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Analytique & IAAnalytics & AI

Intégrer l’intelligence artificielleIntegrating artificial intelligenceDes cas d’usage concrets, des modèles qu’on maîtrise.Concrete use cases, models you stay in control of.

L’intelligence artificielle n’a de valeur que si elle s’appuie sur des données fiables et répond à un besoin métier précis. Mirador accompagne les organisations québécoises du choix des premiers cas d’usage jusqu’à l’exploitation des modèles en production, avec une attention constante à la sécurité et à la confidentialité.

Artificial intelligence only delivers value when it rests on reliable data and answers a specific business need. Mirador supports Quebec organizations from selecting their first use cases through running models in production, with constant attention to security and confidentiality.

Du cas d’usage à l’exploitationFrom use case to operations
  1. 01Cadrage métierBusiness scoping
  2. 02Audit des donnéesData audit
  3. 03Prototype mesuréMeasured prototype
  4. 04IndustrialisationIndustrialization
  5. 05Suivi continuOngoing monitoring

Intégrer et développer des solutions d’IA sur mesureIntegrating and developing custom AI solutions

Un modèle d’intelligence artificielle apprend à partir d’exemples pour accomplir une tâche qui demandait jusque-là une intervention humaine : classer un document, estimer une valeur, résumer un texte, repérer une anomalie. Bien employé, il complète le travail des équipes plutôt que de le remplacer, en prenant en charge les opérations répétitives et en accélérant l’accès à l’information.

An artificial intelligence model learns from examples to perform a task that previously required human intervention: classifying a document, estimating a value, summarizing a text, spotting an anomaly. Used well, it complements your teams rather than replacing them, taking on repetitive operations and speeding up access to information.

Nos interventions couvrent l’apprentissage automatique classique, l’apprentissage profond et l’IA générative fondée sur les grands modèles de langage. Dans chaque cas, nous partons de vos données existantes et de vos contraintes réelles, y compris les exigences de la Loi 25 sur la protection des renseignements personnels, pour bâtir une solution que vos équipes peuvent comprendre, surveiller et faire évoluer.

Our work covers classical machine learning, deep learning and generative AI built on large language models. In every case, we start from your existing data and your real constraints, including the requirements of Quebec’s Law 25 on the protection of personal information, to build a solution your teams can understand, monitor and evolve.

Le cloud, levier d’accès à l’IAThe cloud as a gateway to AI

Entraîner et servir des modèles exige une puissance de calcul que peu d’organisations souhaitent acheter et entretenir elles-mêmes. Les plateformes infonuagiques offrent cette capacité à la demande, avec des services gérés pour le stockage, l’entraînement et le déploiement. Elles permettent aussi de valoriser des données déjà accumulées sans multiplier les copies ni les infrastructures parallèles.

Training and serving models demands computing power that few organizations want to buy and maintain themselves. Cloud platforms provide that capacity on demand, along with managed services for storage, training and deployment. They also make it possible to put accumulated data to work without multiplying copies or parallel infrastructure.

Nous privilégions des architectures où les données restent dans des régions canadiennes lorsque c’est requis, où les accès sont journalisés et où les coûts de calcul sont suivis dès le départ. L’objectif est simple : réduire le délai entre une idée et sa mise en service, sans perdre la maîtrise des risques ni du budget.

We favour architectures where data stays in Canadian regions when required, where access is logged and where compute costs are tracked from day one. The goal is simple: shorten the time between an idea and its rollout, without losing control over risk or budget.

Des cas d’usage concrets, des modèles qu’on maîtrise.Concrete use cases, models you stay in control of.

Notre démarche de projet IAOur approach to AI projects

Chaque projet suit un parcours par étapes courtes, conçu pour valider tôt la faisabilité et la valeur. Nous commençons par un cadrage avec les équipes métier, puis nous évaluons la qualité et la disponibilité des données avant de construire un prototype mesurable. Seuls les cas qui démontrent un gain réel passent à l’industrialisation, accompagnée d’indicateurs de suivi et d’un plan de maintien.

