Automatiser les processus

Workflows IA et intégration. L'IA se place là où elle allège réellement le travail.

  1. Atelier
  2. Mise en place
  3. Sprint
  4. Réalisation & suivi

Prix fixe après cadrage · proposition sous 48 h

Mise à jour : septembre 2026

Workflows IA et intégration
Workflows IA et intégration
Workflows IA et intégration

Workflows IA et intégration: Intégration de modèles IA dans vos processus métier.

L'intelligence artificielle transforme la façon dont les entreprises travaillent. Nous intégrons de manière transparente des modèles IA de pointe (Claude, GPT, Gemini) dans vos flux de travail et processus existants. De la génération de contenu à l'analyse de données jusqu'aux assistants intelligents – nous vous aidons à utiliser la technologie IA de manière pratique, sécurisée et rentable. Nous nous concentrons sur le prompt engineering, les guardrails/safety, l'optimisation des coûts et le bon choix des modèles IA.

Pour qui

Idéal pour les entreprises qui veulent intégrer l'IA à leurs processus existants, là où elle allège le travail. Particulièrement précieux pour les équipes marketing, contenu et opérations qui souhaitent augmenter leur productivité grâce au support IA avec guardrails entreprise.

Caractéristiques Clés

  • Intelligent
  • Amélioration continue
  • Solution rentable
  • Entièrement personnalisé
  • Protégé par Guardrails
  • Observable & Traçable
  • Prêt pour la conformité
  • Claude
  • LangChain
  • LangSmith
  • GPT
  • Gemini
  • Python
  • Pinecone
  • Ragas

Nous sélectionnons la stack technologique optimale pour vos besoins spécifiques

Comment nous y travaillons

  1. Atelier
  2. Mise en place
  3. Sprint
  4. Réalisation & suivi
(01)

Mise en place

Nous mettons en place un système clairement délimité et vous le remettons prêt à l'emploi.

1–2 semaines · prix fixe après cadrage
(02)

Réalisation & suivi

Nous développons le projet et restons à vos côtés une fois qu'il est en production.

après cadrage, en continu · prix fixe après cadrage ; suivi facturé au mois

Inclus

(01)

Choix d'un cas d'usage clairement délimité avec un objectif mesurable

(02)

Intégration d'un modèle adapté (par ex. Claude, GPT ou Gemini) dans votre processus

(03)

Garde-fous et règles de contrôle contre les sorties erronées

(04)

Évaluation sur vos propres cas de test avant la mise en service

(05)

Versionnage des prompts, plafonds de coûts et journal d'audit

(06)

Remise avec documentation

(07)

30 jours de correction gratuite des erreurs à compter de la livraison finale

Non inclus

(01)

Coûts d'utilisation des fournisseurs de modèles (contrat directement avec le fournisseur)

(02)

Entraînement ou fine-tuning de modèles propres

(03)

Autres cas d'usage au-delà du périmètre convenu (séparément après cadrage)

(04)

Accompagnement continu au-delà des 30 jours de correction des erreurs – disponible en Réalisation & suivi

Déroulement

(01)

Cas d'usage & cas de test

Nous définissons le cas d'usage, les sources de données et les critères de réussite, et réunissons des cas de test issus de votre quotidien.

W1
(02)

Réalisation

Connecter le modèle, construire prompts et garde-fous, évaluer sur les cas de test.

W1-2
(03)

Mise en service & remise

Plafonds de coûts, journalisation, prise en main par votre équipe et documentation.

W2
(04)

Extension

En option : autres cas d'usage, pipelines RAG ou assistants avec évaluation continue, périmètre après cadrage.

Réalisation
(01)Comment protéger les données sensibles dans les workflows IA ?
Nous implémentons une protection multicouche : détection et masquage PII avant envoi, providers UE (Azure OpenAI, Anthropic EU) sans entraînement sur les données, logs d'audit complets, RBAC pour l'accès aux workflows et optionnellement modèles on-premise pour exigences maximales. Conformité RGPD encadrée par contrat.
(02)Que faites-vous contre les hallucinations et sorties erronées ?
Nous combinons différents types de guardrails : instructions système claires avec exemples, grounding RAG avec sources vérifiées, contrôles de sortie automatisés (format, fact-check), citations obligatoires et supervision humaine pour décisions critiques. Des evals régulières mesurent et améliorent la qualité des sorties.
(03)Comment garder les coûts LLM sous contrôle ?
Transparence totale des coûts : budgets tokens par workflow et utilisateur, dashboard temps réel avec coûts par requête, alerting pour dépassement de seuils, routage intelligent automatique vers modèles moins chers pour tâches simples et optimisation prompts pour efficacité tokens. Rapports de coûts mensuels inclus.
(04)Comment sont testés et déployés les workflows IA ?
Nous traitons les prompts comme du code : versioning dans Git, tests automatisés avec datasets golden, métriques qualité (Ragas-Score, ROUGE, fidélité), environnement staging pour A/B tests et déploiement graduel avec rollback automatique en cas de régression qualité. Pas de deploy sans tests passants.
(05)Puis-je monitorer les performances IA en temps réel ?
Oui, dashboard LLM Observability complète : latence par requête, utilisation tokens et coûts, métriques qualité (fidélité, pertinence), taux d'erreurs et fallbacks, satisfaction utilisateur. Alertes proactives pour anomalies, rapports réguliers pour optimisation et traces complètes pour debugging.

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Prix fixe après cadrage · proposition sous 48 h