Intégration IA en Suisse
Un assistant qui retrouve vos documents, des informations extraites avant validation, une aide reliée à votre CRM : nous intégrons l’IA à vos logiciels autour d’un usage précis. Nous étudions aussi les déploiements locaux et privés pour garder la maîtrise des données et de l’exploitation.
Des usages concrets
Nous partons d’une tâche et des personnes qui l’effectuent. Le pilote sert à vérifier si l’IA apporte une aide utile, avec des erreurs et un coût acceptables pour cet usage.
Un assistant documentaire cherche dans les contenus autorisés, puis prépare une réponse avec ses références. Cette approche, appelée RAG, relie la génération à une recherche documentaire. Les droits de lecture restent contrôlés par l’application.
Préparer les champs d’une demande, classer un document ou proposer un résumé avant traitement. Nous définissons les formats attendus et les cas qui doivent être relus par une personne avant d’alimenter votre logiciel.
Retrouver une fiche, préparer un compte rendu ou proposer une mise à jour depuis les API de vos outils. Les opérations disponibles sont explicites ; une modification engageante passe par la validation prévue dans votre processus.
Un assistant peut proposer une prochaine étape et appeler des fonctions définies dans le logiciel. Le serveur contrôle chaque demande ; le modèle ne reçoit pas des droits généraux sur vos fichiers, vos comptes ou vos systèmes.
IA locale et souveraine
La souveraineté se prépare dans l’architecture, les accès et les contrats. Nous examinons l’ensemble du parcours des données. Un serveur en Suisse ou un modèle installé localement ne suffit pas à garantir, à lui seul, la confidentialité ou le respect des obligations applicables.
Comprendre la maîtrise des donnéesLe modèle et les composants retenus sont exécutés sur vos équipements ou votre réseau privé. Ce choix convient lorsqu’un usage impose de conserver les traitements dans un environnement que vous administrez. Il faut prévoir la capacité matérielle, les sauvegardes et une personne responsable de l’exploitation.
Une infrastructure choisie avec vous peut héberger le modèle, la recherche documentaire et l’application. Nous vérifions les lieux de traitement, les accès d’administration, les sous-traitants et les conditions de service. Les responsabilités d’exploitation et la possibilité de reprendre les données sont précisées.
Certains traitements restent locaux ; d’autres peuvent utiliser un service externe approuvé. Nous définissons ce qui peut sortir, vers quel fournisseur et dans quelles conditions. Tout basculement vers un autre service doit suivre une règle convenue et visible dans la documentation.
La maîtrise de toute la chaîne
Pour une IA locale, nous vérifions aussi les composants qui préparent, recherchent, enregistrent et sauvegardent les informations. Le périmètre doit être compréhensible par les personnes qui utiliseront et exploiteront le service.
Le parcours inclut l’import des documents, leur découpage, les représentations numériques utilisées pour la recherche — les embeddings — et leur index. Nous précisons où ces éléments sont calculés et conservés, qui y accède et comment une suppression est répercutée.
Requêtes, réponses, historiques et journaux peuvent contenir des informations sensibles. Nous définissons ce qui est enregistré, sa durée de conservation et les accès. Les sauvegardes, outils de suivi et éventuels envois de télémétrie entrent dans le même examen.
Nous recensons les modèles, bibliothèques, connecteurs et services nécessaires. Leurs licences doivent correspondre à l’usage prévu. Les fonctions cloud, la recherche web et les connexions sortantes sont examinées ; les mises à jour passent par des tests avant leur déploiement.
Le dimensionnement dépend du modèle, de la longueur des documents, du nombre d’utilisateurs simultanés et du temps de réponse attendu. Le pilote mesure ces contraintes. Le budget inclut aussi stockage, sauvegardes, supervision, maintenance et éventuelle consommation d’API.
Qualité et sécurité
Une réponse peut être fausse même si elle semble convaincante ou contient une référence. Nous définissons les contrôles selon les conséquences possibles d’une erreur, puis testons des situations représentatives et des tentatives d’abus.
Le pilote comprend des questions avec des réponses attendues, des documents incomplets et des cas sans réponse disponible. Nous évaluons les erreurs et les références proposées. Lorsque les éléments manquent, l’interface doit permettre de le signaler et de revenir aux sources.
Un document peut contenir une instruction destinée à détourner l’assistant : c’est une injection de prompt. Nous séparons les contenus consultés des commandes de l’application, limitons les outils accessibles et testons ces frontières. Une consigne au modèle ne remplace pas un contrôle de droits côté serveur.
Envoyer un message, modifier une fiche ou déclencher une opération demande des permissions adaptées. Les sorties sont contrôlées par le logiciel et les validations humaines sont placées aux étapes définies. Les données d’un utilisateur ne doivent pas devenir consultables par un autre via l’assistant.
