Le modèle n’est pas le système
Un workflow LLM utile demande contexte, retrieval, outils, permissions, évaluation, logs, contrôle coût et fallback.
Nous concevons des workflows IA avec retrieval, tool calling, agents, routage modèles, évaluations, traces, garde-fous et revue humaine si le risque métier l’exige.
Assistants IA, agents, RAG, workflows documentaires
3 à 10 semaines du prototype au workflow contrôlé
IA reliée aux outils, données et responsabilités
Un workflow LLM utile demande contexte, retrieval, outils, permissions, évaluation, logs, contrôle coût et fallback.
Nous définissons outils autorisés, données visibles, incertitude et escalade humaine.
Jeux de référence, régressions, revue traces, budgets latence et scoring humain gardent le système fiable après lancement.
Chunking, métadonnées, permissions, reranking, citations, contenu périmé et tests retrieval.
Function calling, connecteurs compatibles MCP si utile, état workflow, retries, approbations et audit trail.
Évals automatiques, suivi prompts/versions, routage modèles, dashboards latence/coût, red-team et rollback.
Design workflow LLM et carte risque
RAG, outils, agents, intégrations
Suite d’évaluation et revue traces
Monitoring, contrôle coût, escalade humaine
L’IA agit sur contexte métier, pas sur prompts génériques.
Les erreurs peuvent être inspectées et corrigées.
Les équipes savent quand l’automatisation doit s’arrêter.
Seulement si retrieval, prompts, outils et routage ne suffisent pas. La plupart des systèmes gagnent d’abord avec contexte et évaluation.
Oui. Nous connectons les modèles via API permissionnées, audit trail, approbations et escalade claire.
Un bon brief précise le flux actuel, les systèmes impliqués, les personnes concernées et ce qui doit s’améliorer après lancement.