IA et mise en œuvre

C'est l'intégration d'une IA pragmatique dans votre produit et vos processus — fonctionnalités LLM, RAG sur vos propres données et automatisation — là où elle apporte un gain mesurable, avec les évaluations, les garde-fous et la maîtrise des coûts qui gardent la sortie fiable en production. C'est l'ingénierie qui transforme une démo en un outil auquel les utilisateurs peuvent se fier.

Aux équipes qui ont un vrai cas d'usage (support, recherche, traitement documentaire, rédaction) et veulent une IA intégrée à leur produit plutôt qu'une démo isolée, et qui souhaitent un avis honnête sur la question de savoir si l'IA surpasse même l'option plus simple avant d'investir.

Une preuve de concept fonctionnelle sur vos données réelles prend généralement 2 à 4 semaines ; le durcissement pour la production — évaluations, garde-fous et intégration — suit ensuite. Nous partons du problème métier, pas du modèle, la première étape consiste donc à décider s'il faut construire tout court.

Des fonctionnalités LLM ou RAG raccordées à votre stack, avec des suites d'évaluation, des garde-fous contre l'injection de prompt, la maîtrise des coûts et la supervision, plus une recommandation honnête quand l'IA n'est pas le bon outil pour la tâche.

Nous commençons par les API parce qu'elles permettent de livrer le plus vite sans aucune infrastructure, et nous n'affinons ou n'hébergeons un modèle que lorsque des données propriétaires, des exigences de confidentialité ou le volume d'appels le justifient réellement. Nous franchissons ce seuil avec des chiffres, pas avec du battage.