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Intégration IA dans vos produits
LLMs, RAG, agents et pipelines d'automatisation — intégrés là où ils créent de la valeur réelle, pas pour cocher une case.
Pour qui ?
- 01
Vous avez un produit existant et souhaitez intégrer de l'intelligence sans tout reconstruire.
- 02
Vous lancez un nouveau produit et voulez l'IA comme différenciateur dès la conception.
- 03
Vos expérimentations no-code ont atteint leurs limites — il vous faut une intégration solide et maintenable.
Ce que je livre
Feature LLM intégrée dans votre application — génération, résumé, classification, extraction structurée.
Pipeline RAG sur vos données propriétaires avec source de vérité configurable.
Agent ou workflow automatisé adapté à votre processus métier.
Monitoring et observabilité sur les appels LLM : latence, coût, qualité de sortie.
Documentation technique et transfert de compétence à votre équipe.
Stack
Questions fréquentes
- Faut-il refaire toute la codebase pour intégrer l'IA ?
- Non. Dans la grande majorité des cas, l'intégration s'ajoute à une codebase existante sans la restructurer. Je conçois les intégrations pour minimiser le couplage avec le code existant et faciliter la maintenance future.
- Comment maîtriser les coûts d'API LLM ?
- Par du caching sur les requêtes fréquentes, le choix du modèle adapté à la tâche — GPT-4o pour la complexité, un modèle moins coûteux pour le volume — et un monitoring de consommation dès le départ. Je mets systématiquement en place des alertes sur les anomalies de coût.
- Les données utilisateurs sont-elles transmises aux APIs externes ?
- C'est une décision d'architecture à prendre en amont. Des alternatives existent : modèles hébergés localement, traitement on-premise, anonymisation avant envoi. Je documente explicitement le flux des données avant de démarrer.