IA générative appliquée
Nous construisons des systèmes qui combinent des modèles de langage et votre documentation interne pour répondre à des questions précises sur votre entreprise. Sans hallucinations, avec citation de la source d'origine.
Votre équipe accède à un assistant qui connaît vos processus, vos politiques, votre catalogue produits et vos cas passés. Comme un expert senior disponible à tout moment, pour toute l'équipe.
Des fiches produits aux rapports commerciaux, nous générons un contenu cohérent dans la voix de votre marque, sans perdre de temps sur des tâches de rédaction répétitives.
Quand les modèles génériques ne suffisent pas, nous les ajustons sur vos données pour obtenir des réponses plus précises, alignées sur le vocabulaire de votre secteur et vos cas d'usage.
Extraction, classification et synthèse d'informations à partir de contrats, factures, rapports et de tout document non structuré. Ce qui prenait des heures prend désormais quelques secondes.
Nous mettons en place des systèmes d'évaluation automatique pour que vous sachiez à tout moment si le modèle se comporte comme prévu. Une IA sans mesure, c'est de la foi aveugle.
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Nous identifions le problème précis que l'IA générative peut résoudre. Nous priorisons selon l'impact business, pas l'attrait technologique.
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En 1 à 2 semaines, nous construisons un prototype fonctionnel avec vos données réelles. Nous évaluons la faisabilité avant d'engager un budget important.
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Nous mesurons la qualité des résultats et ajustons prompts, recherche ou modèles en fonction des résultats réels, sans supposer que le premier essai est le bon.
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Nous déployons le système intégré à vos outils, avec un suivi des performances et une documentation complète pour votre équipe.
Oui, si elle est correctement mise en œuvre. Nous travaillons avec des modèles déployables sur site ou dans des environnements cloud privés, et concevons l'architecture pour que vos données ne parviennent pas à des tiers sans votre contrôle explicite.
Selon le cas : OpenAI GPT-4, Claude, Mistral ou des modèles open source. Nous évaluons chaque option selon le coût, la confidentialité et la performance pour votre cas précis. Aucune préférence figée.
Un système RAG fonctionnel sur votre documentation peut être prêt en 3 à 4 semaines. La complexité dépend du volume de données, de la qualité des documents et des intégrations nécessaires.
Avec la bonne architecture, nettement moins que les modèles génériques. Les systèmes RAG répondent à partir de votre documentation réelle et citent la source. Lorsqu'ils n'ont pas la réponse, ils le disent.