Architecture, Ingénierie & Intégration IA
Périmètre de l’accompagnement
- LLM, RAG documentaire, classification, machine learning et analyse prédictive selon le besoin
- API, connecteurs, pipelines Data, ETL et contrôle de qualité
- Intégration ERP, CRM, GMAO et GED ; workflows et gestion des événements
- Agents IA avec outils autorisés et orchestration multi-agents uniquement si justifiée
- Cloud, SaaS, architectures privées ou hybrides selon les contraintes
- Évaluations, observabilité, gestion des versions, MLOps/LLMOps et réversibilité
Livrables et critères de décision
Dossier d’architecture, contrats d’interface, flux de données, modèles d’habilitation, jeux d’évaluation, procédures de déploiement et d’exploitation. Nous définissons le budget de latence, les limites de coût, les journaux utiles et les scénarios de reprise.
Prérequis, contrôles et limites
Un RAG exige des documents fiables, des droits propagés jusqu’à la recherche, des sources citées et une gestion des documents obsolètes. Un agent doit limiter les actions, isoler les secrets et demander une validation avant une opération engageante. Les prévisions nécessitent un historique exploitable et un suivi de dérive.
Notre méthode : du besoin à la valeur mesurée
Comprendre
Analyser l’organisation, les activités, les acteurs, les données et le SI. Observer le travail réel et les difficultés avant de choisir une solution.
Prioriser
Comparer valeur métier, faisabilité et risques. Définir une situation de référence, un responsable métier et les conditions de succès de chaque cas d’usage.
Concevoir
Décrire le processus cible, l’architecture, les interfaces, les responsabilités, les validations humaines et les indicateurs.
Expérimenter
Tester un pilote sur des situations représentatives, y compris les erreurs. Comparer la qualité, les coûts et l’utilité aux critères convenus.
Déployer
Intégrer aux applications, organiser la recette et le retour arrière, former les utilisateurs et accompagner les managers.
Mesurer
Suivre les bénéfices, les erreurs, les coûts, l’adoption et les incidents. Réexaminer régulièrement les modèles, les données et les contrôles.
FAQ
Comment intégrer l’IA dans un ERP ?
Définir une tâche précise, vérifier les données et les API, séparer lecture et écriture, puis tester un connecteur avec des droits limités. Les écritures et décisions engageantes disposent de validations, de journaux et d’un retour arrière.