Intégration IA

L'IA dans ton produit, vraiment utile. Pas comme gadget.

Assistants conversationnels, RAG sur ta doc, agents autonomes, vision, génération. GPT-5, Claude Opus, Gemini, Llama, Mistral — on choisit le bon modèle pour le bon problème.

Lancer un projet IA Voir les cas d'usage

GPT-5 · Claude · Gemini · open-source
RAG, fine-tuning, agents, function calling
Vector DB, LangChain, LlamaIndex
Conformité RGPD & souveraineté UE possible

Le contexte

Pourquoi 2026 change tout.

En trois ans, l'IA générative est passée de démo virale à infrastructure industrielle. GPT-5 raisonne sur des problèmes scientifiques complexes, Claude Opus 4.8 maintient 1 million de tokens de contexte sans perdre le fil, Gemini 3 Pro traite vidéo, audio et code dans la même requête. Les frontières du faisable se sont déplacées plus vite que la maturité des équipes produit.

Le résultat : la plupart des entreprises ont soit ignoré la vague, soit déployé un chatbot bricolé sur leur site puis abandonné. Entre les deux, il y a un terrain énorme — les vraies intégrations qui réduisent les coûts opérationnels, accélèrent les cycles de vente ou créent un produit que les concurrents n'imaginent pas encore. C'est là qu'on intervient.

Notre approche n'est ni techno-évangéliste (« mettons de l'IA partout ») ni techno-sceptique (« attendons que ça se décante »). On démarre par un cas d'usage précis et mesurable, on prouve la valeur en 2-4 semaines avec un MVP testable, et on industrialise seulement quand le ROI est démontré. Pas de hype, pas de bullshit.

$4.4T

Valeur générée par l'IA d'ici 2030 (McKinsey)

73 %

Des entreprises utilisent l'IA générative en 2025 (vs 33 % en 2023)

$0.20

Coût moyen d'une requête RAG en production

2-4 sem.

Du brief au premier MVP fonctionnel chez OmniX

Cas concrets

Six chantiers qu'on déploie en production.

Pas d'IA gadget. Voici les architectures qui justifient l'investissement, avec à chaque fois le problème de départ, ce qu'on construit et l'impact mesuré.

Assistant conversationnel métier

Support, vente, onboarding — un humain virtuel sourcé.

Problème

Tes équipes support croulent sous des questions répétitives. Tes commerciaux passent 40 % de leur temps à chercher des infos produit. Tes nouveaux salariés mettent 3 mois à devenir autonomes.

Solution

Un assistant conversationnel branché sur ta doc, ton CRM, ton ERP et ton wiki interne. Réponses sourcées (jamais inventées), escalade humaine quand la confiance descend sous un seuil, gestion fine des droits par profil utilisateur. Déploiement en widget web, Slack, Teams ou API.

Résultat

Réduction support N1 de 30 à 60 %. Onboarding nouveaux salariés divisé par 2. Temps de réponse moyen sous 3 secondes, contre 4-12 h en support humain.

Analyse & extraction de documents

Factures, contrats, CV, PDFs métier — structurer le chaos.

Problème

Ton équipe admin retape manuellement les données de centaines de factures, contrats ou CV par mois. Les erreurs de saisie coûtent cher en réconciliation comptable. Les délais de traitement bloquent ton cash-flow.

Solution

Pipeline d'extraction structurée : OCR (Mistral OCR, Vision GPT-4o), classification document, extraction JSON validée par schéma (Pydantic), tableau de bord de revue humaine pour les cas ambigus. Webhook vers ton ERP ou CRM pour automatisation complète.

Résultat

Traitement 10-50× plus rapide. Taux d'erreur divisé par 5. Économies typiques : 1 ETP libéré sur les tâches admin, ré-affecté à du travail à valeur ajoutée.

Recherche sémantique (RAG)

Trouver une aiguille dans un océan de documents.

Problème

Tes équipes perdent des heures à chercher de l'information dans des wikis, drives, Confluence, archives mails. La recherche par mot-clé ne trouve rien quand les termes diffèrent. La connaissance interne est sous-exploitée.

Solution

Indexation vectorielle multi-sources (Confluence, Notion, Google Drive, mails, PDFs). Recherche en langage naturel avec reranking, citations sourcées, déduplication intelligente. Interface dédiée ou intégrée dans Slack/Teams. Permissions héritées de tes systèmes existants.

Résultat

Temps de recherche d'information divisé par 8. Adoption interne de 70-90 % à 3 mois. Précision de recherche (NDCG@10) passe typiquement de 0.35 à 0.85.

Génération assistée (contenu, code, design)

Multiplier la productivité des équipes créatives et tech.

