Des produits EdTech conçus pour produire de véritables résultats d'apprentissage.

Nos trois produits IA pour l'EdTech — KnowHub, InProduct AI et SmartSearch — fonctionnent sur un modèle de réponses vérifiées. L'IA répond uniquement à partir de votre contenu approuvé. Elle ne peut pas générer de réponses à partir de données d'entraînement publiques ni sortir de vos périmètres de données. Chaque réponse est citée en référence à un document source spécifique, de sorte que les apprenants et les administrateurs peuvent toujours retracer l'origine d'une réponse. Dans l'éducation, cette traçabilité n'est pas optionnelle.

Oui. Nous développons des intégrations avec les outils que votre équipe et vos clients utilisent déjà — fournisseurs SSO, systèmes HRIS, plateformes CRM, bibliothèques de contenus et prestataires de paiement. Si vous utilisez un LMS existant, nous pouvons y connecter notre couche IA sans nécessiter une reconstruction complète. Nous évaluons votre stack actuel lors du cadrage et concevons l'intégration autour de ce que vous avez.

Jamais. Vos données restent dans votre environnement et ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles IA partagés ou publics. Cela s'applique aux trois produits IA et à toute plateforme EdTech sur mesure que nous développons. Nous opérons sous certification ISO 27001 et une gouvernance des données stricte — la même norme que nous appliquons pour des clients enterprise comme Siemens Healthineers.

Les deux outils d'apprentissage IA peuvent être mis en ligne en aussi peu que 2 semaines une fois votre contenu ou codebase préparé. Nous prenons en charge l'analyse des sources, la configuration, l'intégration avec vos systèmes existants et les tests de précision avant le lancement. Les développements de plateformes sur mesure suivent un modèle par phases — généralement 4 à 12 semaines jusqu'à la première version utilisable selon le périmètre — avec des tests utilisateurs réels intégrés à chaque phase.

Les deux. Nous avons développé des produits EdTech de zéro — Graspify a démarré comme un concept sans produit et nous avons livré la discovery complète, le design, le MVP et les versions suivantes. Nous travaillons également avec des plateformes établies qui ont besoin d'ajouter des capacités IA, d'améliorer l'onboarding ou de faire évoluer leur infrastructure. Le modèle d'engagement est différent mais la rigueur du processus est la même : définir le résultat attendu d'abord, construire par étapes, tester avec de vrais utilisateurs.

L'IA généraliste répond à partir de données d'entraînement publiques, ce qui signifie qu'elle peut fabriquer des informations, passer à côté de votre contenu spécifique et produire des réponses qui contredisent votre programme. Nos produits sont ancrés exclusivement dans votre contenu. KnowHub répond à partir de vos documents. InProduct AI répond à partir de votre codebase. SmartSearch vérifie chaque résultat par rapport à vos données sources. Aucun d'entre eux ne peut répondre en dehors de ces périmètres. Pour l'EdTech, où une mauvaise réponse peut compromettre les résultats d'apprentissage ou engager la responsabilité, cette contrainte n'est pas une limitation — c'est précisément l'objectif.

Oui. Notre service de développement de produit EdTech sur mesure couvre l'intégralité du cycle de vie — Product Discovery, conception UX et de l'expérience d'apprentissage, développement, tests utilisateurs et itération continue. Nous avons développé des plateformes microlearning, des outils LMS, des produits SaaS d'e-learning, des systèmes d'évaluation et des plateformes d'apprentissage adaptatif. Nous travaillons par phases avec des budgets individuels par étape, de sorte que vous ne vous engagez pas sur un développement complet avant que le concept soit validé. Chaque phase se termine par des tests utilisateurs avant que la suivante commence.

Les plateformes EdTech et les applications d'apprentissage échouent plus souvent pour des raisons UX que techniques — le décrochage survient quand les interfaces ne correspondent pas à la façon dont les gens apprennent réellement. Notre processus de conception intègre le flux d'apprentissage, des mécaniques de progression favorisant l'engagement, et des séquences d'onboarding spécifiquement conçues pour la rétention. Nous testons avec de vrais apprenants à chaque étape, pas seulement en revues internes. L'engagement Graspify en est un exemple direct : le défi central de conception était de trouver le bon équilibre entre longueur, complexité et simplicité pour les Grasps individuels — résolu par des tests utilisateurs itératifs avant tout développement en production.