Intégration LLM

Intégrer un LLM dans un outil métier sans créer une boîte noire

Brancher un LLM à une application est facile. Construire une fonctionnalité IA fiable pour des utilisateurs réels demande plus de soin: contexte, prompts, données, permissions, logs, coûts, erreurs, UX et critères de qualité. Gatien peut intervenir pour transformer une capacité IA en fonctionnalité exploitable.

Présenter mon besoin Voir la méthode

Ce que Gatien peut construire

Des livrables concrets, pas une promesse IA vague

Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.

Fonctionnalités IA dans une app

Génération, résumé, classification, extraction ou recommandation intégrée à une interface existante.

Pipelines LLM

Chaînes de traitement robustes avec étapes, validation, reprises et journalisation.

Outils internes augmentés

Assistants pour compléter des dossiers, préparer des réponses ou analyser des informations.

Architecture de garde-fous

Contrôles de format, validation, permissions, logs, alertes et comportement en cas d’incertitude.

Cas d’usage

Exemples de workflows à tester

Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.

Résumé et synthèse

Transformer conversations, documents ou tickets en synthèses actionnables.

Extraction structurée

Produire des champs JSON, CSV ou base de données à partir de texte libre ou documents.

Classification

Prioriser, router ou catégoriser des demandes selon des règles métier.

Génération assistée

Préparer un brouillon que l’utilisateur peut relire, corriger et approuver.

Déroulé

Une mission structurée pour apprendre vite

1

Cadrage

Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.

2

Prototype

Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.

3

Tests métier

Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.

4

Intégration

Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.

5

Documentation

Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.

Stack

Technologies possibles

OpenAI, Anthropic ou autres API LLM selon le besoin
TypeScript, Next.js, Node.js et Python
Supabase, PostgreSQL, pgvector ou bases vectorielles
n8n, Make, webhooks et APIs métier
Slack, Teams, Gmail, Outlook, Notion, SharePoint ou outils internes

Livrables

Ce qui peut être livré

Architecture d’intégration LLM
Fonctionnalité IA intégrée au produit ou workflow
Prompts, schémas de sortie et tests de non-régression
Logs, gestion d’erreurs et recommandations de monitoring

Cadre

Inclus et non inclus

Inclus

Cadrage fonctionnel et technique
Architecture simple à comprendre et à maintenir
Développement du prototype ou de la première version
Tests sur exemples réels fournis par l’équipe

Non inclus

Promesse de ROI sans données réelles
Automatisation sans validation humaine quand le risque métier est élevé
Utilisation de données sensibles sans règles d’accès claires
Faux témoignages, faux chiffres ou démonstrations inventées

FAQ

Questions avant de lancer

Vous voulez ajouter une fonction IA à un produit ou outil interne ? Préparez le flux utilisateur et les exemples de sortie attendue.

Contacter Gatien

Quel modèle LLM choisir ?

Le choix dépend du cas d’usage, de la qualité attendue, des coûts, de la confidentialité, de la latence et de l’écosystème technique existant.

Comment limiter les coûts API ?

En réduisant le contexte inutile, en mettant en cache ce qui peut l’être, en choisissant le bon modèle et en mesurant les volumes réels.

Faut-il tout automatiser ?

Non. Pour beaucoup de cas, le meilleur produit est un brouillon ou une recommandation validée par l’utilisateur.

Liens internes