Développement IA sur mesure, agents LLM & RAG

On part du cas d'usage, pas du modèle

La première question n'est pas « quel modèle ? » mais « quelle tâche coûte le plus cher aujourd'hui ? ». Traitement de demandes entrantes, rédaction de comptes rendus, qualification de dossiers, recherche dans des milliers de documents : nous cadrons deux ou trois cas d'usage, nous les chiffrons, et nous commençons par celui qui rembourse le projet le plus vite.

• —Atelier de cadrage et chiffrage du gain attendu
• —Prototype évalué sur vos données réelles
• —Mesure avant / après plutôt qu'impression générale

RAG : vos documents, des réponses sourcées

Un assistant qui invente est pire que pas d'assistant. Nous construisons des systèmes de RAG (retrieval-augmented generation) qui vont chercher l'information dans vos propres contenus et citent leurs sources, de sorte que chaque réponse est vérifiable. Les permissions de vos utilisateurs sont respectées jusque dans la recherche : personne ne voit par l'assistant ce qu'il ne verrait pas ailleurs.

• —Indexation de vos documents, wikis et bases de connaissances
• —Réponses systématiquement sourcées et vérifiables
• —Filtrage par permissions au niveau du document

Des agents fiables, évalués et surveillés

Un agent en production a besoin des mêmes garde-fous qu'un service classique : jeux d'évaluation rejoués à chaque changement de prompt ou de modèle, coût suivi par requête, seuils d'escalade vers un humain, journalisation complète. C'est ce qui distingue une démonstration d'un outil sur lequel vos équipes s'appuient.

• —Jeu d'évaluation propre à votre métier
• —Coût et latence suivis par requête
• —Escalade vers un humain quand la confiance est trop basse