Every project follows a path of short stages designed to validate feasibility and value early. We start with scoping alongside business teams, then assess data quality and availability before building a measurable prototype. Only the use cases that show a real gain move on to industrialization, backed by monitoring indicators and a maintenance plan.

Ce que l’IA rend possibleWhat AI makes possible

L’IA permet aujourd’hui d’automatiser ou d’assister des fonctions qui échappaient à la numérisation classique :

AI can now automate or assist functions that traditional digitization could not reach:

  • Personnalisation des échanges avec la clientèle ou les citoyens selon leur historique et leurs besoinsPersonalizing interactions with customers or citizens based on their history and needs
  • Repérage d’occasions d’affaires à partir des signaux présents dans vos données commercialesIdentifying business opportunities from signals already present in your commercial data
  • Détection d’activités inhabituelles dans les journaux et les transactions pour soutenir la cybersécuritéDetecting unusual activity in logs and transactions to support cybersecurity
  • Extraction et classement automatiques de l’information contenue dans des documents en français et en anglaisAutomatically extracting and classifying information from documents in French and English
  • Recherche et synthèse de la connaissance interne à l’aide d’assistants fondés sur l’IA générativeSearching and summarizing internal knowledge with assistants built on generative AI

Un modèle d’intelligence artificielle apprend à partir d’exemples pour accomplir une tâche qui demandait jusque-là une intervention humaine : classer un document, estimer une valeur, résumer un texte, repérer une anomalie.An artificial intelligence model learns from examples to perform a task that previously required human intervention: classifying a document, estimating a value, summarizing a text, spotting an anomaly.

Les bénéfices de l’intelligence artificielleThe benefits of artificial intelligence

Automatisation des tâchesTask automationLes traitements répétitifs sont pris en charge par des modèles, ce qui libère du temps pour l’analyse, le conseil et les activités à plus forte valeur.Repetitive processing is handled by models, freeing up time for analysis, advisory work and other higher-value activities.
Processus optimisésOptimized processesUn diagnostic de vos processus appuyé par les données fait ressortir les goulots d’étranglement et oriente des améliorations ciblées et mesurables.A data-driven diagnosis of your processes highlights bottlenecks and guides targeted, measurable improvements in operational efficiency.
Analyse à grande échelleAnalysis at scaleLes modèles repèrent dans de grands volumes de données des tendances difficiles à percevoir autrement, pour éclairer les décisions stratégiques.Models detect trends in large volumes of data that would otherwise be hard to see, informing strategic decisions.
Expérience personnaliséePersonalized experienceL’analyse des comportements et la modélisation prédictive permettent d’offrir des services mieux ciblés, plus pertinents et plus réactifs.Behavioural analysis and predictive modelling make it possible to deliver services that are better targeted, more relevant and more responsive.
Notre offreOur offer

Notre offre en intelligence artificielleOur artificial intelligence services

  1. Conseil stratégique et opérationnel pour définir votre feuille de route IA et l’infrastructure nécessaireStrategic and operational advisory to define your AI roadmap and the infrastructure it requires
  2. Identification et priorisation des cas d’usage selon la valeur attendue, la faisabilité et les risquesIdentification and prioritization of use cases based on expected value, feasibility and risk
  3. Conception, entraînement et évaluation de modèles adaptés à vos problématiques métierDesign, training and evaluation of models suited to your business problems
  4. Évaluation des risques et revue de sécurité pour assurer la conformité à la Loi 25 et à vos politiques internesRisk assessment and security review to ensure compliance with Law 25 and your internal policies
  5. Mise en production, surveillance et maintenance des solutions d’IA déployéesProduction deployment, monitoring and maintenance of the AI solutions in place
  6. Formation et sensibilisation des équipes aux bonnes pratiques, aux bénéfices et aux limites de l’IATraining and awareness sessions on AI best practices, benefits and limitations
Parlez-nous de votre projetTell us about your project
TechnologiesTechnologies

Des outils que nous utilisons souventTools we often use

  • Python
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • Databricks
  • Dataiku
  • Glean

Technologies citées à titre d’exemple ; cela ne signifie pas un partenariat officiel. Nous travaillons aussi avec vos outils existants.

