Des fonctionnalités LLM qui survivent au contact de la production
Appeler un modèle, c'est une démo. Le mettre en production dans un processus métier, avec un harnais d'évaluation, un routage par confiance, des pistes d'audit et un indicateur métier dont il répond, c'est de l'ingénierie. Cette page décrit cette machinerie ; ce que nous en faisons relève de notre service solutions IA.
Nos raisons de le choisir
Les LLM gagnent leur place dans la stack pour des raisons d'ingénierie, et ne la gardent que tant que les chiffres tiennent.
Le travail non structuré devient automatisable
Documents, e-mails et texte libre ont résisté à l'automatisation pendant des décennies parce qu'ils demandaient du jugement. Les LLM les lisent assez bien pour automatiser le gros du volume et router le reste vers des humains.
De la machinerie de production, pas des démos
Chaque intégration part avec un harnais d'évaluation construit sur vos cas réels, un routage par confiance qui envoie les sorties incertaines vers une file humaine, et des pistes d'audit sur chaque décision.
Agnostique du modèle par conception
Le fournisseur est placé derrière une abstraction, le harnais par-dessus. Quand un modèle meilleur ou moins cher apparaît, en changer revient à rejouer le jeu d'évaluation, pas à réécrire.
Un indicateur métier attaché, toujours
Chaque fonctionnalité LLM que nous mettons en production répond d'un indicateur métier : heures gagnées, taux d'erreur, temps de cycle. Si aucun indicateur ne peut y être attaché, nous déconseillons de la construire.
Les cas où nous le déconseillons
Un LLM est un outil, pas une stratégie. Trois situations où en sortir un est la façon coûteuse de se tromper.
La logique est déterministe
Une règle qui s'écrit noir sur blanc, paliers de tarification, validation, routage selon des valeurs de champs, se code en une simple fonction : plus rapide, moins chère, testable, et jamais fausse d'une nouvelle façon. L'essentiel de l'automatisation métier ressemble encore à cela.
Un modèle plus petit bat un LLM
La classification à fort volume et la prévision sur données historiques sont souvent mieux servies par un modèle de machine learning dédié : une fraction du coût par prédiction, pour une précision égale ou meilleure.
Un chatbot sans indicateur
Si le brief est « il nous faut de l'IA » sans chiffre attaché, c'est un pilote qui mourra entre la démo et le compte de résultat. Nous avons écrit pourquoi, et quoi faire à la place.
Ce que nous construisons avec ces modèles
Les formes que prend le plus souvent le travail LLM en production, chacune traitée en détail sur sa propre page.
Intelligence documentaire →
Contrats, factures et sinistres lus, extraits et routés, avec des seuils de confiance qui décident de ce qui exige encore un œil humain.
Des copilotes pour vos équipes →
Assistants commerciaux, support et opérations ancrés dans vos propres données : citations, permissions et pistes d'audit comprises.
Workflows agentiques →
Des processus en plusieurs étapes où le modèle planifie et exécute sous garde-fous : chaque action journalisée, bornée et relisible.
Une infrastructure d'IA maîtrisée →
Des modèles open-weight sur du matériel que vous contrôlez, pour les charges et les données qui ne doivent pas sortir. Voyez comment une entreprise s'est affranchie de ses factures d'API.
Des exemples, pas une frontière : si le processus met en jeu du langage, des documents ou du jugement, il est probablement dans le périmètre.
Sa place dans notre méthode
Le diagnostic gratuit décide si un LLM a sa place dans votre processus : dans environ un tiers des cas, notre conseil est de ne pas construire. Quand la place existe, le choix du modèle suit les contraintes, sensibilité des données, volume, latence, budget, et les LLM se tiennent aux côtés du reste de notre stack comme une option parmi d'autres. Des choix par défaut, pas des dogmes.
Questions fréquentes
Avec quels modèles travaillez-vous ?
Les grandes API commerciales et les modèles open-weight, choisis charge par charge pendant le diagnostic. Comme chaque intégration reste agnostique du modèle, ce choix n'est pas un engagement : le harnais d'évaluation transforme un changement en décision mesurée.
Comment gérez-vous les hallucinations ?
En mesurant plutôt qu'en espérant. Le harnais d'évaluation note la justesse sur des cas réels avant le lancement, le routage par confiance envoie les sorties peu certaines vers une file humaine, et les pistes d'audit rendent chaque sortie traçable. Le taux d'erreur devient un chiffre connu et borné.
Cela peut-il tourner sur notre propre infrastructure ?
Oui. Quand les données ne peuvent pas quitter votre environnement, nous déployons des modèles open-weight sur une infrastructure que vous contrôlez : même machinerie d'évaluation, aucune API tierce dans la boucle.
Faut-il d'abord des données propres ou une équipe ML ?
Non. Les intégrations LLM partent de la réalité désordonnée : le jeu d'évaluation est construit à partir de quelques centaines de cas réels tirés de votre activité, et les pipelines sont bâtis autour des données telles qu'elles sont aujourd'hui.
Un processus qu'un LLM pourrait régler, ou un pilote qui s'est enlisé ?
Le diagnostic est gratuit, et si la réponse honnête est une simple fonction ou aucun développement, vous l'aurez par écrit.