alimentation des connaissances via des documents ou une URL, puis activation de la ligne téléphonique.
Une approche qui reflète une volonté claire : rendre l’IA accessible sans complexité technique inutile.

Plus d’infos sur : https://noviamind.ai/fr

AI Labs Audit : mesurer la notoriété d’une marque à l’ère des LLM

Avec l’essor des modèles de langage, la visibilité d’une marque ne se joue plus uniquement sur les moteurs de recherche ou les réseaux sociaux. AI Labs Audit s’inscrit dans cette évolution en proposant une plateforme d’audit dédiée à la perception des marques par les IA.

Interroger les modèles plutôt que les algorithmes classiques

La plateforme analyse la notoriété et la cohérence d’une marque en interrogeant directement plusieurs LLM à partir d’une série de prompts structurés. L’objectif : comprendre comment une marque est décrite, comprise ou citée par les outils d’IA générative utilisés par le grand public et les professionnels.

Un outil d’aide à la décision

AI Labs Audit permet d’identifier :

• les écarts de discours entre différentes IA,
• les angles morts dans la présence informationnelle d’une marque,
• les opportunités d’optimisation éditoriale et stratégique.

Ce positionnement fait de la plateforme un outil pertinent pour les équipes marketing, communication ou stratégie, confrontées à de nouveaux canaux de visibilité pilotés par l’IA.

Une approche méthodique et reproductible

L’usage de prompts prédéfinis garantit une lecture cohérente et comparable dans le temps. AI Labs Audit ne cherche pas à “deviner” l’algorithme, mais à observer empiriquement les réponses produites par les modèles, dans une logique d’analyse pragmatique.

Plus d’infos ici : https://www.ailabsaudit.com/

Former à l’IA par le projet : l’approche Alyra

Ces projets IA ne sont pas des démonstrateurs théoriques. Ils s’inscrivent dans des contextes réels, avec des contraintes de performance, de conformité réglementaire et d’adoption par les utilisateurs. Qu’il s’agisse de gérer des appels entrants dans l’immobilier ou d’analyser la notoriété d’une marque à travers les modèles de langage, l’IA devient ici un levier mesurable, intégré aux processus existants.

Chez Alyra, le développement de projets IA s’inscrit dans une logique de formation par la pratique. Les apprenants sont amenés à concevoir des solutions exploitables, à confronter leurs choix techniques à des problématiques concrètes et à livrer des outils capables d’évoluer dans le temps. Cette approche permet de passer d’une compétence technique isolée à une capacité à construire des projets IA utiles, déployables et compréhensibles par les entreprises.

À mesure que l’IA transforme les usages professionnels, la capacité à structurer et piloter des projets IA devient un enjeu central. Ces réalisations montrent qu’au-delà des modèles et des tendances, ce sont les cas d’usage, la méthode et l’exécution qui font la différence.

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