La plupart des initiatives IA en entreprise n’aboutissent guère qu’à un chatbot sans ancrage qui invente des faits et inquiète les équipes juridiques. Un modèle gadget qui devine le contenu de vos dossiers est un risque, pas un actif. Je construis des intégrations IA d’entreprise conçues autour du fonctionnement réel des organisations sérieuses : strictement ancrées dans vos documents privés grâce au retrieval-augmented generation (RAG), cloisonnées par des permissions d’accès aux données basées sur les rôles et encadrées par des validations humaines déterministes avant toute modification permanente de votre base de données ou de vos comptes clients.
Parler de votre projetLe périmètre final est défini autour de votre projet.
Nous dépassons le battage autour de l’IA pour identifier les endroits où les modèles de langage créent un réel levier — extraction de factures, synthèse de dossiers, tri des demandes clients — et ceux où du code déterministe classique reste plus sûr et moins coûteux.
Votre assistant s’appuie sur vos véritables manuels internes, contrats et guides opérationnels via une recherche vectorielle sécurisée avec pgvector. Il répond avec des citations de sources plutôt qu’avec des suppositions plausibles.
Transformez des PDF désordonnés, e-mails clients, reçus scannés et anciens formulaires en enregistrements JSON propres et validés qui alimentent directement votre base de données sans transcription manuelle.
Équipez le modèle d’appels de fonctions typés et déterministes, lui permettant de consulter le stock, calculer des frais d’expédition ou préparer des entrées de calendrier via des frontières API approuvées plutôt qu’en texte libre.
Isolation stricte des tenants et des utilisateurs. Un employé junior ou un client externe qui échange avec l’assistant ne peut jamais accéder aux données de paie de la direction, aux contrats confidentiels ou à des dossiers non autorisés.
Les actions à fort impact — émettre un remboursement, envoyer un e-mail à l’ensemble des clients, modifier un contrat — sont préparées comme des brouillons qui exigent une vérification humaine explicite avant exécution.
Chaque prompt, réponse, appel d’outil et validation humaine est journalisé avec le suivi de la latence et du coût en tokens. Avant la mise en production, nous mesurons la précision du modèle sur de vrais cas de test historiques.
Qu’il prenne la forme d’une sidebar copilot intégrée, d’une modale interactive ou d’un processeur d’e-mails asynchrone, l’assistant s’intègre comme une extension native et visuellement cohérente de votre application existante.
Nous dépassons le battage autour de l’IA pour identifier les endroits où les modèles de langage créent un réel levier — extraction de factures, synthèse de dossiers, tri des demandes clients — et ceux où du code déterministe classique reste plus sûr et moins coûteux.
Je conçois des systèmes IA en choisissant le bon modèle pour la bonne tâche — Claude (Anthropic), OpenAI ou des modèles open-weight locaux via Ollama ou vLLM selon les exigences de confidentialité, de latence et de coût. Les connaissances sont indexées dans PostgreSQL avec pgvector pour une recherche sémantique hybride rapide. Les intégrations d’outils et routines agentiques sont implémentées avec des interfaces TypeScript type-safe et une validation stricte des schémas via Zod, afin que le modèle ne puisse jamais transmettre de paramètres mal formés à vos systèmes de production.
Non. Jamais. Nous utilisons exclusivement des accords API commerciaux destinés aux entreprises — par exemple les endpoints entreprise d’Anthropic et d’OpenAI ou des modèles open-weight dédiés auto-hébergés — pour lesquels la conservation des données est strictement nulle et l’entraînement des modèles du fournisseur sur les payloads clients est explicitement interdit par contrat.
En ancrant strictement le modèle dans vos documents vérifiés grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG). Au lieu de demander au modèle de répondre depuis sa mémoire d’entraînement générale, nous récupérons les passages exacts et pertinents depuis votre base privée et lui demandons de répondre uniquement à partir de ces sources. Si l’information n’existe pas dans vos fichiers approuvés, le système est conçu pour le dire clairement et proposer une escalade vers un humain.
Non. Le système est conçu avec des garde-fous Human-in-the-loop stricts. Les opérations de lecture peuvent être automatisées pour fournir des réponses instantanées, mais toute opération d’écriture ou de mutation — modifier le statut d’un client, émettre un paiement, envoyer un contrat — est préparée comme une action en attente dans votre Dashboard et nécessite l’approbation en un clic d’un opérateur humain.
Étonnamment peu lorsque le système est bien conçu. En choisissant des modèles légers et rapides pour le routage initial des documents et l’extraction, en mettant en cache les embeddings vectoriels et en n’appelant des modèles de raisonnement lourds que lorsqu’ils sont réellement nécessaires, les workflows métier typiques coûtent quelques centimes pour plusieurs centaines de transactions. Nous intégrons un suivi du budget tokens en temps réel afin d’éviter toute surprise mensuelle.
Oui. Le système est précisément conçu pour s’intégrer aux plateformes existantes. Qu’il vous faille un panneau copilot interactif dans votre application Next.js ou React actuelle, un worker Webhook automatisé qui traite les e-mails entrants en arrière-plan, ou une intégration Slack/Teams pour votre équipe, il se connecte directement à votre Stack actuelle.
Chaque mission fait l’objet d’un devis individuel selon son périmètre, sa complexité et ses besoins de livraison. Nous convenons du travail et de son coût avant le début du développement.
Pour les projets sur mesure, vous êtes propriétaire du code spécifique, avec des dépôts et une infrastructure sous votre contrôle, de la documentation et une passation complète. Les composants et services tiers conservent leurs propres licences et conditions. Lorsqu’un produit existant répond à vos besoins, je peux vous aider à l’adopter et le configurer afin d’éviter du développement inutile. Vous y accédez selon les conditions convenues pour ce produit ; sa plateforme sous-jacente reste la propriété de son détenteur.
Les projets ponctuels incluent 60 jours de correction de bugs et de stabilisation après le lancement pour la livraison convenue. Le support peut ensuite se poursuivre via un accord de maintenance, les fonctionnalités supplémentaires étant cadrées séparément. L’accès à un produit existant suit les conditions de support propres à ce produit.
Parlez-moi de l’idée, du problème ou de la partie de votre produit que vous souhaitez faire avancer. Nous définirons ensemble le périmètre et la prochaine étape pertinente.
Parlons de votre produit