Agence IA : intégrer l'intelligence artificielle dans vos applications métier

Non ! Les LLMs modernes (GPT-5, Claude) sont pré-entraînés sur d'énormes corpus. Pour un chatbot ou de la génération de contenu, vos données métier (documentation, FAQ, processus) suffisent. Pour de la prédiction, il faut plus de données historiques, mais on évalue ça ensemble lors de l'audit.

Un POC chatbot démarre à partir de 5 000€. Une intégration complète avec RAG et automatisations se situe entre 10 000€ et 30 000€ selon la complexité. On définit toujours un budget précis après l'audit initial.

C'est un vrai sujet ! Nous utilisons le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour ancrer les réponses dans vos données réelles. Ajoutez à ça des prompts bien conçus, de la validation automatique, et des garde-fous pour les cas sensibles.

Absolument. Nous pouvons utiliser des modèles avec data processing agreement (OpenAI, Azure), des modèles open source hébergés chez vous, ou des solutions européennes type Mistral. Vos données ne servent jamais à entraîner des modèles tiers.

Un POC fonctionnel en 2-4 semaines. Une solution production-ready en 6-10 semaines. On privilégie les itérations courtes : vous voyez des résultats rapidement et on ajuste en continu.

Oui, c'est même notre spécialité ! API REST, webhooks, SDK, nous nous adaptons à votre stack technique. Nuxt, React, Laravel, Django... on s'interface avec tout.

Un chatbot répond à partir de ce qu'il sait ou de ce qu'on lui donne à lire. Un agent dispose d'outils et peut agir : consulter une base, créer un ticket, envoyer un document, déclencher un workflow. La différence n'est pas cosmétique, elle change l'architecture. Un agent qui écrit dans vos systèmes demande des permissions explicites par action, une validation humaine sur les opérations engageantes, et une traçabilité complète.

Oui, et c'est un choix d'architecture que nous posons dès le cadrage. Trois options : un modèle européen comme Mistral, un fournisseur américain avec accord de traitement des données et hébergement européen, ou un modèle open weight auto-hébergé sur votre infrastructure. La dernière option coûte plus cher à exploiter mais garantit que rien ne sort de chez vous. Nous vous aidons à arbitrer selon votre secteur et la sensibilité réelle des données concernées.

Par quatre leviers, appliqués dès la conception. Choisir le bon modèle pour chaque tâche plutôt que le plus puissant partout, car une classification simple n'a pas besoin d'un modèle de raisonnement. Mettre en cache ce qui se répète. Limiter la taille du contexte envoyé, qui est le premier poste de dépense. Poser des quotas par utilisateur et des alertes de dépassement. Nous instrumentons le coût par requête dès la mise en production, pour que vous le voyiez avant la facture.

En le mesurant, avec des critères définis avant de commencer. Nous construisons un jeu d'évaluation à partir de cas réels de votre activité, avec des critères de réussite explicites et une notation automatisée qui tourne à chaque modification. Cela permet de comparer objectivement deux versions d'un prompt ou deux modèles. En production, nous suivons le taux d'escalade vers un humain, les réponses signalées et la latence.

Régulièrement. Nous commençons par un audit technique de ce qui a été construit : qualité de la récupération des données, structure des prompts, gestion des erreurs, coût réel par requête. La conclusion est parfois qu'une partie est récupérable et qu'il faut reprendre l'architecture autour, parfois qu'il est plus rapide de repartir sur des bases saines. Nous vous disons franchement lequel des deux, avec les chiffres.