Des systèmes IA qui atteignent la production, pas seulement la démo

La retrieval-augmented generation ancre chaque réponse dans vos documents réels, et nous exigeons des citations sources pour qu’une affirmation non fondée soit visible plutôt qu’invisible. Quand le système ne trouve pas de réponse fondée, il le dit et escalade au lieu de deviner.

Le local gagne sur la confidentialité des données, le coût prévisible à fort volume et l’absence de vendor lock-in — au prix du hardware et de la maintenance. Le cloud gagne sur la capacité et zéro infrastructure. Nous modélisons les deux selon votre volume et vos exigences, et vous donnons les chiffres plutôt qu’une préférence.

C’est la question que la plupart des projets IA sautent jusqu’à ce que ce soit un problème. Nous prévoyons la dépense en tokens au volume projeté en phase de cadrage, puis ingénions cache et routage pour la réduire. Vous validez un montant mensuel avant le build.

Oui, via intégration API authentifiée avec votre boutique — avec permissions scopées et contrôles d’accès pour qu’il ne voie que ce qu’un utilisateur donné est autorisé à voir.

Le self-hosting supprime le problème de transfert vers un tiers — c’est une grande partie de la réponse. Il faut quand même une base légale, des limites de rétention et une sécurité adaptée. Nous construisons selon ce que votre conseil prescrit et documentons le flux de données.

Le build démarre autour de 1 500 € pour une implémentation ciblée et augmente avec la complexité du pipeline de données. Le chiffre qui compte davantage, c’est le coût d’exploitation — que la plupart des projets découvrent trop tard. Nous prévoyons la dépense en tokens à votre volume projeté en phase de cadrage et ingénions cache et routage pour la maîtriser. Vous validez un montant mensuel avant le build.

Typiquement trois à six semaines. Déployer un modèle contre vos documents est rapide. Le temps va à l’ingestion et au chunking calibrés à vos types de documents, l’évaluation sur de vraies questions, et les garde-fous qui empêchent de répondre avec assurance quand il faudrait escalader.

Les modèles cloud sont plus capables et ne demandent pas d’infrastructure. Les modèles self-hosted gardent les données sur vos systèmes, coûtent de façon prévisible à fort volume et évitent le vendor lock-in. Pour des assistants client face à des questions catalogue ordinaires, le cloud gagne généralement. Pour tout ce qui touche des données qui ne peuvent pas quitter votre infrastructure, le self-hosted gagne quelle que soit la capacité. Nous modélisons les deux selon votre volume.

Non — et traiter le projet ainsi, c’est comment ils échouent. Un assistant bien construit gère la majorité répétitive — statut de commande, compatibilité produit, questions de politique — et escalade le reste avec le contexte attaché. Votre équipe passe moins de temps sur les questions qui n’avaient jamais besoin d’un humain. Celles qui en avaient en atteignent toujours un.

Pas avec les configurations que nous déployons. Les offres business des grands fournisseurs excluent les entrées API de l’entraînement par défaut, et les modèles self-hosted ne transmettent jamais de données. Nous documentons le flux exact pour chaque intégration afin que votre politique de confidentialité et toute demande CNIL puissent être répondues depuis un registre écrit, pas une supposition.