Problème

Tes équipes marketing, tech ou design répètent des tâches à faible valeur ajoutée : briefs, copywriting, prototypes, code boilerplate, designs déclinés. Le temps n'est pas dépensé sur l'innovation.

Solution

Outils internes de génération assistée : copywriting brand-aligned (fine-tuné sur ton ton de marque), code completion contextuel (Cursor, Copilot custom), génération d'images avec ton DA (Midjourney, FLUX, ComfyUI custom). Garde-fous éditoriaux, validation humaine.

Résultat

Productivité créative ×2 à ×4 sur les tâches répétitives. Cohérence brand renforcée (zéro dérive). Time-to-market des contenus divisé par 3.

Agents autonomes

Workflows multi-étapes qui s'exécutent seuls.

Problème

Des workflows complexes coûteux en main d'œuvre : veille concurrentielle, qualification de leads, suivi de tickets, mise à jour de bases de données. Trop répétitifs pour un humain, trop variables pour un script classique.

Solution

Agents IA avec mémoire long-terme et plan d'action dynamique. Chaque agent dispose d'outils (function calling vers tes APIs, web search, code exec, accès DB) et de garde-fous (validation humaine sur actions critiques, logs auditables, rollback). Architecture LangGraph ou Claude Agent SDK selon les besoins.

Résultat

Automatisation de processus jusqu'ici manuels. Coût marginal divisé par 10. Disponibilité 24/7, sans fatigue ni inattention.

Computer vision & analyse média

Quand l'image parle plus que le texte.

Problème

Tu as un volume important de photos, vidéos ou documents scannés à traiter : contrôle qualité, modération, classification, indexation. Trop pour des humains, trop variable pour des règles fixes.

Solution

Modèles vision-language (GPT-4o, Claude Opus Vision, Gemini Pro Vision) ou modèles spécialisés (YOLO custom, segmentation Anything). Pipeline d'inférence avec retours d'évaluation humaine pour fine-tuning continu. Déploiement edge si latence critique.

Résultat

Traitement de millions d'images par jour. Précision typique 92-98 % selon la tâche. Coût d'inférence optimisé via batching et cache sémantique.

Comment on intervient

Quatre étapes, du brief au déploiement.

Pas de big-bang à six mois. On démarre par un cas d'usage prioritaire, on valide la valeur en 2-4 semaines, on industrialise quand le ROI est prouvé.

Discovery & cadrage (1 semaine)

Atelier de 2 h pour identifier le cas d'usage à plus fort impact. On regarde ensemble la donnée disponible, les contraintes (RGPD, souveraineté, budget), les KPIs cibles. On rédige un document de cadrage : périmètre, architecture envisagée, coûts API estimés, planning.

→ Cadrage écrit + architecture cible + estimation budget API

MVP testable (2-4 semaines)

On code un prototype fonctionnel utilisable par tes équipes. Choix du modèle pertinent (souvent GPT-5-mini ou Claude Sonnet pour démarrer — coûts maîtrisés). Pipeline data, garde-fous, interface minimale mais utilisable en conditions réelles.

→ MVP déployé sur staging + 10 cas de test validés

Industrialisation (4-8 semaines)

Une fois la valeur prouvée, on durcit : montée en charge, observability complète (Langfuse), évaluation continue (eval sets, golden questions), monitoring budget API, fallbacks. On documente pour transfert d'équipe.

→ Production stable + dashboards + doc + transfert tech

Évolution continue (mensuel)

L'IA évolue vite : nouveaux modèles tous les 2-3 mois, prix qui baissent, contextes qui s'allongent. On reste en veille active pour proposer les optimisations qui font sens. Audit trimestriel pour décider des évolutions.

→ Revue trimestrielle + recommandations + roadmap glissante

Modèles

Le bon modèle pour le bon problème.

On n'est ni pro-OpenAI ni anti-Anthropic. On choisit selon la tâche : qualité, latence, coût, souveraineté, fenêtre de contexte. Voici comment on raisonne.

OpenAI

GPT-5, GPT-5-mini, GPT-4o, o4

Points forts

Génération créative, large adoption, écosystème mûr (Assistants API, fine-tuning facile). o4 pour le raisonnement complexe.

Quand l'utiliser

Chatbots grand public, génération de contenu créatif, agents avec function calling complexe.

Tarifs

GPT-5 : $1.25/M in · $10/M out — GPT-5-mini 10× moins cher

Anthropic

Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Claude Mythos

Points forts

Référence pour le code, l'analyse longue (1M tokens), les agents fiables. Sécurité IA intégrée. Politique de non-utilisation des données pour entraînement par défaut.

Quand l'utiliser

Code agents, analyse de documents complexes, tâches critiques nécessitant fiabilité maximale.

