La preuve de concept etait superbe. Puis les vrais utilisateurs sont arrives. Hallucinations. Pics de latence. Couts qui explosent. L'ecart entre 'demo AI' et 'AI en production' est plus grand que ce qu'on vous a dit — et votre equipe ne peut pas le combler.
La demo RAG etait impressionnante. La precision en conditions reelles oscille autour de 60 %.
La latence qui etait 'acceptable en test' detruit l'experience utilisateur en production.
Les couts d'inference sont 10 fois superieurs au budget prevu. La finance pose des questions.
Votre equipe ne peut pas debugger quand les choses tournent mal — ils ne comprennent pas les mecanismes internes.
Je construis et repare des systemes AI de production. Des pipelines RAG qui fonctionnent vraiment. Des modeles fine-tunes adaptes a votre cas d'usage. Une infrastructure qui passe a l'echelle sans exploser le budget.
Identifier les causes racines avec une instrumentation adaptee. Hallucinations ? Qualite de la recherche ? Strategie de chunking ? Lacunes en prompt engineering ?
Concevoir pour les exigences de production : precision, latence, cout, securite et observabilite
Implementation avec des frameworks d'evaluation — pas des tests a l'instinct. Des portes de qualite mesurables.
Votre equipe apprend a operer et ameliorer le systeme. Documentation complete, formation pratique, transfert total.
Une approche systematique pour construire des systemes AI qui survivent au contact avec de vrais utilisateurs. Contrairement au developpement oriente demo, cette methodologie privilegie precision, latence, cout et maintenabilite des le premier jour.
Vous avez des systemes AI qui fonctionnent en demo mais echouent en production. Vous avez besoin de quelqu'un capable de debugger au niveau infrastructure, pas juste d'ajustements de prompt engineering.
Cela depend de ce qui est casse. Souvent, des ameliorations significatives viennent de la correction des strategies de chunking, de la logique de recherche ou du prompt engineering — sans reconstruction necessaire. Je diagnostique les causes racines d'abord et recommande le chemin le plus efficace vers une precision de qualite production.
Nous etablissons des frameworks d'evaluation avec des datasets de reference specifiques a votre cas d'usage. Cela inclut la precision des reponses, la precision/rappel de la recherche, la detection d'hallucinations et les metriques de latence. Vous aurez des tableaux de bord montrant la qualite dans le temps, pas des tests a l'instinct.
Le prompt engineering d'abord — c'est plus rapide et moins cher. Le fine-tuning est pertinent quand vous avez besoin d'un comportement specifique au domaine, de formats de sortie constants, ou d'optimisation des couts a grande echelle. J'analyse votre cas d'usage et recommande l'approche avec le meilleur ROI.
Le transfert de competences est integre dans chaque engagement. Votre equipe participe a l'implementation, recoit une formation pratique et obtient une documentation complete. L'objectif est l'autonomie — pas une dependance permanente a un consultant.
Les couts varient fortement selon le volume et l'architecture : les API LLM cloud (GPT-4o) coutent environ 100 000 EUR/mois pour 10M de requetes. Les modeles open source auto-heberges (Llama 70B) coutent environ 15 000 EUR/mois pour une infrastructure equivalente. Un RAG optimise avec cache, routage des requetes et modeles plus petits pour les requetes simples peut reduire les couts de 60-80 % par rapport aux implementations naives. Nous concevons des architectures qui equilibrent qualite, latence et cout pour votre volume et budget specifiques.
La recherche traditionnelle retourne des documents — les utilisateurs doivent les lire et les interpreter. Le RAG recupere les passages pertinents et utilise un LLM pour synthetiser une reponse directe en citant les sources. Cela signifie des questions en langage naturel, des reponses contextuelles, et la capacite de raisonner sur plusieurs documents. Le compromis : le RAG peut halluciner si la qualite de la recherche est mauvaise, c'est pourquoi le RAG de production exige une evaluation soigneuse, du monitoring et des garde-fous que les moteurs de recherche n'exigent pas.
Oui. La plupart des systemes AI de production doivent s'integrer avec les outils existants — CRM, ERP, ticketing, gestion documentaire. Nous concevons des architectures d'integration utilisant des API, webhooks et middleware. Les integrations courantes incluent Salesforce pour l'AI commerciale, SAP pour l'automatisation de processus, ServiceNow pour le support IT, et SharePoint/Confluence pour les systemes RAG de gestion des connaissances.
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Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.