IA générative & LLM, sur mesure.

Assistants métier, recherche documentaire, analyse de contrats, extraction de données, génération de rapports, support client, traitement d'e-mails, copilotes, Voice AI ou génération multimodale font partie des usages possibles. L'architecture dépend du besoin et des données concernées.

Un assistant sur mesure peut être connecté à vos données, vos applications et vos règles métier. Il ne se contente donc pas de converser : il peut rechercher, synthétiser, contextualiser et éventuellement déclencher des actions dans votre système d'information.

Le RAG permet à un modèle de rechercher des informations dans vos propres documents ou bases avant de générer sa réponse. Il est particulièrement adapté aux assistants internes, bases de connaissances, recherches contractuelles et applications nécessitant des réponses fondées sur vos sources.

Le RAG fournit au modèle des informations actualisées au moment de la requête. Le fine-tuning modifie son comportement à partir d'exemples d'entraînement. Selon le besoin, nous pouvons utiliser l'un, l'autre ou combiner plusieurs approches.

Nous pouvons combiner RAG, sources contrôlées, prompts structurés, règles de réponse, évaluations automatisées, seuils de confiance et validation humaine. Pour les usages sensibles, l'objectif n'est pas de faire confiance aveuglément au modèle mais de cadrer précisément ce qu'il peut produire.

Oui, sous réserve de l'architecture retenue. Les options incluent notamment des services professionnels avec politiques de données adaptées, des environnements cloud privés ou des modèles open source hébergés sur une infrastructure dédiée.

Il n'existe pas de modèle universellement meilleur. Nous comparons qualité, coût, latence, langues, contexte, capacités multimodales, confidentialité et contraintes d'hébergement afin de sélectionner l'architecture correspondant réellement au projet.

Oui. Pour les cas d'usage importants, il est pertinent d'évaluer plusieurs modèles sur un jeu de scénarios représentatifs. La décision peut ainsi être fondée sur des mesures concrètes plutôt que sur la réputation générale d'un fournisseur.

Ils dépendent essentiellement du nombre de fonctionnalités, des données à connecter, des intégrations, des volumes et du niveau d'industrialisation. Une recherche documentaire ciblée et une plateforme IA intégrée à plusieurs processus correspondent à des projets très différents.

Nous suivons notamment les volumes, tokens, modèles utilisés, stratégies de cache et architecture RAG. Il est également possible d'utiliser différents modèles selon la complexité des requêtes afin d'éviter d'utiliser systématiquement le modèle le plus coûteux.