IA Générative Appliquée au Produit

Les cas d'usage les plus courants incluent la génération de contenu (fiches produit, emails, rapports), l'assistance utilisateur (chatbots, recherche intelligente), la synthèse de documents et l'automatisation de tâches cognitives répétitives.

L'IA générative est particulièrement pertinente quand elle traite des volumes importants ou accélère des tâches à faible valeur ajoutée pour vos équipes.

Le choix du modèle dépend du cas d'usage, des contraintes de coût, de latence, de confidentialité et de qualité attendue. Nous testons plusieurs modèles (GPT, Claude, Mistral, modèles open source) sur vos données réelles.

Nous optimisons ensuite le prompt engineering et le fine-tuning pour maximiser la qualité des résultats sur votre cas spécifique.

Nous mettons en place des garde-fous systématiques : RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour ancrer les réponses sur vos données, validation automatique, monitoring de la qualité en production et mécanismes de feedback utilisateur.

Le taux d'erreur acceptable est défini avec vous en fonction du contexte d'usage. Les cas critiques bénéficient d'une validation humaine dans la boucle.

Un POC valide la faisabilité technique sur un périmètre limité. Une intégration production implique la gestion des erreurs, le monitoring, l'optimisation des coûts, la scalabilité et la maintenance dans la durée.

Nous accompagnons la transition du POC vers la production pour éviter le scénario classique : une démo impressionnante qui ne fonctionne pas en conditions réelles.

Les coûts d'inférence peuvent rapidement exploser sans optimisation. Nous mettons en place du caching intelligent, de l'optimisation de prompts, du routing entre modèles selon la complexité et du monitoring des coûts en temps réel.

L'objectif est de maximiser le ratio valeur/coût, pas de minimiser les coûts au détriment de la qualité.