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title: "Traitement de données de masse par IA : incwo intègre Jev"
url: "https://go.incwo.com/blog/traitement-de-donnees-de-masse-par-ia-incwo-integre-jev/"
type: "blog-post"
date: "2026-10-01T08:31:00.000Z"
author: "Équipe incwo"
categories: ["IA"]
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# Traitement de données de masse par IA : incwo intègre Jev

Qualifier des milliers de prospects, classer des demandes clients, organiser un historique de comptes rendus : votre CRM incwo contient des informations précieuses, mais leur exploitation demande souvent beaucoup de travail manuel, et le traitement automatique par les LLMs n'est pas une option pour des raisons de coûts. 

Chez incwo, nous avons intégré **Jev**, une nouvelle technologie d’intelligence artificielle, avec deux objectifs : travailler à la réduction des coûts des modèles utilisés par [Bruno](https://get-bruno.com) et permettre des traitements de données en masse dans le [CRM incwo](https://go.incwo.com).

### Jev, une nouvelle IA conçue pour les logiciels

Présenté par TypeSafe AI en septembre 2026, Jev explore une approche prometteuse : produire des décisions structurées qu’un logiciel peut utiliser directement. [Présentation officielle de Jev](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev). 

Le point de départ rappelle les chats IA : vous fournissez des informations et posez une question en langage naturel. La différence apparaît dans le résultat. Un assistant conversationnel rédige généralement une réponse à lire. Jev renvoie un choix parmi des options définies, une note selon des critères ou une estimation de probabilité. [Documentation de Jev](https://docs.typesafe.ai/introduction).

Prenons un message client. On peut demander à Jev de le classer parmi quatre catégories : demande de devis, assistance, facturation ou autre. Le résultat peut ensuite servir à l’orienter vers la bonne équipe.

**Une IA à laquelle on explique les choses avec des mots, mais dont les réponses sont destinées aux machines.** C’est ce qui la rend intéressante pour intégrer l’IA au fonctionnement quotidien d’un logiciel.

Avantage énorme de Jev : des coûts et rapidités divisés par plus de 100 !

### Dans Bruno, une intégration pour réduire les coûts des LLM

Bruno mobilise des modèles de langage, ou LLM, pour comprendre vos demandes, raisonner et produire des livrables. Ces modèles traitent aussi du contexte : informations utiles, historique et descriptions des outils disponibles.

Plus le contexte transmis est volumineux, plus il peut peser sur le coût des appels.

Nous avons intégré Jev pour évaluer en amont la pertinence des informations et des capacités à présenter au modèle principal. L’objectif est de lui transmettre ce qui est utile à la demande et de limiter le volume superflu.

Les modèles génératifs conservent leur rôle dans le raisonnement et la rédaction. Jev intervient sur des évaluations ciblées. Nous mesurons les économies potentielles et la qualité des sélections avant d’élargir leur application.

### Dans incwo, traiter des données en masse avec l’IA

L’autre intérêt concerne les traitements répétés sur un grand nombre de données.

Une entreprise peut posséder des milliers de fiches contacts, de messages et de notes commerciales. Un filtre classique fonctionne bien lorsqu’une information est déjà renseignée dans un champ. Retrouver une intention ou un besoin exprimé de différentes façons dans du texte demande une analyse supplémentaire.

Jev permet d’appliquer des questions précises à ces contenus, puis de récupérer des résultats structurés pour les classer, les noter ou les orienter.

Son intérêt économique tient notamment à sa spécialisation et à sa tarification : TypeSafe facture les données en entrée, sans facturer les résultats en sortie. Le coût total dépend ensuite du volume de texte, des questions et des contrôles nécessaires. [Caractéristiques et tarification de Jev](https://docs.typesafe.ai/models).

**À grande échelle, économiser du temps et du coût sur chaque évaluation peut rendre accessibles des traitements difficiles à réaliser manuellement.**

### Quatre exemples de traitements pour votre CRM

Ces exemples illustrent les traitements que nous pouvons construire autour de vos données et de vos règles métier.

**Qualifier une base de prospects**

À partir des descriptions et des notes déjà présentes, classer les prospects par secteur, type de besoin ou adéquation avec votre offre. Vous obtenez des segments à vérifier et à exploiter pour vos prochaines actions commerciales.

**Trier les demandes entrantes**

Distinguer les demandes de devis, les questions de facturation, les demandes d’assistance et les réclamations. L’analyse du contenu aide à orienter chaque message, même lorsque le client n’utilise pas les mots attendus.

**Repérer les dossiers à reprendre**

Parcourir les comptes rendus et les échanges disponibles pour identifier un besoin explicite, un devis demandé ou une réponse attendue. Ces signaux permettent de préparer une liste de dossiers à examiner en priorité.

**Analyser les motifs de perte commerciale**

Classer les commentaires associés aux opportunités perdues : prix, délai, fonctionnalité manquante, projet abandonné ou motif non précisé. Vous pouvez ensuite agréger ces résultats pour mieux comprendre les obstacles rencontrés par votre équipe.

Pour chaque traitement, nous définissons les catégories, testons les résultats sur un échantillon représentatif et prévoyons une vérification des cas incertains. Un résultat bien structuré doit aussi être juste sur le fond.

### Vous avez des données à traiter en masse par l’IA ?

Une base de prospects à qualifier ? Des milliers de commentaires à classer ? Un historique CRM à rendre exploitable ?

**Si votre besoin consiste à classer, noter ou orienter de nombreux contenus selon des critères précis, Jev est particulièrement adapté à ce type de projet.**

Dites-nous quelles données vous souhaitez traiter, dans quel volume et quel résultat vous attendez. Nous construisons avec vous le traitement adapté dans incwo, de l’essai sur un échantillon au traitement de l’ensemble des données.

**Vous avez les données et le besoin. Parlons-en, nous mettons le traitement en place !**