Tarifs

Opus : $15/M in · $75/M out — Sonnet 10× moins cher, presque aussi bon

Google

Gemini 3 Pro, Gemini Flash, Gemini Nano

Points forts

Multi-modal natif (texte+image+vidéo+audio dans la même requête). Intégration Google Workspace. Gemini Nano embarqué sur Android et Chrome.

Quand l'utiliser

Analyse vidéo/audio, projets Workspace, on-device avec Nano, recherche web augmentée native.

Tarifs

Gemini 3 Pro : $1.25/M in · $5/M out — souvent meilleur rapport qualité/prix

Open-source

Llama 4 Maverick, Mistral Large 2, Qwen 3, DeepSeek V3

Points forts

Self-hosted (souveraineté UE garantie). Fine-tuning libre sur tes données. Coût marginal proche de zéro à l'échelle. Performances très proches des frontières commerciales.

Quand l'utiliser

Données sensibles (santé, finance, défense), volumes massifs où le coût API explose, fine-tuning métier poussé.

Tarifs

Inférence : à partir de $0.20/M tokens sur Replicate/Together — vs $1-15/M en API closed

Patterns d'intégration

Les architectures qu'on déploie.

Quatre patterns couvrent 95 % des projets IA en production. On combine selon ton besoin, ton budget et tes contraintes de souveraineté.

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RAG (Retrieval Augmented Generation)

Indexation vectorielle de ta documentation + LLM avec citations obligatoires. La réponse cite tes propres sources, jamais inventée. Pipeline complet : chunking intelligent, embeddings (OpenAI text-embedding-3 ou BGE pour self-hosted), vector DB (Pinecone, Weaviate, pgvector ou Qdrant selon ton stack), reranking pour précision.

Quand l'utiliser

Quand tu as une base documentaire (wiki, support, juridique, technique) et que les réponses doivent être factuelles et sourcées. 80 % de nos projets.

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Fine-tuning & embeddings dédiés

Quand le prompt + RAG ne suffit pas : fine-tuning sur tes propres données pour faire apprendre un style, un jargon ou un format spécifique. Possible sur OpenAI (GPT-4o, GPT-5), Anthropic (Claude via API), Vertex AI, ou modèles open-source (LoRA sur Llama, Mistral). Embeddings métier aussi possibles pour très haute précision.

Quand l'utiliser

Domaine très spécialisé (juridique, médical, technique niche). Volume de tokens API qui explose et fine-tune devient rentable. Besoin d'un style ou jargon métier qu'aucun prompt ne capture.

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Function calling & tool use

Le LLM appelle tes APIs, exécute du code, requête ta DB. C'est ce qui transforme un chatbot en assistant productif. Architecture : tu déclares des fonctions au modèle (signature OpenAPI ou JSON Schema), le LLM décide quand les appeler, ton serveur exécute et retourne le résultat. Validation humaine optionnelle sur actions critiques.

Quand l'utiliser

Quand l'utilisateur veut agir, pas juste se renseigner : réserver, acheter, mettre à jour, créer un ticket. Indispensable pour transformer un chatbot informatif en outil productif.

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Agents multi-étapes

Planification autonome de tâches, mémoire long-terme, garde-fous humains. L'agent décompose un objectif en sous-tâches, les exécute, gère les erreurs, s'auto-corrige. LangGraph (le plus mûr), Claude Agent SDK, OpenAI Assistants ou implémentation custom selon la complexité. Observabilité indispensable.

Quand l'utiliser

Tâches complexes multi-étapes : recherche concurrentielle, qualification de leads, debugging guidé, refactoring de code. Quand un workflow rigide ne suffit pas et qu'il faut de l'adaptation.

Stack technique

Les outils qu'on utilise vraiment.

Stack éprouvé sur des déploiements production. Pas de jouets, pas de tech démodée à 3 mois.

Orchestration

LangChain · LlamaIndex · LangGraph · Vercel AI SDK

Vector databases

Pinecone · Weaviate · Qdrant · pgvector · Turbopuffer

Embeddings & rerankers

OpenAI text-embedding-3 · Cohere · Voyage AI · BGE

Observability & evals

Langfuse · LangSmith · Helicone · Braintrust

Inference & hosting

Replicate · Modal · Together AI · Anyscale · Bedrock · Vertex

Sécurité & garde-fous

Lakera Guard · Rebuff · PII detection · NeMo Guardrails

Tarification

Chaque projet est unique. Le devis aussi.

Plutôt que des forfaits abstraits, on cadre selon ton contexte : périmètre, complexité, délais, contraintes. Tu nous écris en 3 phrases ce que tu veux faire — on te revient avec un devis ferme sous 48h ouvrées.

Réponse sous 48 h ouvrées Demander un devis →