Data & IA
Intégrer l'intelligence artificielle dans votre entreprise, de façon réaliste et sécurisée
L'intelligence artificielle générative permet aujourd'hui de traiter du langage à grande échelle : répondre à partir de votre documentation, extraire des informations de factures ou de contrats, classer des demandes, résumer des échanges, assister vos équipes. Nous intégrons ces capacités dans vos outils existants, avec des modèles hébergés (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google) ou déployés dans votre infrastructure.
Ce service s'adresse aux entreprises qui ont un cas d'usage concret et des données à exploiter, pas à celles qui cherchent une démonstration. Nous commençons par vérifier que le problème se prête à l'IA, que les données sont accessibles et que le résultat peut être mesuré, puis nous construisons une première version évaluée sur des cas réels.
Nous sommes directs sur les limites : un modèle de langage peut inventer des réponses, être manipulé par des instructions cachées dans un document, coûter cher en tokens si le contexte est mal maîtrisé, et exposer des données personnelles s'il est mal intégré. Chaque solution livrée inclut un jeu d'évaluation, des garde-fous et une politique claire sur les données.
Dans quelles situations intervenons-nous ?
Répondre à partir de votre documentation interne
Vos équipes perdent du temps à chercher dans des procédures, des contrats ou des tickets passés. Un assistant à base de RAG (génération augmentée par recherche) répond en citant les sources, sans réentraîner de modèle.
Extraire des données de documents
Factures, bons de commande, CV, rapports : les informations utiles sont dans des PDF ou des courriels non structurés. Un pipeline d'extraction alimente directement votre ERP ou votre CRM, avec relecture humaine sur les cas incertains.
Classer et router des demandes
Les demandes entrantes (support, réclamations, candidatures) sont triées à la main. Un classifieur, à base de LLM ou de modèle spécialisé, les catégorise, les priorise et les affecte, avec un seuil de confiance en dessous duquel un humain décide.
Assister vos équipes dans leurs outils
Rédaction de réponses, résumé d'historique client, préparation de devis : l'assistant s'intègre dans votre CRM, votre outil de ticketing ou votre messagerie plutôt que dans une interface séparée.
Un prototype qui ne passe pas en production
Une démonstration a impressionné, mais elle n'est ni fiable, ni sécurisée, ni mesurée. Nous reprenons le projet avec une évaluation, une architecture propre et une maîtrise des coûts.
Notre intervention
- 1
Cadrage et faisabilité
Nous qualifions le cas d'usage : quelle tâche, quelles données, quel niveau d'erreur acceptable, quel gain attendu. Nous vérifions l'accès aux données et les contraintes de confidentialité avant d'écrire une ligne de code.
- 2
Jeu d'évaluation
Nous constituons avec vous un ensemble de cas réels avec les réponses attendues. C'est la seule façon de savoir si la solution fonctionne et de mesurer les progrès à chaque itération.
- 3
Architecture et choix du modèle
Modèle hébergé ou déployé chez vous, taille du modèle, découpage et indexation des documents, base vectorielle (pgvector, Qdrant, OpenSearch), stratégie de contexte et de cache pour maîtriser le coût des tokens.
- 4
Développement itératif
Nous construisons la chaîne complète (ingestion, recherche, prompts, appels d'outils, interface), mesurons sur le jeu d'évaluation, ajustons, puis élargissons le périmètre.
- 5
Sécurité et conformité
Protection contre l'injection de prompt, filtrage des données personnelles, journalisation des échanges, contrôle des accès aux sources, choix d'hébergement compatible avec le RGPD et vos obligations sectorielles.
- 6
Mise en production et suivi
Déploiement avec supervision des coûts, de la latence et de la qualité, retour utilisateur intégré, et revue régulière des cas d'échec pour améliorer le système.
Technologies utilisées
- OpenAI, Anthropic, Mistral, Google Gemini
- Modèles ouverts (Llama, Mistral) via vLLM ou Ollama
- LangChain et LlamaIndex
- pgvector
- Qdrant et OpenSearch
- Embeddings et reranking
- Python (FastAPI)
- Node.js (TypeScript)
- Amazon Bedrock
- Langfuse (évaluation et observabilité)
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Une évaluation, pas une démonstration
Nous ne livrons pas de système d'IA sans jeu d'évaluation. Vous savez précisément quel taux de bonnes réponses vous obtenez et sur quels cas il échoue.
