Automatisation de process avec IA

RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui combine un modèle de langage avec une base de connaissances. Le système recherche d’abord les informations pertinentes dans vos données, puis utilise un LLM pour formuler une réponse précise et sourcée. C’est la technologie clé pour créer des assistants IA qui connaissent votre entreprise sans avoir besoin de réentraîner un modèle. Les architectures récentes comme RAG + MCP permettent en plus à l’IA d’agir directement dans vos outils. En savoir plus sur le RAG et MCP

Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’IA capable de comprendre et de générer du langage naturel. Les principaux fournisseurs sont OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral et Meta (Llama). Chaque modèle a ses forces : rapidité, coût, raisonnement, multimodalité. Nous utilisons toujours les dernières versions disponibles et sélectionnons le modèle le plus adapté à chaque cas d’usage. Notre guide complet sur les LLM

Le choix dépend de vos contraintes : coût par requête, latence acceptable, niveau de raisonnement requis, confidentialité des données et capacités multimodales (texte, image, audio). Nous testons systématiquement plusieurs modèles sur vos cas d’usage réels avant de recommander une architecture. Consulter notre comparatif des LLM

Nous déployons les solutions sur votre infrastructure (cloud privé ou on-premise) pour que vos données ne quittent jamais votre environnement. Nous mettons en place des contrôles d’accès granulaires, du chiffrement des données au repos et en transit, et nous auditons régulièrement la sécurité du système. Les modèles open-source déployables en local sont une option pour les données les plus sensibles.

Nous accompagnons vos équipes avec des ateliers de découverte, des formations pratiques et un support continu. Notre approche progressive permet à chaque collaborateur de s’approprier l’outil à son rythme. Nous mesurons l’adoption et ajustons la solution en fonction des retours terrain.

Nous travaillons avec les dernières versions des LLM d’OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral et Meta (Llama), en sélectionnant le meilleur modèle pour chaque fonctionnalité. Pour l’infrastructure RAG, nous utilisons des bases vectorielles (pgvector, Pinecone, Weaviate), des frameworks d’orchestration et le protocole MCP pour connecter l’IA à vos outils. Le tout est monitoré pour optimiser la pertinence et les coûts en continu.