Meilleures agences IA pour l'industrie en France en 2026
Vous voulez confier à une agence un projet de maintenance prédictive, de contrôle qualité ou de supply chain, et chacune affiche des logos d'industriels. Nous avons examiné 14 prestataires actifs en France et noté les 11 retenus sur ce qu'ils publient : cas d'usine chiffrés, systèmes en production, offre d'entrée, équipe et prix.
- Méthode
- note sur 20, six critères pondérés (grille publiée)
- Statut
- Évalué le
- Acteurs examinés
- 14, liste non exhaustive, 11 notés
- Référencement payant
- aucun
- Prochaine revue
- 27 avril 2027
- Relecture
- en cours
Tableau 1Notes sur 20 par critère et note finale, au 27 octobre 2026
| Rang | Acteur | Preuves30 % | Production20 % | Spécialisation15 % | PME et ETI15 % | Transparence10 % | Signaux tiers10 % | Note finale |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 16,4/20NeovisionRéf. AGE-IND-01 Agence d'IA et de vision par ordinateur | 17 | 16 | 17 | 20 | 17 | 8 | 16,4 |
| 2 | 15,7/20AqsoneRéf. AGE-IND-02 Cabinet de data science et d'IA pour l'industrie | 17 | 20 | 17 | 13 | 8 | 13 | 15,7 |
| 3 | 15,7/20La JavanessRéf. AGE-IND-03 Spécialiste de l'IA de confiance | 14 | 20 | 20 | 13 | 8 | 17 | 15,7 |
| 4 | 15,7/20ArtefactRéf. AGE-IND-04 Cabinet de conseil en data et IA | 14 | 16 | 20 | 13 | 13 | 20 | 15,7 |
| 5 | 15,6/20JUWARéf. AGE-IND-05 Cabinet de conseil et de développement en IA | 14 | 12 | 17 | 20 | 17 | 17 | 15,6 |
| 6 | 15,3/20FieldboxRéf. AGE-IND-06 Société de services en données et IA pour les opérations industrielles | 14 | 20 | 17 | 13 | 13 | 13 | 15,3 |
| 7 | 14,5/20TandemRéf. AGE-IND-07 Agence IA pour PME et ETI | 14 | 16 | 20 | 13 | 13 | 8 | 14,5 |
| 8 | 14,0/20ProbayesRéf. AGE-IND-09 Société d'IA et de data science, filiale du Groupe La Poste | 14 | 20 | 20 | 8 | 8 | 8 | 14,0 |
| 9 | 12,9/20DiametralRéf. AGE-IND-08 Agence de conseil en IA et data (ex-LittleBigCode) | 14 | 8 | 13 | 17 | 13 | 13 | 12,9 |
| 10 | 11,9/20EkimetricsRéf. AGE-IND-10 Cabinet de data science et d'IA | 10 | 12 | 13 | 8 | 13 | 20 | 11,9 |
| 11 | 11,8/20TensoriaRéf. AGE-IND-11 Agence IA | 10 | 12 | 17 | 17 | 13 | 0 | 11,8 |
| Moyenne de la catégorie | 13,8 | 15,6 | 17,4 | 14,1 | 12,4 | 12,5 | 14,5 |
Surligné : la meilleure note de chaque critère et la note finale du premier. À note finale égale, la note de preuves départage, puis celle de mise en production. Chaque note correspond à un niveau du barème ; le fait qui la fonde est écrit dans la fiche de l'acteur.
En bref
- 14 prestataires examinés, 11 retenus et notés sur six critères : preuves publiées (30 %), mise en production (20 %), spécialisation (15 %), adéquation PME et ETI (15 %), transparence (10 %), signaux tiers (10 %). Seuls les projets menés pour l'industrie, l'énergie, la logistique et les infrastructures comptent comme preuves.
- Neovision obtient la meilleure note (16,4 sur 20), devant Aqsone, La Javaness et Artefact (15,7 chacun) ; la moyenne des 11 acteurs retenus est de 14,5.
- Deux acteurs sur 11 publient un prix : Neovision et JUWA affichent le Diag Data IA à 6 000 € HT restant à charge, et Neovision une étape de choix d'approche à 13 000 € HT.
Les fiches, acteur par acteur
Ouvrez une fiche pour ses conditions, la note de chaque critère et les preuves publiées.
11. Neovision
Réf. AGE-IND-01 Agence d'IA et de vision par ordinateurPrix : 6 000 € HT après subvention16,4/20
Agence d'IA et de vision par ordinateur, Grenoble, créé en 2014, plus de 20 personnes (déclaré). Site : neovision.fr
Réf. AGE-IND-01Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- PME et ETI industrielles dont le premier projet porte sur l'image (inspection, défauts, lecture de marquages) et qui veulent démarrer par un diagnostic subventionné à prix connu.
- À éviter si
- Vous attendez des gains d'exploitation mesurés avant et après sur une période : ses cas publiés donnent surtout la performance des modèles.
- Prix
- Diag Data IA : 6 000 € HT restant à charge pour une PME éligible (8 jours au plus) ; Choix de l'approche IA : 13 000 € HT pour une PME ou une ETI (13 jours au plus), subventionné à 40 % ou 23 % ; développement sur devis.
- Délai
- Diag Data IA de 8 jours au plus, puis Choix de l'approche IA de 13 jours au plus (déclaré).
- Spécialités
- Contrôle qualité par vision, IA embarquée dans les machines, Capitalisation du savoir des experts, Diagnostic IA financé par Bpifrance
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 17 | 13,8 | Au moins quatre projets industriels avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par Neovision : Precia Molen (temps de recherche d'information divisé par 4, en estimation annuelle), Schneider Electric (précision de détection améliorée de 3 à 26 points selon les classes), Centre technique du cuir (91 % de précision, 0,17 seconde par image), Tiama (moins de 100 ms d'inspection par bouteille). Ces chiffres décrivent des performances de modèles ou des estimations, sans mesure avant et après sur une période : niveau 17. |
| Mise en production 20 % | 16 | 15,6 | Plusieurs systèmes en service décrits : lecture des gravures laser mise en production dans les tanneries d'Annonay et Haas pour le Centre technique du cuir, application mobile de reconnaissance de disjoncteurs dont dispose Schneider Electric, détection automatique de défauts critiques chez STMicroelectronics ; volumes d'exploitation non publiés : niveau 16. |
| Spécialisation IA 15 % | 17 | 17,4 | IA au cœur de l'offre depuis 2014 et expertise industrielle documentée par une page sectorielle et six références industrielles (STMicroelectronics, Michelin, Schneider Electric, Tiama, Precia Molen, Centre technique du cuir) ; pas de publication de recherche ni de code ouvert repérés : niveau 17. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 20 | 14,1 | Offre d'entrée décrite avec périmètre, durée et prix : Diag Data IA de 8 jours au plus, à 6 000 € HT restant à charge pour une PME éligible, puis Choix de l'approche IA de 13 jours au plus, à 13 000 € HT. |
| Transparence 10 % | 17 | 12,4 | Offres de conseil décrites étape par étape, équipe présentée par prénom et fonction (dont le PDG cofondateur) et prix publiés pour les deux offres d'entrée ; pas de prix pour le développement : niveau 17. |
| Signaux tiers 10 % | 8 | 12,5 | Un signal : consultant agréé par Bpifrance pour le Diag Data IA et le Choix de l'approche IA (déclaré) ; ni presse, ni prix, ni certification relevés sur les pages consultées : niveau 8. |
Appréciation de la rédaction. Neovision publie la série de cas de vision industrielle la plus fournie du classement, chez des clients nommés, et c'est l'un des deux acteurs qui affichent le prix de leur offre d'entrée. Ses chiffres décrivent la performance des modèles plutôt que des gains mesurés en atelier, et le seul signal tiers relevé sur les pages consultées est son agrément de consultant par Bpifrance (déclaré).
Forces
- Références industrielles nommées en vision : STMicroelectronics, Schneider Electric, Tiama, Centre technique du cuir.
- Deux offres d'entrée à prix publié : Diag Data IA (6 000 € HT restant à charge) et Choix de l'approche IA (13 000 € HT).
- Modèles embarqués dans les machines de Tiama, moins de 100 ms d'inspection par bouteille (déclaré).
Limites
- Résultats exprimés en performance de modèle ou en estimation, sans mesure avant et après sur une période.
- Un seul signal tiers relevé, l'agrément de Bpifrance.
