Service 04 — Intégration IA
LLMs EN PRODUCTION.
Pas des POC. Des systèmes d'IA qui s'intègrent à votre SI, passent en prod et restent maintenables.
RAG · AGENTS · MCP · ÉVALUATION
Quels produits sont compatibles avec un iPhone 15 ?
3 références en stock correspondent. La plus vendue : Coque MagSafe Pro — je l'ajoute au panier ?
Oui, et livrée avant vendredi ?
LE PROBLÈME
Des POC qui marchenten démo.
Des équipes qui prompt-engineer sans cadre d'évaluation. Des pipelines RAG avec un recall de 40% qu'on n'a jamais mesuré. Des agents qui hallucinent poliment en production.
L'IA en entreprise ne manque pas de projets. Elle manque d'ingénierie.
Un LLM sans évaluation n'est pas un produit. C'est une dette technique avec une interface en langage naturel.
<30%
des projets d'IA d'entreprise passent en production — Gartner
Ce qu'on prend en charge
01
RAG & pipelines de données
Chunking strategy, embedding models, vector stores, reranking. Recall et précision mesurés dès le prototype, pas supposés.
02
Agents & orchestration
LangGraph, outils custom, gestion d'état, timeouts, retry logic. Des agents qui savent quand s'arrêter.
03
Intégration LLM en prod
API routing, fallback multi-provider, contrôle de latence et de coût par token. Observabilité sur chaque appel.
04
Protocole MCP
Exposition de vos outils internes via Model Context Protocol. Vos LLMs parlent à vos systèmes existants avec un contexte structuré.
Comment ça se passe
Du use case au service en prod.
L'évaluation est présente dès le premier sprint — pas en fin de projet. On mesure avant de livrer.
1
SEMAINE 1
Cadrage use case
Périmètre, données disponibles, contraintes SI et sécurité, définition des métriques de succès. Pas de ligne de code sans ce document.
2
SEMAINES 2–3
Prototype évalué
Premier pipeline avec benchmarks. Recall, précision, latence mesurés dès le début. Le prototype est déjà jugé sur des critères objectifs.
3
SEMAINES 4–6
Industrialisation
API, authentification, logging structuré, monitoring, tests. Le prototype devient un service que quelqu'un d'autre peut maintenir.
4
SEMAINE 7+
Itération & amélioration
Amélioration des métriques, nouveaux use cases, maintenance du pipeline de données. La première version n'est pas la dernière.
STACK TECHNIQUE
- Python 3.12
- LangChain
- LangGraph
- OpenAI API
- Anthropic Claude
- Mistral
- pgvector
- Qdrant
- FastAPI
- LangSmith
- Weights & Biases
- MCP SDK
- Docker
- PostgreSQL
MÉTRIQUES CIBLES
- Recall RAG évalué
- >85%
- Latence P95
- <2s
- Appels tracés
- 100%
- Hallucinations non détectées
- 0
FAQ
Les autres métiers
§ 008 — NEXT STEPS
L'IA quireste en prod.
Décrivez votre use case et vos données disponibles. On évalue la faisabilité ensemble.