Technologies named as examples only; no official partnership implied. We also work with your existing tools.

Questions fréquentesFAQ

Vos questions, nos réponsesYour questions, our answers

Par où commencer un premier projet d’intelligence artificielle ?Where should a first artificial intelligence project start?

Nous recommandons de partir d’un irritant métier bien circonscrit, pour lequel des données existent déjà. Un atelier de cadrage permet d’estimer la valeur attendue et la faisabilité, puis un prototype de quelques semaines confirme ou infirme l’hypothèse avant tout investissement important.

We recommend starting from a well-defined business pain point for which data already exists. A scoping workshop estimates the expected value and feasibility, then a prototype of a few weeks confirms or rules out the hypothesis before any significant investment is made.

Nos données doivent-elles être parfaitement propres avant de démarrer ?Does our data need to be perfectly clean before we begin?

Non, mais leur état doit être connu. L’audit des données fait partie de notre démarche : il mesure la complétude, la cohérence et l’accessibilité des sources. Les corrections nécessaires sont planifiées dans le projet, et elles profitent souvent aussi à vos rapports et tableaux de bord existants.

No, but its condition must be known. A data audit is part of our approach: it measures the completeness, consistency and accessibility of your sources. Required fixes are planned within the project, and they often benefit your existing reports and dashboards as well.

Comment tenez-vous compte de la Loi 25 dans un projet d’IA ?How do you account for Law 25 in an AI project?

Nous intégrons dès le cadrage une analyse des renseignements personnels utilisés, des finalités et des accès. Selon le cas, nous appliquons la minimisation, la pseudonymisation ou l’hébergement en région canadienne, et nous documentons les éléments utiles à une évaluation des facteurs relatifs à la vie privée.

From scoping onward, we analyze the personal information involved, its purposes and who can access it. Depending on the case, we apply minimization, pseudonymization or hosting in Canadian regions, and we document what is needed for a privacy impact assessment.

Nos réalisationsOur projects

Ils l’ont faitThey did it avec nous.with us.

#Innovation
ParapublicPara-public sectorSanté et services sociauxHealth and social services

Feuille de route data et IAData and AI roadmap

Un diagnostic de maturité et une feuille de route réaliste pour faire de la donnée un levier clinique et administratif, dans le respect de la Loi 25.

A maturity assessment and a realistic roadmap to turn data into a clinical and administrative lever, in compliance with Law 25.

  • Conseil & stratégie data/IAData & AI advisory
  • Gouvernance des donnéesData governance
  • Intelligence artificielleArtificial intelligence
Découvrir le projetExplore the project
#Innovation
Secteur publicPublic sector

Priorisation des cas d’usage d’IA générativePrioritizing generative AI use cases

Un cadre clair pour choisir les cas d’usage d’IA générative les plus utiles, tout en encadrant les risques et en préparant les équipes.

A clear framework for choosing the most useful generative AI use cases, while managing risks and preparing teams.

  • Conseil & stratégie data/IAData & AI advisory
  • Intelligence artificielleArtificial intelligence
  • Chatbots & assistants IAChatbots & AI assistants
Découvrir le projetExplore the project
#Innovation
Secteur privéPrivate sectorAssurance de dommagesProperty and casualty insurance

Détection de fraude explicableExplainable fraud detection

Un modèle de détection de fraude dont chaque alerte est expliquée, pour soutenir les enquêteurs sans remplacer leur jugement.

A fraud detection model where every alert is explained, supporting investigators without replacing their judgment.

  • Machine learningMachine learning
  • Intelligence artificielleArtificial intelligence
  • Gouvernance des donnéesData governance
Découvrir le projetExplore the project

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