- Systèmes décrits en phase pilote chez Tiama et en cours d'optimisation au Centre technique du cuir.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Precia Molen : temps de recherche d'information divisé par 4 et temps passé à solliciter des collègues divisé par 2, en estimation annuelle (déclaré) | en partie | neovision.frdéclaré par l'acteur |
| Schneider Electric : précision de détection des disjoncteurs améliorée de 3 à 26 points selon les classes, avec 16 403 images générées (déclaré) | en partie | neovision.frdéclaré par l'acteur |
| Centre technique du cuir : gravures laser lues avec 91 % de précision en 0,17 seconde par image, mise en production dans deux tanneries (déclaré) | en partie | neovision.frdéclaré par l'acteur |
| Tiama (Kestrel Vision) : moins de 100 ms d'inspection par bouteille, modèles embarqués en essai chez plusieurs clients pilotes (déclaré) | en partie | neovision.frdéclaré par l'acteur |
| STMicroelectronics : base d'entraînement multipliée par dix par des défauts synthétiques, sans taux de détection publié (déclaré) | non | neovision.frdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Neovision, accueil (chiffres déclarés) ; Subventionner sa première mission de conseil IA (prix) ; Conseil en IA (offres) ; Neovision, votre partenaire IA (équipe) ; L'IA pour l'industrie ; Mentions légales (siège).
22. Aqsone
Réf. AGE-IND-02 Cabinet de data science et d'IA pour l'industriePrix non publié15,7/20
Cabinet de data science et d'IA pour l'industrie, Toulouse, bureau à Paris, plus de 35 experts (déclaré). Site : aqsone.com
Réf. AGE-IND-02Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Industriels de l'aéronautique, du spatial, de la défense et du luxe qui veulent industrialiser un modèle sur un processus critique (qualité, supply chain, achats, maintenance).
- À éviter si
- Vous êtes une PME qui veut connaître l'équipe, la durée et le prix d'un premier diagnostic avant le rendez-vous : aucun n'est publié.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Spécialités
- Qualité et non-conformités, Supply chain et achats, Maintenance et continuité des systèmes, IA générative pour les documents techniques et commerciaux
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 17 | 13,8 | Au moins quatre projets industriels avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par Aqsone : Airbus (coûts de non-qualité réduits de 20 %, temps d'arrêt de 56 applications critiques réduit de 50 %, retards fournisseurs réduits de 25 %, temps de classement export réduit de 85 %), ArcelorMittal (temps de préparation des offres réduit de 50 %), Nexans (70 % de temps de gestion administrative en moins), CNES (plus de 90 % des mesures météo anormales détectées). Aucune valeur de départ ni période de mesure n'est publiée : niveau 17. |
| Mise en production 20 % | 20 | 15,6 | Plusieurs systèmes en production avec volumes : 500 fournisseurs surveillés par le modèle déployé sur la plateforme Skywise d'Airbus, 56 applications critiques couvertes par le modèle de prévision d'incidents, modèle déployé sur le Data Lake du CNES avec 30 ans d'historique. |
| Spécialisation IA 15 % | 17 | 17,4 | Data science et IA au cœur de l'offre, Aqsone se présentant comme un spécialiste exclusif de ces deux métiers, et expertise industrielle documentée par des pages par secteur (aéronautique, spatial, défense, luxe) et par métier (qualité, maintenance, supply chain, achats, production) ; le laboratoire interne n'affiche pas de publication : niveau 17. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 13 | 14,1 | Clientèle déclarée de grands comptes et d'ETI ; offres d'entrée identifiables (Diagnostic IA de faisabilité, Roadmap IA), sans durée ni prix publiés : niveau 13. |
| Transparence 10 % | 8 | 12,4 | Méthode décrite pour chaque offre (formation, roadmap, diagnostic, développement) ; aucune page ne présente l'équipe, deux consultants seulement sont cités par leur prénom dans des cas, et aucun prix n'est publié : niveau 8. |
| Signaux tiers 10 % | 13 | 12,5 | Trois signaux affichés : certification Qualiopi pour la formation, logo EcoVadis, logos de partenaires (Palantir, Aniti) sans statut précisé : niveau 13. |
Appréciation de la rédaction. Aqsone publie la série de cas industriels chiffrés la plus fournie chez un même client, Airbus, sur la qualité, la maintenance et la supply chain, avec des modèles décrits en production. Ses pages ne présentent pas l'équipe et ne donnent ni la durée ni le prix d'un premier diagnostic, et ses résultats ne précisent pas leur période de mesure.
Forces
- Sept cas industriels chiffrés chez Airbus, ArcelorMittal, Nexans et le CNES (déclaré).
- Modèles en production avec volumes : 500 fournisseurs suivis chez Airbus.
- Pages par métier industriel : qualité, maintenance, supply chain, achats, production.
Limites
- Aucune équipe présentée, aucun prix publié.
- Résultats sans valeur de départ ni période de mesure.
- Quatre des cas chiffrés concernent Airbus.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Airbus : 500 fournisseurs surveillés, retards de livraison réduits de 25 %, retour sur investissement en 12 mois (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
| Airbus : coûts de non-qualité réduits de 20 % et temps d'analyse des non-conformités réduit de 40 % (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
| Airbus : temps d'arrêt réduit de 50 % sur 56 applications critiques, 70 % des incidents détectés en amont (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
| ArcelorMittal : temps de préparation des offres réduit de 50 %, 20 % d'offres traitées en plus (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
| Nexans : 70 % de temps de gestion administrative en moins, toutes les clauses des contrats fournisseurs suivies (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
| CNES : plus de 90 % des mesures météo anormales détectées, précision des prévisions de vent améliorée de 15 % (déclaré) | en partie | aqsone.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : À propos d'Aqsone (chiffres déclarés, certifications) ; Cas clients ; Diagnostic IA ; Mentions légales (siège).
33. La Javaness
Réf. AGE-IND-03 Spécialiste de l'IA de confiancePrix non publié15,7/20
Spécialiste de l'IA de confiance, Paris. Site : lajavaness.com
Réf. AGE-IND-03Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Grands industriels et opérateurs d'énergie qui veulent mettre la documentation technique de centaines d'ingénieurs à portée de question, sous contraintes de souveraineté et de sécurité.
- À éviter si
- Vous êtes une PME qui veut connaître une durée, un prix ou l'équipe avant un premier échange : aucun n'est publié.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Délai
- Du concept au prototype « en quelques semaines » avec ses accélérateurs (déclaré).
- Spécialités
- Recherche dans la documentation technique, Génération automatique d'études, Énergie et organisations régulées, IA souveraine
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Trois projets dans l'industrie et l'énergie avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par La Javaness : Cartier (moteur de recherche de documentation technique ouvert de 50 à 300 ingénieurs), RTE (100 % des rapports de faisabilité de raccordement générés automatiquement), RTE encore (assistant de planification du réseau utilisé par 300 chargés d'études et ingénieurs) : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 20 | 15,6 | Plusieurs systèmes en production avec volumes : 300 utilisateurs du moteur de recherche de Cartier, 300 chargés d'études et ingénieurs de RTE opérationnels sur 20 000 documents indexés et 10 outils interconnectés. |
| Spécialisation IA 15 % | 20 | 17,4 | IA au cœur de l'offre, positionnée sur l'IA de confiance, expertise documentée dans l'énergie (RTE, Enedis, CEA, ministère de la Transition énergétique) et travaux de R&D publiés en code ouvert. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 13 | 14,1 | Offre d'entrée identifiable : l'offre « Accélérer » annonce un prototype « en quelques semaines » ; ni périmètre chiffré, ni durée précise, ni prix publiés : niveau 13. |
| Transparence 10 % | 8 | 12,4 | Méthodologie Lean IA décrite en six piliers ; aucune équipe nommée ni aucun prix sur les pages consultées : niveau 8. |
| Signaux tiers 10 % | 17 | 12,5 | Quatre signaux affichés : label Numérique Responsable niveau 2 de l'INR, Trophées de l'innovation Big Data AI Paris 2018 et 2022, travaux de R&D labellisés par la DINUM, engagement EcoVadis. Aucune distinction de moins de 24 mois relevée : niveau 17. |
Appréciation de la rédaction. La Javaness décrit des assistants documentaires en service chez Cartier et chez RTE, utilisés chacun par 300 personnes, et publie ses travaux de recherche en code ouvert. Ses résultats parlent d'usage plus que de gains mesurés, et ses pages ne présentent ni équipe ni prix.
Forces
- Outils documentaires en service pour 300 utilisateurs chez Cartier et chez RTE (déclaré).
- Travaux de R&D publiés en code ouvert et labellisés par la DINUM.
- Label Numérique Responsable niveau 2 de l'INR.
Limites
- Résultats exprimés en nombre d'utilisateurs ou en taux d'automatisation, sans gain mesuré.
- Aucune équipe nommée ni aucun prix publiés.
