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Transformer les parcours clients : IA embarquée, inférence hybride et expériences hors-ligne
Découvrez comment l'IA embarquée transforme les parcours clients grâce à une assistance proactive, sécurisée et disponible, même hors connexion.
Et si l'IA ne se contentait plus de répondre, mais guidait réellement vos utilisateurs ?
Réinventez les parcours clients avec des Small Language Models embarqués directement dans le navigateur.
L'IA qui simplifie les formulaires complexes
Remplir un formulaire complexe dans une interface exigeante n'est jamais anodin — qu'on soit un client en train de souscrire un produit bancaire, ou un technicien de terrain qui saisit un rapport avec une connexion capricieuse. Champs ambigus, pièces à fournir, étapes qui s'enchaînent : à chaque friction, l'utilisateur décroche ou l'erreur se glisse. Et quand les données sont sensibles, impossible de les confier à un service d'IA tiers. Face à ces contraintes, la plupart des assistants en ligne se replient sur des scénarios pré-écrits, sans réelle intelligence.
Découvrez MIRA
MIRA observe le parcours au fil de l'eau et intervient au bon moment, sans attendre qu'on le sollicite. Il ne se contente pas de répondre : il agit sur la page — met un champ en évidence, clique sur un élément, pré-remplit une valeur — pour guider concrètement l'utilisateur là où l'interface se complique. Le modèle de langage spécialement optimisé pour minimiser la latence s'exécute dans le navigateur, sur le poste de l'utilisateur, et n'escalade vers un serveur que lorsque l’utilisation d’un modèle plus important est nécessaire.
MIRA en Action
Découvrez comment MIRA accompagne l'utilisateur tout au long de l'ouverture d'un compte bancaire. En comprenant le contexte de chaque étape, l'assistant guide les décisions, détecte proactivement les erreurs et garantit que les données personnelles restent traitées localement sur l'appareil.
Cet exemple illustre un parcours client, parmi de nombreux autres cas d'usage pris en charge par MIRA. Pour découvrir l'ensemble de ses fonctionnalités et explorer leur application à vos propres processus, contactez-nous pour une démonstration personnalisée.
Pourquoi MIRA est possible aujourd'hui
Faire tourner un LLM directement chez l'utilisateur relevait hier de l'exception ; c'est désormais réaliste, pour deux raisons qui se cumulent. D'une part, une nouvelle génération de matériel met la puissance d'inférence sur le poste de travail : NVIDIA (DGX/RTX Spark), AMD (Strix Halo) et Apple (puces M) proposent, dans des formats compacts, de quoi exécuter localement des modèles de plusieurs milliards de paramètres. D'autre part, le coût de l'inférence lui-même s'inscrit dans une baisse de fond : selon Gartner (mars 2026), il chutera de plus de 90 % d'ici 2030, les modèles devenant jusqu'à cent fois plus efficients qu'en 2022. La conjonction des deux réduit la latence et rend l'exécution locale viable — techniquement et économiquement.
Éviter le piège de la banalisation alors que le coût des tokens chutera de plus de 90 % d'ici 2030
Minimiser les appels API = Minimiser les coûts
C'est l'atout décisif de MIRA. Aujourd'hui, le coût reste le principal frein à l'adoption des LLM dans les chatbots : un assistant à base de règles se construit pour 5 000 à 25 000 dollars, quand un chatbot fondé sur un LLM démarre autour de 40 000 dollars — auxquels s'ajoute une facture d'API récurrente, facturée au token (Debut Infotech, AI Chatbot Development Cost, 2026). Beaucoup de déploiements retombent donc sur des arbres de décision rigides. MIRA inverse l'équation : en s'exécutant in-browser sur la machine de l'utilisateur, il supprime le coût d'inférence par requête ; et son fine-tuning abaisse le taux d'escalade vers le modèle serveur, donc la facture d'API. Un assistant réellement fondé sur un LLM devient soutenable que ce soit pour une banque en contact avec ses clients ou pour un déploiement interne à grande échelle.
Cette économie s'appuie sur une architecture à trois niveaux : l'utilisateur, le modèle local dans le navigateur, et le LLM côté serveur. Chaque interaction est traitée au niveau le plus bas possible : le modèle local absorbe la grande majorité des requêtes à coût marginal nul, et seules les demandes les plus complexes remontent vers le serveur. Plus on monte dans la pile, plus l'interaction coûte cher — mais plus elle bénéficie du contexte déjà constitué par les niveaux inférieurs, ce qui maximise la valeur de chaque appel serveur.
Minimiser les appels API : l'inférence locale supprime le coût par requête.
Mistral AI - Partenaire stratégique de SAIL Reply
SAIL Reply est partenaire dédié de Mistral AI, engagé dans le développement de solutions d'intelligence artificielle souveraines et personnalisables. Cette collaboration se concentre sur la création de modèles garantissant le contrôle des données, la protection des informations sensibles et la conformité réglementaire au sein d'infrastructures européennes.
C'est dans le cadre de ce partenariat que MIRA s'appuie sur la technologie Mistral pour son modèle local embarqué.
Distillation : de 4 milliards à 350 millions de paramètres
Le défi central d'un LLM embarqué dans le navigateur est de concilier intelligence et légèreté. MIRA y parvient grâce à un processus de distillation (knowledge distillation) : un modèle enseignant de grande taille (4 milliards de paramètres) transfère ses connaissances à un modèle élève compact de 350 millions de paramètres.
Le résultat : un modèle ~11× plus petit que le modèle source, exécutable sur du matériel grand public, sans dégradation perceptible de la qualité sur les tâches ciblées.
Comment MIRA fonctionne
Une architecture pensée pour concilier personnalisation, exécution locale et souveraineté des données.
Architecture en action
Le flux se déroule en plusieurs étapes. L'assistant observe en continu le contexte de la page (champs visibles, état du formulaire, actions récentes de l'utilisateur) et détecte les situations où une intervention est pertinente. Le modèle de langage, exécuté localement dans le navigateur, analyse ce contexte et détermine la réponse appropriée : il peut s'agir d'une réponse conversationnelle, ou de l'appel à l'un des outils dont dispose l'assistant pour agir directement sur la page, par exemple, mettre un champ en évidence, déclencher un clic, ou renseigner une valeur. Cette exécution locale garantit qu'aucune donnée saisie par l'utilisateur ne quitte le poste client pour les cas d'usage courants. Lorsque la requête dépasse les capacités du modèle local — comme une question hors contexte, ou une tâche nécessitant un modèle plus large — le modèle escalade vers un LLM côté serveur. Cette escalade ne s'effectue qu'après consentement explicite de l'utilisateur, qui peut consulter les informations sur le point d'être transmises avant validation. La requête est alors adressée à l'infrastructure propre du client, jamais à un service cloud tiers, préservant ainsi la garantie de souveraineté posée en amont.
Des résultats concrets
Réduire la friction, c’est améliorer chaque étape du parcours — de la complétion des formulaires à la qualité des données collectées.
Prêt à transformer vos parcours ?
Découvrez comment MIRA peut simplifier vos formulaires, améliorer l'expérience utilisateur et réduire vos coûts d'exploitation.