Intégration d’IA dans vos produits existants et vos nouveaux projets
Ajouter de l’IA à un produit est d’abord un problème produit avant d’être un problème de modèle. Nous déterminons où un modèle supprime réellement du travail pour vos utilisateurs, construisons cette fonctionnalité correctement, et laissons le reste tranquille.
Ce que nous construisons concrètement
Les fonctionnalités d’IA que nous livrons sont des fonctionnalités produit ordinaires qui appellent un modèle. Générer une annonce à partir d’une photographie et d’une brève description. Transformer un e-mail de confirmation de réservation en voyage structuré. Rédiger une réponse à un message client, qu’un humain valide. Prévoir la demande à partir de l’historique des ventes.
Tout cela n’est pas du ressort d’un modèle de langage. La prévision de la demande, la détection d’anomalies et l’estimation de la valeur vie client sont mieux servies par des méthodes statistiques et de machine learning classiques — Prophet et scikit-learn — que par du prompt. Choisir correctement entre les deux constitue l’essentiel de la valeur que nous apportons.
Intégrations courantes
- Assistants et aide à la rédaction, sur l’API Claude
- Analyse de documents et d’e-mails en données structurées
- Génération de contenu et d’annonces à partir d’informations minimales
- Prévision de la demande et détection d’anomalies (Prophet, scikit-learn)
- Estimation de la valeur vie client
- Recherche augmentée sur vos propres données, avec citation de vos contenus
Là où l’IA n’aide pas
Un sprint de cadrage avec nous comprend une évaluation honnête des endroits où l’IA ajoute du coût sans valeur. Bien des processus sont mieux servis par un formulaire bien conçu, un filtre enregistré ou un rapport planifié. Un modèle juste quatre fois sur cinq est inutile dans un parcours où se tromper coûte cher, et aucun travail sur les prompts n’y change rien.
Nous préférons vous le dire la première semaine plutôt que vous le facturer au troisième mois.
L’exploiter en production
Une fonctionnalité d’IA en production doit se comporter correctement quand le modèle est lent, limité en débit ou indisponible, et coûter un montant prévisible par utilisateur. Nous gérons les délais d’attente et les solutions de repli, mettons en cache ce qui peut l’être, versionnons les prompts, et plafonnons la dépense par requête pour qu’un pic de trafic ne se transforme pas en mauvaise surprise sur la facture.
Lorsque la qualité des réponses compte, nous constituons tôt un jeu d’évaluation, afin qu’un changement de prompt ou de modèle puisse être mesuré plutôt que supposé.
Questions fréquentes
Pouvez-vous ajouter de l’IA à une application que nous avons déjà ?
Oui, et c’est une demande fréquente. Nous lisons le code existant, identifions où un modèle supprimerait un travail réel, et intégrons la fonctionnalité sans réécriture. L’évaluation fait partie du sprint de cadrage.
Quels modèles utilisez-vous ?
Principalement l’API Claude pour les tâches de langage, et le machine learning classique — Prophet, scikit-learn — pour la prévision, la détection d’anomalies et l’estimation. Le choix suit le problème, pas la mode.
Combien coûte une fonctionnalité d’IA en exploitation ?
Cela dépend du volume et de la quantité de contexte transmise à chaque requête. Nous estimons le coût par requête pendant le cadrage et concevons la fonctionnalité avec mise en cache et plafonds de dépense, pour que le coût d’exploitation soit connu avant le lancement plutôt que découvert après.
Nos données serviront-elles à entraîner un modèle ?
Pas par nous, et pas par les fournisseurs d’API que nous utilisons dans le cadre de leurs conditions commerciales standard. Lorsque la sensibilité des données est un enjeu, nous délimitons ce qui sort de votre infrastructure avant d’écrire la moindre ligne de code.
Parlez-nous de votre projet
La plupart des projets démarrent par un sprint de cadrage d’une semaine. Vous repartez avec un périmètre, un plan technique et une feuille de route chiffrée : ils vous appartiennent, quel que soit le prestataire qui réalisera le projet.