- Références industrielles centrées sur l'ingénierie et l'énergie, aucun cas en atelier.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Cartier : moteur de recherche de documentation technique ouvert de 50 à 300 ingénieurs (déclaré) | en partie | lajavaness.comdéclaré par l'acteur |
| RTE : 100 % des rapports de faisabilité de raccordement générés automatiquement (déclaré) | en partie | lajavaness.comdéclaré par l'acteur |
| RTE : 300 chargés d'études et ingénieurs sur un assistant qui indexe 20 000 documents d'études (déclaré) | en partie | lajavaness.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Études de cas ; Méthodologie Lean IA ; Engagements et impacts (labels) ; Offre « Accélérer ».
44. Artefact
Réf. AGE-IND-04 Cabinet de conseil en data et IAPrix non publié15,7/20
Cabinet de conseil en data et IA, Paris. Site : artefact.com
Réf. AGE-IND-04Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Groupes industriels et grandes ETI qui structurent un programme data et IA sur plusieurs métiers, plusieurs usines ou plusieurs pays.
- À éviter si
- Vous êtes une PME qui cherche un premier projet d'atelier à prix connu : aucune offre d'entrée n'est chiffrée et ses cas industriels concernent de grands groupes.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Spécialités
- Stratégie data et IA pour l'industrie, IA générative pour l'information produit, Données et IA pour les opérations, Gouvernance des données
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Deux projets industriels avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par Artefact : Legrand (83 % de satisfaction sur le contenu produit généré par Gaia, 10 % du catalogue couvert par Elia) et Nexans (part des données du groupe utilisée par les équipes passée de 5 % à 20 %) ; le hackathon de trois jours chez Valeo ne donne pas de résultat : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 16 | 15,6 | Plusieurs systèmes déployés décrits : chez Legrand, Gaia, adopté par les équipes, et Elia, réservé pour l'instant à un usage interne avant son ouverture aux clients et couvrant 10 % du catalogue ; chez Nexans, plateforme de données et plusieurs cas d'usage d'IA déployés en 2025 ; volumes d'exploitation non publiés : niveau 16. |
| Spécialisation IA 15 % | 20 | 17,4 | Data et IA au cœur de l'offre, page dédiée à l'industrie manufacturière, à l'énergie, à l'automobile et à l'aéronautique, et production de connaissances avec l'Artefact Research Center, qui publie des travaux de recherche. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 13 | 14,1 | Offres d'entrée identifiables (évaluation de maturité data et IA, journées data et IA, hackathons), sans périmètre chiffré, durée ni prix publiés : niveau 13. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Approche décrite et équipe de direction nommée sur la page À propos ; aucun prix publié : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 20 | 12,5 | Prix « Partenaire Google Cloud de l'année 2026 » pour l'IA dans la zone Europe, Moyen-Orient et Afrique (annoncé le 22 avril 2026), statut de partenaire « Advanced » d'OpenAI, revendeur certifié de Google Marketing Platform et d'Amazon DSP, selon son site. |
Appréciation de la rédaction. Artefact a une pratique dédiée à l'industrie et publie des cas chez Legrand, Nexans et Valeo, avec des outils déployés et une reconnaissance de Google Cloud en 2026. Ses cas industriels chiffrés restent peu nombreux sur les pages consultées, et une PME n'y trouve ni prix ni durée pour démarrer.
Forces
- Pratique dédiée à l'industrie manufacturière, à l'énergie, à l'automobile et à l'aéronautique.
- Deux outils d'IA générative chez Legrand : Gaia, adopté par les équipes, et Elia, en usage interne avant son ouverture aux clients (déclaré).
- Reconnaissances récentes, dont le prix Google Cloud 2026 pour l'IA.
Limites
- Deux cas industriels chiffrés seulement sur les pages consultées.
- Aucun prix ni durée publiés.
- Références industrielles de grands groupes (Legrand, Nexans, Valeo).
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Legrand : 83 % de satisfaction sur le contenu produit généré par Gaia, Elia couvrant 10 % du catalogue (déclaré) | en partie | artefact.comdéclaré par l'acteur |
| Nexans : part des données du groupe utilisée par les équipes passée de 5 % à 20 % (déclaré) | oui | artefact.comdéclaré par l'acteur |
| Valeo : cas d'usage d'IA générative issus d'un hackathon de trois jours, sans résultat chiffré | non | artefact.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Data et IA pour l'industrie manufacturière ; Évaluation de maturité data et IA ; Artefact, à propos (équipe de direction) ; Artefact Research Center ; Prix Google Cloud 2026 (actualité d'Artefact) ; Statut de partenaire d'OpenAI (actualité d'Artefact).
55. JUWA
Réf. AGE-IND-05 Cabinet de conseil et de développement en IAPrix : 6 000 € HT après subvention15,6/20
Cabinet de conseil et de développement en IA, Villeneuve-d'Ascq (Nord), bureaux à Paris, Lille et Lyon, créé en 2023. Site : juwa.co
Réf. AGE-IND-05Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- PME industrielles qui veulent commencer par un diagnostic financé, puis automatiser un flux de documents (commandes, notices, schémas) avec un forfait fixé après audit.
- À éviter si
- Votre projet porte sur des données de capteurs ou sur l'inspection visuelle en ligne de production : ses cas industriels publiés traitent des documents.
- Prix
- Diag Data IA : 6 000 € HT restant à charge pour 8 jours, après la subvention de 40 % de Bpifrance ; projets au forfait fixé après un audit de 2 semaines, non publié.
- Délai
- Audit de 2 semaines ; 15 semaines du cadrage à la production dans une PME aéronautique, 10 semaines jusqu'au POC d'un assistant de SAV (déclaré).
- Spécialités
- Vérification documentaire pour l'administration des ventes, Assistants documentaires pour le SAV, Diag Data IA de Bpifrance, Agents IA
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Deux projets industriels avec résultat chiffré, déclarés par JUWA chez des clients non nommés : une PME aéronautique (317 heures rendues par mois sur 475 heures de contrôle manuel, plus de 95 % des anomalies détectées) et un fabricant de machines de lavage de précision (55 % de temps de recherche documentaire en moins au SAV, 90 % de réponses justes en recette) : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 12 | 15,6 | Un système en production décrit avec volume : vérification de 1 900 bons de commande par mois (près de 9 500 pages) dans la PME aéronautique ; l'assistant de SAV est un POC en service sur 2 000 des 50 000 documents : niveau 12. |
| Spécialisation IA 15 % | 17 | 17,4 | IA au cœur de l'offre, JUWA se présentant comme un cabinet de conseil et de développement spécialisé en IA, et expertise industrielle documentée par deux cas de PME industrielles et un audit logistique publiés ; pas de publication de recherche ni de code ouvert repérés : niveau 17. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 20 | 14,1 | Offre d'entrée décrite avec périmètre, durée et prix : Diag Data IA de 8 jours à 6 000 € HT restant à charge, audit de 2 semaines avant tout forfait. |
| Transparence 10 % | 17 | 12,4 | Méthode en cinq phases avec durées (de 8 à 12 semaines au total), équipe nommée (Mathéo Lamblin, fondateur ; Alexandre Hachet, associé ; Tristan Dumas, associé) et un prix publié pour le Diag Data IA ; pas de prix pour chaque offre : niveau 17. |
| Signaux tiers 10 % | 17 | 12,5 | Quatre statuts affichés sur son site : partenaire Anthropic, agrément au crédit d'impôt innovation, expert référencé par Bpifrance pour le Diag Data IA, activateur France Num. Aucune distinction indépendante de moins de 24 mois relevée : niveau 17. |
Appréciation de la rédaction. JUWA publie deux cas de PME industrielles détaillés, avec volumes, durées et résultats, et l'une des offres d'entrée les plus lisibles du classement. Ses clients industriels ne sont pas nommés, et ses projets en usine portent sur des documents, pas sur des machines.
Forces
- Cas détaillé dans une PME aéronautique : 317 heures rendues par mois, 15 semaines du cadrage à la production (déclaré).
- Diag Data IA à 6 000 € HT restant à charge, puis forfait fixé après 2 semaines d'audit.
- Quatre statuts affichés : Anthropic, crédit d'impôt innovation, Bpifrance, France Num.
Limites
- Clients industriels non nommés.
- Aucun cas publié sur des données de capteurs ou de la vision en atelier.
- Société créée en 2023 comme cabinet de mise en relation de freelances, recentrée sur le conseil et le développement en IA en 2024, selon sa page À propos.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| PME aéronautique (non nommée) : 317 heures rendues par mois sur 475 heures de contrôle manuel, 1 900 bons de commande vérifiés par mois, plus de 95 % des anomalies détectées (déclaré) | oui | juwa.codéclaré par l'acteur |
| Fabricant de machines de lavage de précision (non nommé) : 55 % de temps de recherche documentaire en moins au SAV, 90 % de réponses justes sur 2 000 documents (déclaré) | en partie | juwa.codéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : JUWA, accueil (offres, agréments) ; Cas clients ; Diag Data IA ; À propos de JUWA ; Mentions légales (siège).
