Agence IA générative : du POC à la production

Cela dépend du use case. Claude pour le raisonnement long et la nuance, GPT-4o pour la polyvalence, Gemini pour le multimodal massif, Mistral pour l'hébergement souverain européen. On benchmarke en cadrage selon vos critères (qualité, coût, latence, conformité).

Non. On utilise systématiquement les API enterprise avec opt-out d'entraînement. Pour les contraintes les plus strictes : hébergement européen (Mistral, Bedrock EU) ou modèles on-premise.

POC à partir de 8 000 € HT pour un use case ciblé livré en 2 à 3 semaines. Industrialisation à partir de 25 000 € HT. Coûts modèle (API) variables selon volume, généralement < 5 % du coût projet.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un LLM de répondre en s'appuyant sur vos documents (PDF, base produit, wiki). À utiliser dès que vous voulez des réponses factuelles ancrées dans VOS données plutôt que dans la connaissance générale du modèle.

Non, et ce n'est pas l'objectif. L'IA enlève les tâches répétitives à faible valeur pour libérer du temps sur les tâches à forte valeur (relation client, stratégie, créativité). Bien déployée, elle augmente la productivité sans réduction d'effectifs.

Architecture RAG bien conçue, prompts contraints, validation par règles métier, fallback humain sur les cas incertains, et monitoring continu de la qualité des réponses. On industrialise les garde-fous, pas seulement le modèle.