Intégration IA et agents.

L’IA générative est passée en deux ans du gadget au levier de productivité concret. Bien intégrée, elle automatise des tâches qui prenaient des heures et améliore drastiquement l’expérience client. Mal intégrée, elle coûte cher en API et déçoit vos utilisateurs.

Ce qu’on construit

• Chatbots intelligents avec vos documents (RAG sur votre base de connaissance)
• Agents IA qui exécutent des actions (recherche, mise à jour CRM, génération de rapport)
• Traitement de documents (extraction, classification, résumé)
• Génération de contenu interne (rapports, comptes-rendus, ébauches)
• Recherche sémantique sur votre catalogue
• Modération de contenu automatique
• Analyse de sentiment et de feedback client

Notre stack IA

• OpenAI, Anthropic Claude, Mistral selon le contexte et le budget
• Modèles open-source (Llama, Qwen) quand la confidentialité ou le coût l’imposent
• Vector databases : Pinecone, pgvector, Qdrant
• Frameworks : LangChain, LlamaIndex, ou code sur mesure pour les besoins simples
• Orchestration d’agents : Mastra, ou architecture maison

FAQ

Mes données restent confidentielles ?

Selon le fournisseur. OpenAI, Claude et autres ont des plans entreprise où vos données ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Pour les cas vraiment sensibles, on déploie des modèles open-source localement ou sur votre cloud privé.

Combien coûte un chatbot RAG ?

Cela varie selon la portée et la complexité de votre projet. Plutôt que d’avancer une fourchette qui ne voudrait rien dire sans contexte, on prend 30 minutes avec vous pour comprendre votre situation et vous donner une estimation honnête.

Et la qualité des réponses ?

Question critique. On valide chaque déploiement avec des jeux de tests, on mesure l’exactitude, on ajuste les prompts et la récupération. Un chatbot qui hallucine fait plus de mal qu’un bon FAQ statique.