Intégration dans vos systèmes existants
Nous sommes une agence de développement : l'IA s'intègre dans votre CRM, votre ERP, vos API et votre base de données, avec la même rigueur qu'un logiciel classique.
Sécurité et données prises au sérieux
Injection de prompt, fuite de données via le contexte, hébergement des modèles, conservation des journaux : ces sujets sont traités dès la conception, pas après un incident.
Coûts maîtrisés
Choix du modèle adapté à chaque tâche, cache, limitation du contexte et supervision de la consommation de tokens : nous concevons pour que la facture reste prévisible.
En bref
- Qu'est-ce que ce service ?
- Service d'intégration de l'intelligence artificielle en entreprise : solutions à base de modèles de langage (LLM), RAG sur vos documents, extraction d'informations, classification et assistants intégrés à vos outils.
- À qui s'adresse-t-il ?
- PME, ETI et éditeurs de logiciels qui ont un cas d'usage concret, des données à exploiter et le besoin d'une solution fiable, sécurisée et mesurée.
- Quel problème résout-il ?
- Temps perdu en recherche d'information, saisie manuelle de documents, tri manuel des demandes, prototypes d'IA non fiables ou non sécurisés.
- Combien de temps faut-il prévoir ?
- Un cadrage et une première version évaluée prennent souvent quelques semaines. Une mise en production intégrée à vos systèmes se compte en général en semaines à quelques mois selon le périmètre.
- Quels facteurs influencent le prix ?
- Le prix dépend du cas d'usage, du nombre de sources de données et d'intégrations, du choix entre modèles hébergés et déployés chez vous, des exigences de sécurité et de conformité, et du suivi souhaité.
- Comment se déroule l'intervention ?
- Cadrage et faisabilité, constitution d'un jeu d'évaluation, architecture et choix du modèle, développement itératif mesuré, sécurité et conformité, mise en production supervisée.
- Quels sont les risques ?
- Réponses inventées (hallucinations), injection de prompt, fuite de données personnelles, coûts de tokens non maîtrisés, dépendance à un fournisseur, adoption faible si l'outil n'est pas intégré aux usages réels.
- Quelles alternatives existent ?
- Fonctionnalités d'IA intégrées à vos logiciels existants, automatisation classique sans IA quand les règles sont explicites, ou recherche documentaire améliorée sans génération.
Questions fréquentes
Les modèles de langage inventent-ils des réponses ?
Oui, cela arrive, et aucune technique ne l'élimine totalement. Le RAG réduit fortement le problème en ancrant la réponse dans vos documents et en citant les sources, et un jeu d'évaluation permet de mesurer le taux d'erreur réel. Pour les décisions sensibles, une validation humaine reste nécessaire.
Mes données sont-elles envoyées à OpenAI ou à d'autres fournisseurs ?
Cela dépend de l'architecture choisie. Avec un modèle hébergé via API, les requêtes transitent chez le fournisseur, sous des conditions contractuelles qui excluent en général l'entraînement sur vos données. Si cela n'est pas acceptable, nous déployons des modèles ouverts dans votre infrastructure ou sur un cloud européen. Nous vous aidons à choisir selon vos obligations.
Faut-il entraîner un modèle sur nos données ?
Rarement. Pour la plupart des cas d'usage en entreprise, le RAG et une bonne ingénierie de prompts suffisent et sont bien plus simples à maintenir. L'ajustement fin (fine-tuning) se justifie pour des formats très spécifiques ou des volumes importants, après avoir épuisé les autres options.
Combien coûte l'utilisation d'un LLM en production ?
Le coût dépend du modèle, du volume de requêtes et surtout de la taille du contexte envoyé à chaque appel. Nous estimons la consommation à partir de vos volumes réels, mettons en place un cache et des limites, et utilisons des modèles plus petits pour les tâches simples. Le suivi des coûts fait partie de la solution livrée.
Qu'est-ce que l'injection de prompt et comment s'en protéger ?
C'est l'insertion d'instructions malveillantes dans un contenu que le modèle lit (un document, un courriel, une page web) pour détourner son comportement. On s'en protège en séparant strictement instructions et données, en limitant les actions que le modèle peut déclencher, en validant les sorties et en testant ces scénarios dans le jeu d'évaluation.
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