Si le modèle ne répond pas ou produit un résultat inexploitable, le travail doit pouvoir reprendre par une recherche, une saisie ou une revue manuelle. Nous préparons les limites d’usage, les alertes utiles et la procédure pour désactiver une fonction ou revenir à une version précédente.
Notre démarche
Chaque étape produit des éléments à examiner ensemble. Le passage en production dépend des résultats du pilote, des risques acceptés et de la préparation de l’exploitation.
Découvrir notre méthodeChoisir la tâche, les utilisateurs et les données autorisées. Identifier les systèmes à connecter, les contraintes de traitement et les critères qui permettront de juger le résultat.
Construire un périmètre limité avec un jeu de cas représentatif. Comparer la qualité, les erreurs, le temps de réponse et le coût ; décider ensuite de poursuivre, d’ajuster ou d’arrêter.
Développer le parcours utilisateur, les connecteurs et les contrôles côté serveur. Tester les droits, les validations et les erreurs avec les personnes concernées.
Vérifier la configuration, les accès et les sauvegardes. Documenter l’installation et la reprise, préparer la prise en main et valider le périmètre mis à disposition.
Examiner les retours, les erreurs et la consommation. Retester les changements de modèle, de données ou de connecteur et convenir des prochaines évolutions.
Des livrables identifiables
Les livrables précis sont convenus pendant le cadrage. Ils doivent vous permettre de comprendre le système, d’en contrôler l’usage et de préparer sa maintenance.
Usages retenus, données utilisées, lieux de traitement, fournisseurs et responsabilités. Les accès, la conservation et les dépendances externes sont explicités.
Cas testés, critères d’acceptation, résultats observés et erreurs restantes. Les limites du jeu d’évaluation accompagnent la décision sur la suite du projet.
Parcours, connecteurs, permissions et validations convenus. Les utilisateurs disposent d’indications sur les données admises, la vérification des réponses et le signalement d’une erreur.
Configuration, versions, accès à remettre, sauvegardes et procédure de reprise. La propriété, les licences et les modalités de réversibilité sont précisées au contrat.
Avec votre logiciel existant
Une fonction IA peut compléter une application interne, un portail ou un produit SaaS. Nous examinons les API, les droits et la qualité des données avant de définir les adaptations nécessaires.
L’assistant doit prendre sa place dans une tâche compréhensible : consulter, proposer, vérifier, puis valider. Nous pouvons intégrer ce parcours à une application sur mesure ou préparer une interface dédiée selon les contraintes de votre logiciel.
Voir les applications sur mesureLes règles de saisie et le type de compte comptent autant que l’interface. Notre article sur les comptes ChatGPT personnels au travail aide à préparer la discussion sur les informations qui peuvent être transmises.
Lire l’article sur les usages de ChatGPTQuestions fréquentes
Nous pouvons aborder ces points dès le premier échange, puis les préciser dans le cadrage.
Oui, lorsque le modèle et tous les composants nécessaires peuvent être exploités dans votre environnement. Il faut vérifier aussi la recherche documentaire, les embeddings, l’authentification, les journaux et les sauvegardes. Un objectif sans service externe demande de contrôler les connexions sortantes, les fonctions cloud et l’organisation des installations et mises à jour. Le matériel et la qualité obtenue sont évalués pendant le pilote.
Il s’agit de préciser la maîtrise que vous conservez : lieu de traitement, accès, prestataires, licences, possibilité d’exporter et de reprendre le système. L’hébergement local ou en Suisse ne crée pas de garantie juridique automatique. Les obligations applicables et les contrats sont à examiner avec les responsables compétents pour votre activité.
Pas nécessairement. Une recherche documentaire peut fournir au modèle les passages utiles à une demande, sans modifier ses paramètres. Cette approche demande de préparer les documents, de gérer les droits et d’évaluer les réponses. Un entraînement complémentaire se discute seulement si un besoin identifié et les données disponibles le justifient.
Oui. Une recherche peut manquer un passage et le modèle peut mal l’interpréter ou produire une information incorrecte. Les références facilitent la vérification sans garantir la réponse. Nous définissons les situations qui nécessitent une revue humaine et les cas où l’assistant doit signaler une limite ou laisser la main.
Ils sont estimés après le cadrage : usage, état des documents, connecteurs, hébergement, matériel et exigences d’exploitation changent le périmètre. Le pilote permet de chiffrer une première étape, puis d’affiner l’intégration. Les coûts récurrents et le temps de validation humaine font partie de l’estimation.
Nous définissons avec vous qui surveille le service, traite les incidents et valide les mises à jour. Le suivi peut couvrir les connecteurs, les documents, les modèles et les tests de non-régression. Les accès, les responsabilités et le périmètre de maintenance sont convenus avant la mise en service.
Un usage IA en tête ?
Décrivez ce que vos équipes doivent accomplir, les outils déjà utilisés et les données concernées. Nous pourrons définir les premières questions à trancher et le périmètre d’un pilote.
