Intégrez l'IA dans votre produit en 6 semaines

Le POC initial prend généralement 2 à 4 semaines. La mise en production de la première fonctionnalité IA se fait en 3 à 10 semaines selon la complexité. L’approche modulaire de Lonestone permet de livrer de la valeur rapidement tout en construisant une base solide pour la suite.

Lonestone met en place un framework d’évaluation dès le POC : jeux de tests, métriques de pertinence, détection d’hallucinations. Le monitoring en production permet d’identifier et corriger les cas problématiques en continu. Des techniques de RAG sont utilisées pour ancrer les réponses dans les données réelles du produit.

L’intégration IA est conçue pour préserver les performances du produit. Lonestone utilise des architectures asynchrones, du caching intelligent et optimise les appels aux modèles. Les temps de réponse restent dans les standards attendus par les utilisateurs.

Lonestone travaille avec les contraintes de l’éditeur (RGPD, SOC 2, hébergement souverain) et met en place des garde-fous : anonymisation, chiffrement, contrôle d’accès granulaire. Les données clients ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles tiers. La sécurité des données est au centre de l’approche.

Non. Lonestone forme l’équipe technique existante aux compétences IA nécessaires. Les développeurs apprennent à maintenir et faire évoluer les briques IA intégrées. L’objectif est l’autonomie progressive de l’éditeur.

Lonestone sélectionne le meilleur modèle pour chaque fonctionnalité selon les contraintes de coût, latence, qualité et confidentialité. Les dernières versions des modèles d’OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral et des modèles open-source déployables sur l’infrastructure du client sont utilisées. L’architecture permet de changer de modèle sans impact sur le code. Consulter le comparatif des LLM

MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert créé par Anthropic qui permet aux agents IA d’interagir directement avec des applications. Un serveur MCP expose les fonctionnalités d’un logiciel (lire des données, déclencher des actions) pour que n’importe quel outil IA compatible puisse s’y connecter. Pour un éditeur, c’est le moyen de rendre son produit accessible à l’écosystème IA (copilots, agents, assistants) sans développer d’intégrations spécifiques pour chaque outil. En savoir plus sur le RAG et MCP

Lonestone conçoit des architectures découplées où le modèle IA est interchangeable. Le code métier, les prompts et l’orchestration sont séparés de l’appel au modèle, ce qui permet de passer d’OpenAI à Anthropic, Mistral ou un modèle open-source sans réécrire l’application. Cette approche protège l’éditeur contre les hausses de prix, les changements de conditions d’utilisation ou l’obsolescence d’un modèle.

L’AI Act impose des obligations variables selon le niveau de risque de l’application. Lonestone accompagne les éditeurs dans l’analyse de risques, la documentation des systèmes IA, la traçabilité des décisions algorithmiques et la mise en place de garde-fous (supervision humaine, transparence pour les utilisateurs). L’approche intègre ces exigences dès la conception pour éviter les mises en conformité coûteuses après coup.

Lonestone s’adapte à la stack existante de l’éditeur. Les briques IA sont intégrées via des APIs et des connecteurs compatibles avec les architectures courantes (Node.js, Python, Java, .NET, microservices, monolithes). L’intégration se fait dans le produit existant sans imposer de migration ni de refonte d’architecture.