66. Fieldbox
Réf. AGE-IND-06 Société de services en données et IA pour les opérations industriellesPrix non publié15,3/20
Société de services en données et IA pour les opérations industrielles, Bordeaux, bureau à Paris. Site : fieldbox.ai
Réf. AGE-IND-06Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Industriels et exploitants d'infrastructures qui veulent un modèle prédictif sur des données de capteurs, puis son exploitation en continu avec des niveaux de service garantis.
- À éviter si
- Vous voulez une offre d'entrée à durée et prix connus, ou des cas datés : ses pages n'en donnent pas.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Spécialités
- Maintenance prédictive, Prévision de flux, Surveillance d'installations, Exploitation des modèles en continu
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Trois projets avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par Fieldbox : TotalEnergies (pannes de pompes immergées prédites avec 95 % de précision), Groupe ADP (flux de bagages de Roissy prévu heure par heure avec plus de 95 % de précision, jusqu'à sept jours à l'avance), Egis (80 % de précision au top 3 pour classer les exigences de documents techniques) ; les cas SNCF, Alperia et Hummink ne donnent pas de chiffre de résultat : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 20 | 15,6 | Plusieurs systèmes en production avec volumes : 100 capteurs sur quatre puits et tableau de bord accessible 24 heures sur 24 chez TotalEnergies, prévisions utilisées par l'équipe d'exploitation d'un tri qui achemine 100 000 bagages par jour à Roissy, classification d'exigences en usage opérationnel chez Egis. |
| Spécialisation IA 15 % | 17 | 17,4 | Données et IA pour les opérations industrielles au cœur de l'offre, fondateurs issus de l'exploitation industrielle et expertise documentée par secteur (énergie, industrie, transports) et par usage (maintenance, qualité, procédés), avec des services numériques associés (cloud, DevOps) ; pas de publication de recherche repérée : niveau 17. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 13 | 14,1 | Clientèle déclarée de grands groupes et d'entreprises de taille moyenne, sur plus de 150 sites ; offre d'entrée identifiable (cadrage de projet, puis preuve de valeur), sans durée ni prix : niveau 13. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Démarche décrite en étapes (cadrage, preuve de valeur, preuve d'échelle, industrialisation) et équipe dirigeante nommée (Antoine Trihoreau, Peter von Campe, Danielle Yacoub) ; aucun prix : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 13 | 12,5 | Deux signaux : certification ISO 27001 affichée et concours de pitch du WhatAVenture Innovation Summit 2019 remporté pour Alperia (déclaré) ; ni presse ni statut de partenaire relevés : niveau 13. |
Appréciation de la rédaction. Fieldbox est l'acteur du classement le plus tourné vers l'exploitation : ses cas portent sur des pompes, des flux de bagages, des conduites forcées et des escaliers mécaniques, et il fait tourner les modèles après la livraison. Ses cas ne sont pas datés, et ses chiffres décrivent la précision des modèles plutôt que les gains obtenus.
Forces
- Maintenance prédictive et prévision chez TotalEnergies, Groupe ADP et SNCF Gares & Connexions.
- Support DevOps et MLOps 24 heures sur 24 avec niveaux de service contractuels (déclaré).
- Le client reste propriétaire des algorithmes et logiciels développés (déclaré).
Limites
- Cas non datés, sans gain économique chiffré.
- Aucune offre d'entrée chiffrée ni datée.
- Le cas SNCF décrit une expérimentation sur un escalier mécanique de la gare de l'Est, sans résultat publié.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| TotalEnergies : pannes de pompes immergées prédites avec 95 % de précision, 100 capteurs sur quatre puits (déclaré) | en partie | fieldbox.aidéclaré par l'acteur |
| Groupe ADP : flux de bagages de Roissy-Charles-de-Gaulle prévu heure par heure avec plus de 95 % de précision, jusqu'à sept jours à l'avance (déclaré) | en partie | fieldbox.aidéclaré par l'acteur |
| Egis : exigences extraites de documents techniques classées avec 80 % de précision au top 3, pour un travail manuel de plus de 1 000 jours par an (déclaré) | en partie | fieldbox.aidéclaré par l'acteur |
| SNCF Gares & Connexions : expérimentation de maintenance prédictive sur un escalier mécanique de la gare de l'Est, sans résultat publié | non | fieldbox.aidéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Fieldbox, accueil (ISO 27001, sites) ; Études de cas ; Services data et IA (démarche) ; À propos (équipe dirigeante) ; Conditions d'utilisation (siège).
77. Tandem
Réf. AGE-IND-07 Agence IA pour PME et ETIPrix non publié14,5/20
Agence IA pour PME et ETI, Paris. Site : wearetandem.ai
Réf. AGE-IND-07Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- PME et ETI industrielles qui veulent supprimer la ressaisie des devis et des commandes dans l'ERP, puis faire adopter les outils par leurs équipes.
- À éviter si
- Votre projet touche les machines, les capteurs ou l'inspection visuelle : ses cas industriels publiés portent sur les flux administratifs.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Délai
- Audit IA « en quelques semaines » (déclaré).
- Spécialités
- Automatisation des devis et des commandes, Agents et workflows n8n, Acculturation et formation, Audit IA
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Deux projets industriels avec client nommé et résultat chiffré, déclarés par Tandem : FPV Industries, fabricant de menuiseries (devis transformé en fichier d'intégration pour l'ERP en 30 secondes pour environ 0,15 €, sans ressaisie) et Groupe Sprint (des milliers de devis par mois traités sans saisie manuelle) : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 16 | 15,6 | Plusieurs systèmes en production décrits : pipeline de devis basculé en production sur les 12 sites de Groupe Sprint, traitement automatique des devis de FPV Industries ; volume publié pour Sprint seulement : niveau 16. |
| Spécialisation IA 15 % | 20 | 17,4 | IA au cœur de l'offre, expertise industrielle documentée (deux cas, article du 26 octobre 2026 sur l'IA dans les PME industrielles) et production de connaissances suivie : chaîne YouTube (15 000 abonnés, plus de 120 vidéos) et lettre d'information (plus de 18 000 abonnés), selon le site. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 13 | 14,1 | Offre d'entrée identifiable : audit IA « en quelques semaines » (cartographie des processus, chiffrage des cas d'usage, feuille de route) ; durée non chiffrée et prix non publié : niveau 13. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Méthode d'audit décrite en trois temps (écouter, chiffrer, prioriser) et équipe nommée (cofondateurs Louis Graffeuil et Josselin Davy) ; aucun prix : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 8 | 12,5 | Un signal : partenaire officiel n8n, selon sa page dédiée ; ni presse, ni prix, ni certification propre relevés : niveau 8. |
Appréciation de la rédaction. Tandem publie deux cas industriels précis sur les devis, dont un déploiement sur les 12 sites de Groupe Sprint, et produit régulièrement des contenus pédagogiques. Ses cas industriels ne touchent ni les machines ni la qualité, et ses prix ne sont pas publiés.
Forces
- Devis traités en 30 secondes pour environ 0,15 € chez FPV Industries (déclaré).
- Déploiement multi-sites décrit : 12 sites chez Groupe Sprint.
- Contenus pédagogiques suivis : 15 000 abonnés sur YouTube, plus de 18 000 abonnés à sa lettre (déclaré).
Limites
- Aucun cas publié sur la maintenance, la qualité ou la production.
- Durée et prix de l'audit non publiés.
- Un seul signal tiers, le statut de partenaire n8n.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| FPV Industries : devis PDF transformé en fichier d'intégration ERP en 30 secondes, pour environ 0,15 € par devis, sans ressaisie (déclaré) | oui | wearetandem.aidéclaré par l'acteur |
| Groupe Sprint : des milliers de devis par mois traités sans saisie manuelle, pipeline en production sur 12 sites (déclaré) | en partie | wearetandem.aidéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Tandem, accueil (contenus, secteurs) ; Audit IA ; À propos de Tandem ; Agence n8n (statut de partenaire) ; IA dans l'industrie : les exemples qui tiennent dans une PME.
88. Probayes
Réf. AGE-IND-09 Société d'IA et de data science, filiale du Groupe La PostePrix non publié14,0/20
Société d'IA et de data science, filiale du Groupe La Poste, Montbonnot (Isère), bureau à Paris, créé en 2003. Site : probayes.com
Réf. AGE-IND-09Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Industriels et logisticiens qui ont un problème de prévision, d'optimisation de procédé ou de détection de défauts relevant de la data science.
