Développement d'IA générative
Des applications d'IA générative intégrées à la façon dont vos équipes travaillent
Nous construisons des assistants de connaissances, des outils de rédaction et des copilotes qui répondent à partir de vos propres documents et s'exécutent là où vos règles de données l'imposent.
Vous préférez d'abord une présentation simple de l'IA générative ? Notre vue d'ensemble explique à quoi elle sert. Cette page décrit ce que nous construisons pour vous, et comment.
Ce que nous construisons
Assistants de connaissances RAG
Des réponses issues de vos politiques, manuels, tickets et wikis, avec un lien vers la source de chaque affirmation. Les accès suivent les permissions que vous avez déjà.
Génération de contenus et de documents
Propositions, rapports, contrats et textes produit rédigés à partir de vos modèles et de vos données, puis soumis à une relecture humaine avant tout envoi.
Copilotes intégrés aux applications existantes
Un panneau d'assistant dans votre CRM, votre helpdesk ou votre outil interne, qui rédige, synthétise et recherche des informations, pour éviter de changer d'application.
Compréhension de documents
Classification, extraction et synthèse des documents entrants, avec des scores de confiance et une file de revue pour tout ce qui est incertain.
Fine-tuning et hébergement open-weight
Quand un modèle via API coûte trop cher, ou que les données ne peuvent pas quitter votre périmètre, nous affinons et hébergeons des modèles open-weight avec vLLM ou Ollama sur votre infrastructure.
Évaluation et maîtrise des coûts
Des jeux de tests pour la qualité des réponses, des traces OpenTelemetry pour la latence et le coût, ainsi que du routage et du cache pour une facture prévisible.
Comment est construit un assistant de connaissances
L'essentiel de la qualité des réponses vient de la recherche documentaire. Le modèle compte moins qu'on ne le pense.
Ingestion
Connecter les sources, découper les documents de façon pertinente et conserver les métadonnées comme le propriétaire, la date et les droits d'accès.
Recherche
Recherche hybride sur un index vectoriel comme NebulaDB, filtrée selon ce que l'utilisateur a le droit de voir.
Réponse
Le modèle répond uniquement à partir de ce qui a été récupéré et le cite. Si rien de pertinent ne remonte, il le dit.
Mesure
Un jeu de tests de vraies questions avec des réponses convenues, évalué à chaque modification, plus les retours des utilisateurs.
Données, qualité et coût
Où il s'exécute
API de modèles, Amazon Bedrock ou Azure AI Foundry, ou modèles open-weight sur vos propres serveurs. Vous décidez pour chaque cas d'usage.
Clés et secrets
Les clés d'API restent dans votre coffre de secrets et parviennent à l'application via WSL Vault, pas par des fichiers de configuration.
Une qualité vérifiable
Les réponses citent leurs sources, et les résultats des jeux de tests sont dans votre dépôt pour que chacun puisse les relancer.
Un coût prévisible
Suivi du coût par requête, cache, et routage des requêtes simples vers des modèles plus petits. Notre article sur l'observabilité et la maîtrise des coûts des LLM détaille la méthode.
Lire l'article: Un coût prévisible
Questions sur les projets d'IA générative
Nous utilisons déjà ChatGPT ou Copilot. Pourquoi construire quelque chose ?
Les assistants généralistes ne connaissent ni vos documents, ni vos permissions, ni vos processus. Une application dédiée répond à partir de vos sources, respecte les droits d'accès, journalise ce qu'elle a fait et s'intègre aux outils que vos équipes utilisent déjà.
Où vont nos documents ?
Là où vos règles de données l'autorisent. Nous choisissons des fournisseurs et des réglages conformes, ou nous hébergeons un modèle open-weight pour que les documents ne quittent jamais votre périmètre.
Pouvez-vous ajouter de l'IA générative à notre produit existant ?
Oui. Nous développons la fonctionnalité dans votre base de code, derrière votre authentification, avec tests et documentation, pour que vos ingénieurs puissent la maintenir.
Comment savez-vous que les réponses sont justes ?
Avant le développement, nous convenons avec vous d'un jeu de tests de vraies questions et de bonnes réponses, et nous évaluons chaque modification par rapport à lui. Les réponses qui ne peuvent pas s'appuyer sur une source sont refusées.
Choisissez un cas d'usage, nous le cadrerons
Rédaction, réponses documentaires ou copilote dans une application existante. Dites-nous lequel, et quels documents sont concernés.