Intégration d'intelligence artificielle
Nous branchons vos usages métiers sur les bons modèles — OpenAI, Groq, Google Gemini, Anthropic Claude et autres — avec des patterns solides : prompts, outils, mémoire, garde-fous et exploitation fiable en production.
Multi
Fournisseurs
choix & fallback
RAG
Contexte
docs & données
PII
Confiance
masquage & politiques
$/tok
Maîtrise
budgets & quotas
Du cas d’usage cadré à une couche IA exploitable
Quatre étapes pour éviter la démo jetable : cadrer la valeur et les risques, concevoir flux et données, durcir qualité et garde-fous, puis ouvrir en prod avec maîtrise des coûts et de la dette prompts.
01 · Cadrage
Use case, données et risques
Atelier : valeur métier attendue, données réellement disponibles, niveau d’automatisation acceptable et flux où l’humain reste dans la boucle — critères de succès mesurables avant d’écrire du code.
02 · Conception
Flux, modèles et accès données
Architecture cible : appels API, chaînage, function calling, RAG si nécessaire, secrets, cloisonnement PII et politique de rétention — choix de modèles par étape (latence, coût, qualité).
03 · Construction
Prompts, tests et garde-fous
Implémentation itérative : jeux de tests, réduction des cas limites, plan de repli si le modèle dérape, supervision sur les actions sensibles — passage contrôlé de POC à MVP.
04 · Production
Quotas, observabilité et amélioration
Mise en ligne : budgets et quotas, traçabilité, journaux utiles, alertes coût/latence — boucles de feedback, versioning des prompts et veille fournisseurs / modèles.
Trois piliers d’une IA intégrée proprement
Une intégration IA réussie combine expérience utilisateur, ingénierie des prompts et exploitation : nous traitons le sujet comme un produit, pas comme une démo.
- 01
Choix & interchangeabilité
Comparaison de modèles, bascule entre fournisseurs, réduction de la dépendance et stratégie de fallback quand l’API ou le modèle change.
- 02
Qualité & fiabilité
Évaluation, jeux de tests, réduction des hallucinations, grounding (RAG) et supervision humaine sur les flux sensibles.
- 03
Sécurité & conformité
Secrets, cloisonnement des données, journaux, rétention et alignement avec vos obligations (secteur, hébergement, transferts).
Ce que nous intégrons et faisons vivre
Écosystème actuel des LLM : APIs officielles, SDK, inference rapide (Groq), multimodal (Gemini), long contexte (Claude) — assemblés selon vos contraintes de latence, coût et souveraineté.
- 01
APIs & orchestration
Chaînage de prompts, appels d’outils (function calling), routage multi-modèles et files pour absorber les pics de charge.
- 02
RAG & données
Indexation, embeddings, recherche sémantique et connexion à vos bases documentaires ou tickets — sans fuites de contexte.
- 03
Prod & observabilité
Traçabilité des requêtes, métriques de qualité, alertes coûts/latence et boucles d’amélioration continue des prompts.
Comment nous intervenons sur votre couche IA
Du spike technique à l’accompagnement produit : l’intensité suit la maturité de votre équipe et l’ambition du use case.
- 01
POC & preuve de faisabilité
Timebox court sur un périmètre réduit : validation technique, ordre de grandeur coût/latence, et décision go / no-go avant d’engager un MVP.
- 02
MVP & mise en production
Développement de la brique IA dans votre stack : orchestration, RAG, garde-fous, monitoring — avec documentation et transfert vers vos développeurs.
- 03
Renfort équipe / pairing
Intégration avec votre squad : revue d’archi, prompts, pipelines RAG ou observabilité — sans remplacer votre ownership produit.
- 04
Audit & durcissement
Revue d’une intégration existante : fuites de contexte, coûts, sécurité des prompts, conformité — plan d’actions priorisé.
Du POC à l’usage régulier
Expérimentation cadrée, critères de succès, transfert vers vos équipes et documentation des prompts et des risques.
- ›Atelier use cases : valeur, données disponibles, risques et niveau d’automatisation acceptable.
- ›Architecture cible : flux, stockage, secrets, modèles par étape et politique de rétention.
- ›Qualité : jeux de tests, revue des prompts, scénarios edge et plan de repli.
- ›Mise en production : quotas, monitoring, journaux d’audit et procédure d’incident.
- ›Amélioration : boucle de feedback utilisateurs, versioning des prompts, veille modèles.
Qualité & coûts maîtrisés · pas de lock-in narratif
Un premier échange lucide — pas de promesse « magique »
Exposez votre produit, vos données et vos contraintes (latence, budget, conformité) : nous proposerons un chemin réaliste — POC, MVP ou durcissement — avec périmètre et risques nommés, ou une orientation si le cas d’usage n’est pas mûr.
Retour personnalisé sous quelques jours ouvrés selon la charge du cabinet.