Nous commençons par un cadrage rapide du contexte produit, du code et des priorités business.

Puis nous mettons en place un backlog priorisé, des itérations courtes et des livraisons régulières.

Oui. Nous auditons l’existant, corrigeons les points critiques et remettons le delivery sur des rails.

L’objectif est de stabiliser sans bloquer la roadmap.

Oui. Nous fonctionnons comme une extension de votre équipe avec un pilotage transparent.

Décisions techniques, backlog et rituels sont partagés.

Quand le cas d'usage dépasse un simple appel GPT : besoin de mémoire conversationnelle, d'utiliser des outils externes, de raisonner sur plusieurs étapes ou de chercher dans vos données.

Pour un cas d'usage simple, un appel direct à l'API OpenAI suffit souvent. Nous vous aidons à arbitrer sans sur-ingénierie.

Qualité de l'indexation vectorielle, stratégies de chunking adaptées, reranking des résultats, citations obligatoires dans les réponses, évaluation continue avec LangSmith.

Un RAG fiable se construit itérativement, en mesurant la pertinence sur des cas réels.

LangSmith permet de tracer chaque exécution de chaîne : prompts, appels outils, latence, coûts, qualité des réponses. Nous y couplons nos propres métriques métier.

Sans observabilité sérieuse, une application LangChain devient vite une boîte noire impossible à déboguer.