Intégration d'intelligence artificielle en entreprise
De l'IA qui tient en production, pas seulement en démonstration.
Un modèle de langage est un excellent rédacteur et un mauvais témoin. Il produit des réponses convaincantes même quand il n'a pas l'information. Toute la difficulté d'un projet d'IA en entreprise consiste à lui donner les bonnes données et à mesurer quand il se trompe.
RAG : répondre sur vos documents
La génération augmentée par récupération consiste à chercher les passages pertinents dans vos documents, puis à demander au modèle de répondre uniquement à partir de ces passages, en citant ses sources. La qualité dépend à 80 % de la préparation documentaire, pas du modèle choisi.
Pipelines multi-agents
Certaines tâches se découpent en étapes qu'on confie à des agents spécialisés qui se passent le relais : collecter, rédiger, vérifier, publier. Chaque étape est contrôlable et reproductible, ce qu'un unique appel monolithique ne permet pas.
MCP : brancher le modèle sur vos outils
Le Model Context Protocol permet de donner à un modèle un accès contrôlé à vos systèmes : base de données, API interne, fichiers. L'accès est explicite et limité, ce qui rend l'ensemble auditable.
Évaluer, sinon rien
Un jeu de questions de référence avec les réponses attendues, rejoué à chaque modification. Sans cela, vous n'avez aucun moyen de savoir si un changement a amélioré ou dégradé le système. C'est la différence entre un produit et une démonstration.
Les coûts et les données
Chaque requête a un prix. Il se mesure, se plafonne et se réduit par la mise en cache. Côté données, les traitements sont documentés pour votre registre RGPD, et les fournisseurs sont choisis en fonction du lieu de traitement.
Ce que j'utilise pour ça
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Questions fréquentes
- Nos données servent-elles à entraîner le modèle ?
- Non, avec les offres professionnelles des principaux fournisseurs. C'est un point contractuel qu'on vérifie au cadrage et qui figure dans la documentation des traitements.
- Peut-on héberger le modèle chez nous ?
- Oui, avec des modèles ouverts, si vos contraintes de confidentialité l'exigent. Le coût d'infrastructure et la qualité obtenue sont différents : c'est un arbitrage qu'on pose avec des chiffres.
- Par où commencer ?
- Par l'atelier IA. Une journée pour identifier les cas d'usage rentables et repartir avec un prototype, avant d'engager un budget de développement.
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