- À éviter si
- Vous voulez lire des gains chiffrés en usine, ou connaître la méthode détaillée, l'équipe et le prix avant un premier contact.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Spécialités
- Optimisation et recherche opérationnelle, Prévision de flux, Vision par ordinateur, Analyse des causes de non-qualité
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Deux projets de supply chain avec client présenté sur la fiche et résultat chiffré, déclarés par Probayes : prévision des flux de colis du groupe La Poste (7 % d'erreur moyenne de 1 à 11 jours) et moteur de recherche d'itinéraires de conteneurs pour CMA CGM (25 ms de temps de réponse moyen) ; ses cas en usine (Volvo Trucks, Becton Dickinson, réseau d'eau, réacteurs chimiques) ne donnent pas de résultat chiffré : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 20 | 15,6 | Plusieurs systèmes en production avec volumes : moteur d'itinéraires en production pour plus d'un million de requêtes par jour chez CMA CGM, modèle de prévision utilisé pour dimensionner le personnel et les machines de tri de La Poste (1 million de colis par jour), module de détection de fissures intégré par Volvo Trucks à son contrôle qualité en usine. |
| Spécialisation IA 15 % | 20 | 17,4 | IA et data science au cœur de l'offre depuis 2003, issues de travaux de l'Inria et du CNRS, cas d'usage classés par secteur dont l'industrie et la logistique, et production de connaissances : livre blanc publié le 3 juin 2025, partenariats affichés avec des laboratoires de recherche. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 8 | 14,1 | Clientèle affichée mixte (grands groupes, éditeurs de logiciels) ; aucune offre d'entrée identifiable : niveau 8. |
| Transparence 10 % | 8 | 12,4 | Démarche résumée en une phrase sur la page Qui sommes-nous (« depuis le conseil et le cadrage de projet à l'industrialisation et à la TMA ») ; un seul membre nommé avec sa fonction (Ronan Le Hy, directeur scientifique, sur l'accueil), sans présentation de l'équipe ; aucun prix : niveau 8. |
| Signaux tiers 10 % | 8 | 12,5 | Un signal : l'accueil annonce un témoignage du CH Annecy Genevois sur PlanifRH dans la Revue hospitalière de France, compté comme les articles de presse liés depuis les sites des autres acteurs ; ni prix, ni certification, ni statut de partenaire d'éditeur relevés : niveau 8. |
Appréciation de la rédaction. Probayes décrit des systèmes à grand volume en production dans la logistique et des travaux en usine chez Volvo Trucks et Becton Dickinson, avec plus de vingt ans d'IA appliquée. Son site publie peu de résultats chiffrés en usine, résume sa démarche en une phrase et ne présente ni équipe ni prix : la note mesure ce qui est publié, pas la compétence de ses équipes.
Forces
- Systèmes en production à grand volume : plus d'un million de requêtes par jour pour CMA CGM (déclaré).
- Plus de vingt ans d'IA appliquée, issue de travaux de l'Inria et du CNRS.
- Cas en usine variés : vision chez Volvo Trucks, non-qualité chez Becton Dickinson, procédé chimique.
Limites
- Aucun résultat chiffré publié pour ses cas en usine.
- Démarche résumée en une phrase, équipe non présentée et aucun prix public.
- Filiale du Groupe La Poste depuis 2016 ; ses deux cas chiffrés concernent des logisticiens.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| CMA CGM : moteur de recherche d'itinéraires de conteneurs en production, 25 ms de temps de réponse moyen pour plus d'un million de requêtes par jour (déclaré) | en partie | probayes.comdéclaré par l'acteur |
| La Poste : flux de colis prévus avec 7 % d'erreur moyenne de 1 à 11 jours, modèle utilisé pour dimensionner les équipes et les machines de tri (déclaré) | en partie | probayes.comdéclaré par l'acteur |
| Volvo Trucks : détection de fissures sur arbres à cames intégrée au contrôle qualité des usines, sans résultat chiffré | non | probayes.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Probayes, accueil (équipe, actualités) ; Qui sommes-nous (démarche) ; Cas d'usage ; Livre blanc du 3 juin 2025 ; Mentions légales (siège).
99. Diametral
Réf. AGE-IND-08 Agence de conseil en IA et data (ex-LittleBigCode)Prix non publié12,9/20
Agence de conseil en IA et data (ex-LittleBigCode), Paris, créé en 2018. Site : diametral.com
Réf. AGE-IND-08Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- ETI et groupes industriels qui veulent repenser un processus avec une phase de cadrage bornée dans le temps, puis une équipe qui reste jusqu'à l'exploitation.
- À éviter si
- Vous voulez des références industrielles nommées ou un système en usine décrit : ses deux cas industriels sont anonymes.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Délai
- Phase Design de 4 à 12 semaines selon le périmètre (déclaré).
- Spécialités
- Processus repensés pour l'IA, IA générative appliquée, Stratégie data et IA, Renfort d'experts
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 14 | 13,8 | Deux projets industriels avec résultat chiffré, anonymes, déclarés par Diametral : un fabricant d'électroménager au Brésil (POC et MVP d'analyse des verbatims clients pour les équipes produit et qualité livrés en 1,5 mois, contre six mois) et un groupe énergétique européen (38 cas d'usage recensés, 12 priorisés, deux en production six mois plus tard) : niveau 14. |
| Mise en production 20 % | 8 | 15,6 | Deux cas d'usage annoncés en production dans le groupe énergétique, sans description ; aucun système industriel en production décrit : niveau 8. |
| Spécialisation IA 15 % | 13 | 17,4 | IA au cœur de l'offre, Diametral se présentant comme un bâtisseur d'organisations conçues autour de l'IA ; ses secteurs documentés sont la défense, la pharmacie, l'assurance, le commerce et le luxe, pas l'industrie : niveau 13. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 17 | 14,1 | Offre d'entrée décrite avec périmètre et durée : phase Design de 4 à 12 semaines (audit des processus, cas d'usage priorisés, plan d'exécution chiffré) ; prix non publié : niveau 17. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Méthode en quatre étapes (Design, Build, Scale, Run) et dirigeants nommés sur la page À propos ; aucun prix publié : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 13 | 12,5 | Deux articles de presse liés depuis son site : Stratégies (changement de nom en 2026) et TI Inside (arrivée au Brésil, 31 août 2026) ; aucun prix, certification ni statut de partenaire relevé : niveau 13. |
Appréciation de la rédaction. Diametral annonce environ 300 projets en production en huit ans et une phase de cadrage bornée de 4 à 12 semaines. Ses deux cas industriels sont anonymes et ne décrivent pas de système en usine, ce qui limite sa note dans cette catégorie.
Forces
- Phase Design de 4 à 12 semaines avec livrables listés.
- POC et MVP livrés en 1,5 mois chez un fabricant d'électroménager (déclaré).
- Équipe de direction nommée sur la page À propos.
Limites
- Cas industriels anonymes.
- Aucun système industriel en production décrit.
- Deux totaux de projets en production sur la même page À propos (312 et 297).
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Fabricant d'électroménager (non nommé) : POC et MVP livrés en 1,5 mois, contre six mois estimés avec une organisation classique (déclaré) | en partie | diametral.comdéclaré par l'acteur |
| Groupe énergétique (non nommé) : 38 cas d'usage recensés, 12 priorisés, deux en production six mois plus tard (déclaré) | en partie | diametral.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Diametral, accueil (méthode, presse) ; À propos de Diametral ; Offre Design ; Cas : analyse des verbatims clients.
1010. Ekimetrics
Réf. AGE-IND-10 Cabinet de data science et d'IAPrix non publié11,9/20
Cabinet de data science et d'IA, Paris. Site : ekimetrics.com
Réf. AGE-IND-10Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Exploitants d'infrastructures et grands groupes qui veulent une plateforme de maintenance prédictive financée sur plusieurs années, avec un cabinet évalué par des tiers.
