Architecture et intégration

Pour qui

Directions technologiques, architectes d'entreprise, directions TI et équipes data de grandes organisations, d'entreprises de taille moyenne et d'organismes publics qui doivent choisir, justifier ou revoir une architecture d'IA ; PME qui démarrent un projet structurant.

Problème typique

« Trois fournisseurs nous proposent trois solutions différentes, notre preuve de concept ne passe pas l'examen de l'architecture d'entreprise, et personne ne peut justifier les coûts. »

Ce que nous faisons

• Architecture de référence : RAG, agents, passerelle de modèles, garde-fous et journalisation.
• Choix des modèles et de l'hébergement, comparés par écrit : infonuagique (Azure AI Foundry, Azure OpenAI, AWS Bedrock) ou local et souverain, selon la sensibilité des données.
• Intégration aux systèmes d'entreprise : Microsoft 365 et Copilot, ERP et CRM, plateformes de données.
• Sécurité et identité : Entra ID, identités managées, réseaux privés, accès au strict nécessaire.
• Exigences non fonctionnelles : coûts d'exploitation (FinOps), latence, disponibilité, observabilité.
• Dossier d'architecture, registre des décisions (ADR) et revue d'architecture d'un projet d'IA existant.
• Preuve de concept sur vos données lorsque le choix doit être validé.

Livrables

• Dossier d'architecture : schémas C4, composants, flux de données, sécurité et identité.
• Registre des décisions d'architecture (ADR).
• Comparaison écrite des options : modèles, hébergement, coûts d'exploitation estimés.
• Critères d'évaluation de la qualité des réponses.
• Rapport de revue d'architecture et recommandations priorisées, pour un projet existant.
• Preuve de concept, s'il y a lieu.

Pour qui

Équipes data et développement de grandes organisations, d'entreprises de taille moyenne et d'organismes publics qui construisent des assistants sur documents et des agents ; organisations qui veulent une première réalisation transférée à leur équipe.

Problème typique

« Notre preuve de concept répond bien en démonstration, mais invente parfois des réponses, et personne ne sait la mesurer ni la maintenir. »

Ce que nous faisons

• Conception et développement d'assistants sur documents (RAG) : ingestion, découpage, recherche hybride, citations, réponse « je ne sais pas ».
• Conception et développement d'agents à outils limités, avec une validation humaine sur les actions à effet.
• Évaluation et bancs d'essai : qualité, hallucinations, exactitude des citations, régressions à chaque changement.
• Cadriciels selon votre environnement : LangGraph, Semantic Kernel, MCP, extensions Copilot Studio.
• Durcissement contre l'injection d'invites et red teaming avant la mise en service.
• Mise en production et transfert à votre équipe interne : code, documentation, formation.

Livrables

• Application RAG ou agent fonctionnel, code et documentation remis à votre équipe.
• Banc d'essai (jeu de questions, critères, seuils d'acceptation) et rapport d'évaluation.
• Rapport de durcissement et de red teaming.
• Guide d'exploitation et séances de transfert.

Pour qui

Organisations qui ne veulent pas un outil de plus, mais de l'IA dans les logiciels qu'elles utilisent déjà.

Problème typique

« Nos employés passent leur journée entre le courriel, le logiciel de gestion et des fichiers Excel. Un outil de plus, personne ne l'utilisera. »

Ce que nous faisons

• Cartographie des systèmes et des points d'intégration : API, bases de données, fichiers.
• Branchement de l'IA sur vos outils, avec des accès limités au strict nécessaire.
• Recours à des protocoles ouverts comme MCP (Model Context Protocol) lorsque c'est pertinent.
• Essais avec vos équipes avant la mise en service.

Livrables

• Intégration fonctionnelle dans vos systèmes.
• Documentation technique et guide d'utilisation.
• Matrice des accès accordés à l'IA.

Pour qui

Équipes qui ont une preuve de concept fonctionnelle et doivent l'exploiter de façon fiable, des PME aux équipes data et plateformes de grandes organisations.

Problème typique

« La démo marchait bien. En production, les réponses changent, les coûts montent, et personne ne sait pourquoi. »

Ce que nous faisons

• Chaîne CI/CD avec barrières de qualité : jeux d'évaluation exécutés à chaque changement d'invite, de modèle ou de données.
• Versionnement des invites, des modèles et des données, avec retour en arrière.
• Surveillance de la qualité, de la latence, des coûts d'exploitation (FinOps) et des erreurs.
• Infrastructure en code (Bicep, Terraform) et environnements reproductibles.
• Procédures d'exploitation, red teaming périodique et transfert à l'équipe d'exploitation.

Livrables

• Chaîne de déploiement documentée, avec barrières de qualité.
• Infrastructure en code.
• Tableau de bord de surveillance : qualité, coûts, latence.
• Jeu d'évaluation et seuils d'acceptation.
• Guide d'exploitation.