Développement d’applications LLM
Des outils web et internes construits autour d’un modèle de langage, de l’interface aux couches de prompt et de données.
IA et machine learning
IA générative et solutions à base de LLM
Les grands modèles de langage mis au service de vraies tâches métier.
Nous construisons sur GPT, Claude, Llama et d’autres modèles des outils qui lisent, rédigent et résument aux côtés de vos équipes — évalués sur vos propres exemples avant que quiconque s’y fie.
De l’IA générative qui fait le travail, pas une démo.
Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT, Claude, Gemini ou Llama savent lire, écrire, résumer et raisonner sur du texte. Ils sont donc utiles pour un travail qui demandait jusqu’ici une personne pour chaque élément : rédiger des réponses, extraire des champs de contrats, résumer de longs rapports, transformer des notes en fiches structurées ou répondre à des questions sur vos propres documents.
Le plus difficile n’est pas d’appeler le modèle : c’est de rendre sa sortie fiable. Nous concevons les prompts, le flux de données et les contrôles autour du modèle, nous mesurons la qualité sur vos exemples réels, nous gardons les coûts prévisibles et nous arbitrons entre API hébergées et modèles ouverts auto-hébergés selon vos exigences de confidentialité.
IA générative & solutions LLM
Ce que nous proposons
Traitement documentaire
Extraction de données structurées depuis vos factures, contrats, formulaires et rapports — avec indices de confiance et relecture humaine.
Assistants de rédaction
Des outils qui rédigent e-mails, descriptions, rapports et réponses dans votre ton, qu’une personne relit avant envoi.
Copilotes internes
Des assistants qui aident vos équipes à chercher, résumer et agir dans les outils qu’elles utilisent déjà.
Fine-tuning et choix du modèle
Choisir le bon modèle en matière de coût, de rapidité et de confidentialité, et affiner des modèles ouverts quand le prompt ne suffit plus.
Évaluation et garde-fous
Jeux de tests, notation automatique de la qualité, filtres de contenu et solutions de repli : la qualité se mesure, elle ne se suppose pas.
Quand c’est le bon choix
- Vos équipes passent des heures à lire, résumer ou ressaisir des documents
- Vous voulez ajouter une fonction d’IA à votre produit, mais elle doit être fiable
- Les demandes clients ou internes suivent des schémas dont un modèle pourrait rédiger les réponses
- Les règles de confidentialité vous interdisent de coller les données de l’entreprise dans un chatbot public
Comment nous procédons
- 01Rassembler de vrais casNous réunissons de véritables entrées et les sorties que vos équipes accepteraient : c’est la référence sur laquelle chaque version est notée.
- 02Choix du modèle et des promptsModèles comparés sur la qualité, la rapidité, le coût et la confidentialité, puis prompts et formats de sortie conçus autour de la tâche.
- 03Garde-fous et relectureContrôles de validation, filtres de contenu et validation humaine partout où une erreur coûterait cher.
- 04Mise en service et suivi des coûtsOuverture à un premier groupe d’utilisateurs, avec les scores de qualité et le coût par requête visibles sur un tableau de bord.
Technologies
Nos outils pour IA générative & solutions LLM
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Python
- FastAPI
Questions fréquentes
Nos données sont-elles en sécurité avec un LLM ?
Nous passons par des fournisseurs d’API sous contrat professionnel excluant tout entraînement sur vos données, ou nous déployons des modèles open source sur une infrastructure que vous maîtrisez lorsque les données ne doivent pas sortir de chez vous.
Comment empêchez-vous le modèle d’inventer des réponses ?
Nous ancrons les réponses dans vos propres données (voir RAG), nous contraignons le format de sortie, nous ajoutons des contrôles automatiques et nous gardons une relecture humaine là où l’erreur coûte cher. La qualité est mesurée sur un jeu de tests avant la mise en service.
Combien coûte l’exploitation d’une application LLM ?
Les coûts de fonctionnement dépendent de l’usage et du modèle retenu. Nous estimons le coût par requête dès le cadrage et nous concevons avec du cache et des modèles plus légers lorsqu’ils suffisent, pour que la facture reste prévisible.
Prochaine étape
Dites-nous ce que vous voulez construire.
Une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur — sans engagement, réponse sous un jour ouvré.
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