- À éviter si
- Vous cherchez un spécialiste de l'usine : un seul cas industriel a été relevé sur les pages consultées, et son gain est une estimation.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Spécialités
- Mesure de l'efficacité marketing, Maintenance prédictive, IA générative appliquée, Pilotage commercial
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 10 | 13,8 | Un projet industriel avec client nommé et chiffre, déclaré par Ekimetrics : Getlink (économies annuelles estimées à plus de 1,5 M€ grâce à la maintenance prédictive du matériel roulant) ; le chiffre est une estimation : niveau 10. |
| Mise en production 20 % | 12 | 15,6 | Un système en production décrit : plateforme d'IA développée et déployée, avec un système de maintenance prédictive intégré au matériel roulant de Getlink : niveau 12. |
| Spécialisation IA 15 % | 13 | 17,4 | Data science et IA au cœur de l'offre ; son expertise documentée porte sur la mesure marketing et commerciale, avec un seul cas industriel relevé : niveau 13. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 8 | 14,1 | Clientèle de grands groupes et d'entreprises de taille intermédiaire ; aucune offre d'entrée identifiable sur les pages consultées : niveau 8. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Méthode de mesure décrite dans ses guides publiés et dirigeants nommés (Jean-Baptiste Bouzige, Quentin Michard, Paul Seguineau) ; aucun prix : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 20 | 12,5 | Classé dans la catégorie la plus haute de The Forrester Wave sur les services de mesure et d'optimisation marketing (premier trimestre 2026) ; médaille d'or EcoVadis, LabelIA niveau avancé 2025, lauréat French Tech 120 (2024), partenaire Google et Microsoft, selon son site. |
Appréciation de la rédaction. Ekimetrics publie un cas de maintenance prédictive chez Getlink, financé sur plusieurs années, et réunit des signaux tiers nombreux et récents. Son métier principal reste la mesure marketing, et le seul cas industriel relevé donne un gain estimé, pas mesuré.
Forces
- Évaluation Forrester du premier trimestre 2026 et labels de sécurité et d'IA responsable.
- Plateforme de maintenance prédictive déployée chez Getlink, avec une feuille de route financée à près de 2,5 M€ jusqu'en 2025 (déclaré).
- Équipe dirigeante nommée.
Limites
- Un seul cas industriel relevé sur les pages consultées.
- Gain annoncé chez Getlink estimé, non mesuré.
- Aucune offre d'entrée ni aucun prix publiés.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Getlink : économies annuelles estimées à plus de 1,5 M€ grâce à la maintenance prédictive du matériel roulant (estimation déclarée) | non | ekimetrics.comdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Ekimetrics, accueil (labels) ; Cas Getlink ; Forrester Wave, premier trimestre 2026 (page d'Ekimetrics) ; Équipe dirigeante.
1111. Tensoria
Réf. AGE-IND-11 Agence IAPrix non publié11,8/20
Agence IA, Toulouse. Site : tensoria.fr
Réf. AGE-IND-11Évalué le 27 octobre 2026
- Idéal pour
- Industriels qui veulent un assistant documentaire pour leurs équipes de production, avec des critères de réussite fixés au cadrage.
- À éviter si
- Vous voulez plusieurs références industrielles ou des signaux tiers : un seul cas industriel est publié et aucun signal tiers n'est affiché.
- Prix
- Sur devis, non publié.
- Délai
- Cadrage de 1 à 2 semaines, prototype de 2 à 4 semaines (page Méthode).
- Spécialités
- Assistants documentaires (RAG), Agents IA, Formation IA pour l'industrie et la production, Mise en production d'agents
| Critère | Note | Moyenne | Ce qui fonde la note |
|---|---|---|---|
| Preuves publiées 30 % | 10 | 13,8 | Un projet industriel avec client nommé, résultat chiffré et mesure avant et après, déclaré par Tensoria : Continental (réponses justes passées de 67 % à 89 % sur 15 000 documents techniques) ; ses autres cas portent sur la distribution, l'immobilier, les études et le BTP : niveau 10. |
| Mise en production 20 % | 12 | 15,6 | Un système en production décrit : assistant déployé sur les lignes de production de Continental pour plus de 2 000 utilisateurs : niveau 12. |
| Spécialisation IA 15 % | 17 | 17,4 | IA au cœur de l'offre, centrée sur la mise en production, expertise industrielle documentée par le cas Continental et une formation d'une journée dédiée à l'industrie et à la production ; pas de publication de recherche ni de code ouvert repérés : niveau 17. |
| Adéquation PME et ETI 15 % | 17 | 14,1 | Offre d'entrée décrite avec périmètre et durée : audit IA dans un format cadré pour les PME, cadrage de 1 à 2 semaines puis prototype de 2 à 4 semaines ; prix sur devis : niveau 17. |
| Transparence 10 % | 13 | 12,4 | Méthode en quatre étapes avec durées et équipe nommée (Anas Rabhi, Kaoutar Rabhi, Najoua Karm) ; aucun prix publié : niveau 13. |
| Signaux tiers 10 % | 0 | 12,5 | Aucun signal tiers relevé : ni article de presse, ni prix, ni certification propre (la certification Qualiopi citée est celle d'un organisme de formation partenaire), ni statut de partenaire d'éditeur. |
Appréciation de la rédaction. Tensoria publie l'un des rares cas industriels mesurés avant et après du classement, un assistant documentaire chez Continental passé de 67 % à 89 % de réponses justes. C'est son seul cas en usine, et aucun tiers ne confirme sa compétence sur les pages consultées.
Forces
- Cas Continental mesuré avant et après, pour plus de 2 000 utilisateurs (déclaré).
- Méthode publiée avec durées : cadrage de 1 à 2 semaines, prototype de 2 à 4 semaines.
- Formation IA d'une journée dédiée à l'industrie et à la production.
Limites
- Un seul cas industriel publié.
- Aucun signal tiers relevé.
- Aucun prix publié.
| Résultat publié | Mesure décrite | Source |
|---|---|---|
| Continental : réponses justes passées de 67 % à 89 % sur 15 000 documents techniques, plus de 2 000 utilisateurs (déclaré) | oui | tensoria.frdéclaré par l'acteur |
Sources de la fiche : Tensoria, accueil (équipe) ; Cas clients ; Méthode ; Offres ; Formation IA industrie et production.
Examinés et non retenus
Ces acteurs ont été examinés pour ce classement. Ils ne sont pas retenus à cette date, pour la raison indiquée ; ils peuvent écrire à la rédaction pour la prochaine revue.
- Digitallia : Les cas industriels publiés sur son site (maintenance prédictive d'éoliennes, contrôle qualité visuel, agents pour un groupe industriel) ne nomment pas le client et ne donnent aucun élément permettant de l'identifier ; la rédaction n'a pas pu les rattacher à un projet vérifiable au 27 octobre 2026. Examen reporté à la prochaine revue.
- Agaetis : Société de services informatiques (data et IA, cloud et DevOps, conseil) où l'IA est une offre parmi d'autres, hors périmètre ; un seul projet d'apprentissage automatique industriel relevé sur son site (prédiction de pannes pour une entreprise lyonnaise du froid, client non nommé, 20 % d'incidents critiques en moins, déclaré).
- CBTW : Le site de Positive Thinking Company redirige vers celui de CBTW, groupe de services technologiques de plus de 2 500 experts (déclaré) où l'IA et la donnée sont un domaine parmi cinq ; aucun cas industriel détaillé sur sa page d'accueil le 27 octobre 2026, hors périmètre.
L'essentiel
Sur 14 prestataires d'IA industrielle examinés le 27 octobre 2026, 11 sont notés sur 20 selon six critères publiés, dont 30 % pour les preuves. Neovision obtient 16,4, devant Aqsone, La Javaness et Artefact (15,7 chacun), départagés par les preuves puis la mise en production. Deux acteurs seulement affichent un prix d'entrée : le Diag Data IA à 6 000 € HT restant à charge. La Fabrique du Net situe un pilote d'IA industrielle entre 50 000 et 100 000 €.
À retenir
- Quatre cas industriels publiés décrivent une mesure avant et après : Continental (Tensoria), une PME aéronautique (JUWA), FPV Industries (Tandem) et Nexans (Artefact).
- La Fabrique du Net situe un pilote d'IA dans l'industrie et la logistique entre 50 000 et 100 000 €, contre 25 000 à 60 000 € dans le commerce.
- En 2025, 17 à 19 % des entreprises de 10 personnes ou plus de l'industrie manufacturière et de l'énergie utilisaient l'IA, selon l'Insee.
Comment lire ce classement des agences IA pour l'industrie ?
Chaque prestataire reçoit une note sur 20, moyenne pondérée de six critères publiés sur notre page méthodologie : preuves publiées (30 %), mise en production (20 %), spécialisation (15 %), adéquation aux PME et ETI (15 %), transparence (10 %) et signaux tiers (10 %). Ici, seuls les projets menés pour des industriels, des énergéticiens, des logisticiens ou des exploitants d'infrastructures comptent comme preuves. Le prix n'entre pas dans la note, et aucun acteur ne paie pour figurer dans ce classement.
Nous avons examiné 14 prestataires actifs en France et retenu 11 d'entre eux, d'après leurs pages publiques relevées le 27 octobre 2026. Un projet compte s'il sert une usine, un site d'énergie ou une plateforme logistique, quel que soit le service, de la maintenance à l'administration des ventes. Les éditeurs qui vendent une plateforme sous licence restent hors du périmètre, comme les sociétés de services où l'IA est une offre parmi d'autres. Chaque chiffre qu'un prestataire publie sur lui-même est repris comme déclaré : nous n'avons interrogé aucun de ses clients.
