Notre agence LLM intègre o3, Claude et Mistral dans vos produits. Prompt engineering, fine-tuning et déploiement pour des usages métier concrets et mesurables.
Trois questions pour préparer un échange utile.
Question 1/3
Services
Pas des promesses. Des résultats.
Adaptation de modèles open source (Llama, Mistral, Phi) à votre vocabulaire métier et vos cas d'usage spécifiques via fine-tuning supervisé ou RLHF, pour des réponses plus pertinentes et cohérentes.
Déploiement de modèles LLM en production : APIs d'inférence avec vLLM ou Ollama, optimisation de la latence par quantization, caching des réponses fréquentes et autoscaling selon la charge.
Conception de prompts système efficaces, techniques few-shot et chain-of-thought, évaluation A/B des formulations et réduction des hallucinations par des contraintes de format et de périmètre.
Connexion de o3, Claude, Gemini 2.5, Mistral ou Llama 4 à vos applications existantes : assistants IA, génération de contenu, analyse de documents, extraction d'entités et classification automatique.
Fonctionnalité IA, chatbot ou fine-tuning : cadrons votre cas d’usage avant de définir une solution LLM et son devis.
Objectif
1
Les LLMs excel dans les tâches qui résistent à l'automatisation classique : rédaction, résumé, classification de texte, extraction d'informations, traduction et génération de code. Vos équipes se concentrent sur la valeur ajoutée.
2
Les interfaces en langage naturel réduisent la courbe d'apprentissage de vos outils métier. Un utilisateur peut interagir avec vos données en posant des questions en français plutôt que d'apprendre une interface complexe.
3
Les LLMs de dernière génération (o3, Claude Sonnet 4) raisonnent sur des problèmes complexes, analysent des documents longs et fournissent des explications nuancées impossibles avec les approches ML classiques.
4
Implémenter une fonctionnalité d'analyse de sentiment ou d'extraction d'entités prend des semaines avec le ML classique. Avec un LLM bien prompté, c'est une affaire de jours. La vitesse d'itération change fondamentalement.
Services
o3, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, Mistral Large, Llama 4, nous évaluons objectivement les modèles sur vos cas d'usage réels avant de recommander l'un d'eux. Le meilleur modèle n'est pas toujours le plus cher.
Nous dimensionnons vos appels LLM pour minimiser les tokens : prompts compressés, caching des requêtes récurrentes, routing vers des modèles légers pour les tâches simples. Votre facture IA reste prévisible.
Nous implémentons des gardes-fous concrets : contraintes de format JSON, validation des sorties, retrieval-augmented generation pour ancrer les réponses dans des faits vérifiables, et détection automatique des confabulations.
Nous évaluons avec vous si vos données peuvent passer par des APIs cloud ou si un déploiement on-premise est nécessaire. Pour les données sensibles, nous déployons des modèles open source sur votre infrastructure.
Nous définissons le prompt engineering et l’architecture adaptée à votre usage métier.
Nous définissons le prompt engineering et l’architecture adaptée à votre usage métier.
Méthode
Pas des promesses. Des résultats.
1
Identification précise de la tâche à automatiser, des entrées disponibles, du format de sortie attendu et des métriques de qualité. Un cas d'usage bien défini est la moitié du travail d'intégration LLM.
2
Benchmarking de plusieurs LLMs sur vos données réelles avec des métriques quantitatives (précision, rappel, score BLEU pour la génération) pour choisir le meilleur rapport qualité/coût/latence.
3
Implémentation de l'intégration avec gestion des erreurs API, retry logic avec backoff exponentiel, timeout et fallback, validation des sorties LLM et logging des requêtes pour l'audit et le debugging.
4
Mise en production avec dashboard de suivi des coûts, des latences et des taux d'erreur, alertes sur les dégradations de qualité et cycle d'itération mensuel sur les prompts basé sur les retours utilisateurs.
Précision, coûts, latence ou nouvelle fonctionnalité : échangeons sur votre intégration et vos priorités.
FAQ
Les APIs OpenAI/Anthropic offrent les meilleurs modèles sans infrastructure à gérer, mais les données passent par leurs serveurs et les coûts scalent avec le volume. Les modèles open source (Llama, Mistral) déployés on-premise gardent les données chez vous et coûtent moins à forte utilisation, mais nécessitent des ressources GPU.
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