Que montre le bulletin de la catégorie ?
La moyenne des 11 acteurs notés s'établit à 14,5 sur 20. La transparence est le critère le plus faible, à 12,4, parce que deux acteurs seulement, Neovision et JUWA, publient le prix de leur offre d'entrée. Les preuves, qui pèsent 30 % de la note, n'atteignent que 13,8 de moyenne : la plupart des cas industriels publiés donnent la précision d'un modèle sans mesurer le gain obtenu en atelier. Le marché reste jeune : en 2025, 17 à 19 % des entreprises de 10 personnes ou plus de l'industrie manufacturière et de l'énergie utilisaient l'IA, selon l'Insee, une part qui a plus que doublé en un an dans l'industrie manufacturière.
Source : Insee, 2026Trois prestataires examinés ne sont pas retenus, et la raison de chaque exclusion figure sous les fiches. Pour un projet hors de l'usine, notre classement des meilleures agences IA en France note les acteurs sur l'ensemble de leurs projets.
Quelle agence IA choisir pour votre projet industriel ?
Choisissez d'abord selon l'usage visé, puis selon la note. Une maintenance prédictive, une inspection visuelle et un assistant documentaire ne demandent ni les mêmes données ni les mêmes compétences, et chaque prestataire du classement publie ses preuves sur un ou deux usages seulement. Les profils ci-dessous croisent la note de la grille et la nature des cas publiés.
Notre verdict selon votre situation
- Maintenance prédictive sur des machines équipées de capteurs : prenez Fieldbox, parce qu'il publie des modèles en service chez TotalEnergies (pannes de pompes prédites avec 95 % de précision) et Groupe ADP, et qu'il les fait tourner après la livraison. Variante : Aqsone, si vos arrêts viennent aussi des systèmes informatiques de production, avec 50 % de temps d'arrêt en moins annoncés sur 56 applications critiques d'Airbus.
- Contrôle qualité par vision : prenez Neovision, parce qu'il publie au moins quatre cas de vision chez des clients nommés, dont des modèles embarqués chez Tiama qui inspectent une bouteille en moins de 100 ms. Variante : Aqsone, si votre sujet est l'analyse des non-conformités plutôt que l'inspection (20 % de coûts de non-qualité en moins annoncés chez Airbus).
- Supply chain et planification : prenez Aqsone, parce que son modèle surveille 500 fournisseurs d'Airbus et a réduit les retards de livraison de 25 %, selon ses chiffres. Variante : Probayes, pour un problème d'optimisation ou de prévision de flux à grand volume, comme son moteur d'itinéraires pour CMA CGM (plus d'un million de requêtes par jour, déclaré).
- Documentation technique pour des centaines d'ingénieurs : prenez La Javaness, parce que ses outils de recherche documentaire servent 300 utilisateurs chez Cartier et 300 chez RTE, selon ses cas publiés. Variante : Tensoria, pour des équipes de production, avec un assistant passé de 67 % à 89 % de réponses justes chez Continental (déclaré).
- ETI multi-sites qui lance un programme sur plusieurs usines : prenez Artefact, parce qu'il a une pratique dédiée à l'industrie et a construit la feuille de route data et IA de Nexans à l'horizon 2028. Variante : Tandem, si le premier chantier est un flux commun à tous les sites, comme les devis des 12 sites de Groupe Sprint.
- PME industrielle qui démarre : prenez JUWA, parce que ses deux cas industriels concernent des PME et que son Diag Data IA vous coûte 6 000 € HT après l'aide de Bpifrance, avant un forfait fixé après 2 semaines d'audit. Variante : Neovision, si votre premier sujet est visuel, avec le même diagnostic puis une étape de choix d'approche à 13 000 € HT.
Par où commencer sans capteurs ni historique de pannes ?
Commencez par les fondamentaux de la maintenance ou par les documents. Dans un article du 25 septembre 2026, l'expert industrie de Bpifrance Conseil rappelle que de nombreuses PME et ETI doivent d'abord structurer leur maintenance préventive, suivre leur taux de rendement synthétique (TRS) et analyser leurs causes d'arrêt. Le même article conseille d'instrumenter un équipement critique et de tester des règles d'alerte simples avant tout modèle avancé. Dans ce classement, les cas industriels de JUWA et de Tandem portent d'ailleurs tous sur des documents : commandes, devis, notices et schémas de SAV.
Source : Bpifrance Conseil, 2026Combien coûte un projet d'IA dans l'industrie ?
Comptez 6 000 € HT pour un premier diagnostic subventionné, puis 50 000 à 100 000 € pour un pilote d'IA dans l'industrie et la logistique, selon le relevé de La Fabrique du Net. Ce pilote coûte presque deux fois plus que dans le commerce (25 000 à 60 000 €), parce qu'il touche du matériel, des données de capteurs et des machines souvent hors ligne. Le tableau 2 rassemble les prix et les durées publiés.
Source : La Fabrique du NetTableau 2Prix et durées publiés pour chaque étape d'un projet d'IA industrielle, relevés le 27 octobre 2026.
| Étape | Durée publiée | Prix publié (HT) | Source |
|---|---|---|---|
| Diag Data IA : cas d'usage et feuille de route | 8 jours sur 3 mois au plus | 6 000 € après l'aide de 40 % | Bpifrance |
| Choix de l'approche IA, après le diagnostic | 13 jours au plus | 13 000 € avant aide | Neovision |
| Audit et conseil stratégique, PME | 2 à 6 semaines | 3 000 à 8 000 € | La Fabrique du Net |
| Assistant documentaire, PME | 4 à 8 semaines | 15 000 à 30 000 € | La Fabrique du Net |
| Outil d'analyse prédictive, PME | 4 à 9 mois | 40 000 à 80 000 € | La Fabrique du Net |
| Pilote d'IA, industrie et logistique | non publiée | 50 000 à 100 000 € | La Fabrique du Net |
| Agent qui agit dans l'ERP, PME | 6 mois et plus | 50 000 à 90 000 € | La Fabrique du Net |
| Accélérateur IA, plus de 50 personnes | 18 mois | non publié, aidé à 46 % | DGE |
| Maintenance du système livré | chaque année | 15 à 20 % du coût initial | La Fabrique du Net |
Ces montants sont des ordres de grandeur sans base publiée, et aucun prestataire du classement ne publie le prix d'un projet complet en production. La Fabrique du Net estime que la préparation des données pèse souvent 30 % du budget et conseille de réserver 15 % pour les imprévus. Dans sa grille, un assistant documentaire coûte plus de deux fois moins cher qu'un outil d'analyse prédictive. Côté délais, JUWA annonce 15 semaines du cadrage à la production chez une PME aéronautique, et Tensoria 1 à 2 semaines de cadrage puis 2 à 4 semaines de prototype.
Pour une PME, le Diag Data IA reste l'entrée la moins chère : 8 jours d'un expert agréé par Bpifrance, sur un devis plafonné à 10 000 € HT, dont 40 % pris en charge par France 2030. Neovision le prolonge par une étape de choix d'approche de 13 jours au plus, subventionnée à 40 % pour une PME et à 23 % pour une ETI selon son site. Les TJM et les coûts que les devis oublient sont détaillés dans notre guide du coût d'une mission IA.
Pourquoi un projet d'IA échoue-t-il en usine ?
Un projet d'IA échoue en usine quand les données manquent, quand il n'est pas relié aux systèmes de l'atelier ou quand personne n'agit sur ses alertes. Bpifrance Conseil le résume en septembre 2026 : un projet de maintenance prédictive « peut échouer lorsqu'il est traité uniquement comme un projet technologique ». Selon les estimations citées par la RAND Corporation en août 2024, plus de 80 % des projets d'IA échouent, deux fois plus que les projets informatiques sans IA. Les 65 data scientists et ingénieurs qu'elle a interrogés citent le plus souvent un problème mal compris, et le manque de données figure parmi les quatre autres causes relevées.
Source : RAND Corporation, 2024Ce qui fait échouer un projet d'IA en usine
- Le manque d'historique de pannes et de données représentatives ouvre la liste des points de vigilance de Bpifrance Conseil : sans pannes passées, un modèle de maintenance prédictive a peu de signaux à apprendre. En vision, il faut des images de défauts annotées : Probayes a entraîné son détecteur de fissures pour Volvo Trucks à partir de 150 images annotées.
- L'intégration au MES, à la GMAO et à l'ERP arrive souvent trop tard. Selon Techniques de l'Ingénieur, l'harmonisation de machines d'âges, de marques et de protocoles différents est souvent l'étape la plus longue, et la première, d'un projet de maintenance prédictive. Bpifrance Conseil demande des référentiels, des horodatages et des identifiants d'équipements cohérents entre ces systèmes.
- Quand les alertes sont trop nombreuses ou mal ciblées, l'atelier cesse de les lire, prévient Bpifrance Conseil. Désignez avant le lancement qui reçoit l'alerte, qui décide de l'intervention et dans quel délai, puis mesurez le taux de fausses alertes pendant le pilote, avec les équipes de maintenance.
- Un pilote sans critère de passage en production s'arrête souvent là : Gartner prévoyait l'abandon d'au moins 30 % des projets d'IA générative après la preuve de concept d'ici fin 2025, faute notamment de données de qualité ou de valeur claire.
Comment comparer deux propositions d'agences IA industrielles ?
Comparez-les sur cinq points écrits. Les trois premiers portent sur les données d'atelier exigées et sur qui les prépare, sur les interfaces avec le MES, la GMAO et l'ERP, chiffrées à part, et sur le critère de réussite mesuré sur site, avec sa valeur de départ. Les deux derniers portent sur le coût annuel d'exploitation et sur un cas publié proche du vôtre. Une promesse très au-dessus des résultats publiés pour le même usage, rassemblés dans le tableau 3, appelle une explication écrite.
Tableau 3Résultats industriels publiés par les acteurs du classement, par usage, relevés le 27 octobre 2026 (« mesuré » : mesure avant et après décrite ; « chiffré » : chiffre sans mesure décrite ; « estimé » : estimation).
| Usage | Client | Résultat déclaré | Prestataire | Mesure |
|---|---|---|---|---|
| Maintenance prédictive | TotalEnergies | 95 % de précision sur les pannes de pompes | Fieldbox | chiffré |
| Maintenance du matériel roulant | Getlink | 1,5 M€ d'économies annuelles estimées | Ekimetrics | estimé |
| Maintenance des applications d'usine | Airbus | 50 % de temps d'arrêt en moins | Aqsone | chiffré |
| Analyse des non-conformités | Airbus | 20 % de coûts de non-qualité en moins | Aqsone | chiffré |
| Inspection visuelle | Tiama | moins de 100 ms par bouteille | Neovision | chiffré |
| Retards fournisseurs | Airbus | 25 % de retards en moins | Aqsone | chiffré |
| Prévision de flux | Groupe ADP | plus de 95 % de précision à sept jours | Fieldbox | chiffré |
| Documentation technique | Continental | de 67 % à 89 % de réponses justes | Tensoria | mesuré |
| Documentation du SAV | PME industrielle | 55 % de temps de recherche en moins | JUWA | chiffré |
| Administration des ventes | PME aéronautique | 317 heures rendues par mois sur 475 | JUWA | mesuré |
| Devis | FPV Industries | 30 secondes par devis, sans ressaisie | Tandem | mesuré |
| Plateforme de données | Nexans | part des données utilisées passée de 5 % à 20 % | Artefact | mesuré |
Ces résultats sont déclarés par les prestataires, et quatre sur douze seulement décrivent une situation avant et après. Pour chaque chiffre d'une proposition, demandez la valeur de départ, la période de mesure et qui a mesuré. Exigez aussi un engagement sur l'exploitation après la livraison, dont la maintenance coûte 15 à 20 % du coût initial par an. La phrase ci-dessous se recopie dans un cahier des charges.
Avant le rendez-vous, notre guide des questions à poser à un prestataire IA donne la grille complète des points à vérifier. Si vous hésitez encore sur le type de prestataire, notre comparaison entre agence, cabinet, ESN et freelance détaille ce que chacun livre. Les fiches ci-dessous donnent, pour chaque acteur, le fait qui fonde chaque note et les sources consultées.
Questions fréquentes
Quelle est la meilleure agence IA pour l'industrie en 2026 ?
Selon la grille de Mission IA appliquée le 27 octobre 2026, Neovision obtient la meilleure note (16,4 sur 20), devant Aqsone, La Javaness et Artefact (15,7 chacun). Le bon choix dépend de votre projet : Neovision pour le contrôle qualité par vision, Aqsone pour la qualité et la supply chain dans l'aéronautique, Fieldbox pour la maintenance prédictive sur capteurs, JUWA pour une PME qui démarre par ses documents.
Combien coûte un projet d'IA dans une usine ?
La Fabrique du Net situe un pilote d'IA dans l'industrie et la logistique entre 50 000 et 100 000 €, et un outil d'analyse prédictive pour une PME entre 40 000 et 80 000 €, sur 4 à 9 mois. Le premier pas coûte moins : le Diag Data IA de Bpifrance laisse 6 000 € HT à la charge d'une PME éligible. Ajoutez 15 à 20 % du coût initial par an pour la maintenance.
Quelle agence IA choisir pour la maintenance prédictive ?
Fieldbox publie le plus de cas de maintenance prédictive du classement : pannes de pompes prédites avec 95 % de précision chez TotalEnergies, expérimentation sur un escalier mécanique de la gare de l'Est. Aqsone annonce 50 % de temps d'arrêt en moins sur 56 applications informatiques critiques d'Airbus. Vérifiez d'abord que vous disposez d'un historique de pannes : Bpifrance Conseil cite son absence parmi les causes d'échec.
Quelle agence IA pour le contrôle qualité par vision ?
Neovision publie au moins quatre cas de vision industrielle chez des clients nommés, dont des modèles embarqués chez Tiama qui inspectent une bouteille en moins de 100 ms et une lecture de gravures laser à 91 % de précision. Probayes a livré à Volvo Trucks un module de détection de fissures intégré à son contrôle qualité, sans chiffre publié. Exigez le taux de faux rejets mesuré sur votre ligne.
Une PME industrielle peut-elle financer son premier projet d'IA ?
Oui, en partie. Le Diag Data IA de Bpifrance finance 40 % de 8 jours d'expert, sur un devis plafonné à 10 000 € HT : il reste 6 000 € HT à votre charge. Les Accélérateurs IA, sur 18 mois, sont pris en charge à 46 % pour les entreprises de plus de 50 collaborateurs et de plus de 8 M€ de chiffre d'affaires. Neovision et JUWA se présentent comme experts agréés.
Agence IA ou éditeur de logiciel pour l'usine ?
Un éditeur vend sous licence une plateforme pour un usage répandu, comme la surveillance de machines ou l'inspection visuelle ; une agence construit un système à partir de vos données et de vos outils. Ce classement ne note que des prestataires de services. Si vous passez par une agence, faites écrire qui possède le code et les modèles livrés : Fieldbox, par exemple, déclare en laisser la propriété au client.
Combien de temps dure un premier projet d'IA en usine ?
Les durées publiées vont de quelques semaines à 18 mois. JUWA annonce 15 semaines du cadrage à la production dans une PME aéronautique, Tensoria 1 à 2 semaines de cadrage puis 2 à 4 semaines de prototype, Neovision jusqu'à 8 jours de diagnostic puis 13 jours de choix d'approche. La Fabrique du Net compte 4 à 9 mois pour un outil d'analyse prédictive, et un Accélérateur IA dure 18 mois.
Les agences classées paient-elles pour figurer dans ce classement ?
Non. Aucun acteur ne paie pour figurer dans ce classement ni pour son rang, et aucun lien n'est échangé contre une place. Les notes découlent de la grille publiée sur la page Méthodologie et de faits relevés sur les sites des acteurs le 27 octobre 2026. Un acteur qui conteste un fait peut écrire à la rédaction : la correction est datée et visible sur sa fiche.
Sources
Voir les 8 sources de la page
- Insee, Les technologies de l'information et de la communication dans les entreprises en 2025 (Insee Première n° 2120), publié le 21 juillet 2026, consulté le 27 octobre 2026.
- Techniques de l'Ingénieur, L'IA industrielle dans les opérations : quels usages et quels freins ?, publié le 21 mai 2026, consulté le 27 octobre 2026.
- Bpifrance Conseil, Maintenance prédictive : comment anticiper les pannes et améliorer la performance industrielle ?, publié le 25 septembre 2026, consulté le 27 octobre 2026.
- La Fabrique du Net, Tarif agence IA 2026 : les vrais prix, consulté le 27 octobre 2026.
- Bpifrance, Diag Data IA, consulté le 27 octobre 2026.
- Direction générale des Entreprises, Le plan national Osez l'IA, publié le 1 juillet 2026, consulté le 27 octobre 2026.
- RAND Corporation, The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed, publié le 13 août 2024, consulté le 27 octobre 2026.
- Gartner, Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025, publié le 29 juillet 2024, consulté le 27 octobre 2026.