Intégration de GenAI et de LLM
Intégrez l’IA là où vos utilisateurs travaillent déjà.
Résumer des informations, rédiger des textes ou comprendre des dossiers complexes : l’IA générative peut enrichir les applications existantes. Nous transformons un cas d’usage en une fonctionnalité intégrée, avec une tâche claire, une utilisation compréhensible et une qualité mesurable. L’accès aux données, l’intégration du modèle, les coûts et l’exploitation sont planifiés ensemble pour faire d’une démonstration un composant utile de votre produit.
Vos possibilités
Des services pour faire avancer votre projet
Définir la tâche utilisateur et le bénéfice attendu
Nous sélectionnons une étape du processus avec des utilisateurs identifiés et des critères de réussite clairs. Nous évaluons ensemble l’effort actuel, la qualité attendue des résultats et les conséquences possibles des erreurs.
Le premier cas d’usage peut être évalué par rapport à des tâches réelles.
Comparer les modèles et les options d’exploitation
Nous testons les capacités des modèles, les langues prises en charge, les temps de réponse, le traitement des données et les coûts sur des exemples représentatifs. Les API hébergées et les déploiements gérés par votre organisation sont évalués selon vos besoins.
La sélection est basée sur les résultats de votre cas d’usage.
Intégrer la fonctionnalité de l’IA dans l’application
Les interfaces, l’expérience utilisateur, les identités et l’accès aux données s’intègrent à l’architecture existante. Le comportement en cas d’attente, d’erreur ou de nouvelle tentative reste compréhensible.
Les utilisateurs peuvent utiliser cette fonctionnalité dans leur flux de travail existant.
Contrôler les résultats et les autorisations
Les formats attendus, les données autorisées et les actions disponibles sont limités dans l’application. La validation métier et les approbations nécessaires sont intégrées aux moments appropriés.
L’application détermine quels résultats peuvent être traités ensuite.
Mesurer la qualité et l’utilisation des ressources
Un jeu de tests convenu vérifie la qualité des résultats, les modes de défaillance, les temps de réponse et les ressources consommées. Les changements du modèle, du prompt ou du contexte sont évalués selon les mêmes critères.
Vous disposez d’une base documentée pour les décisions de mise en production et les évolutions.
Préparer le déploiement et le support
Les versions, la supervision, les solutions de repli et les responsabilités sont documentées. L’expérience de SYNEDAT PLATFORM avec Git, CI/CD, Kubernetes et l’observabilité facilite l’intégration à votre exploitation informatique.
La fonctionnalité d’IA suit un parcours défini depuis le développement jusqu’à l’utilisation quotidienne.
Quand faire appel à nous
Intégration de GenAI et de LLM Cas d’usage
Trois exemples de situations illustrent les points de départ possibles.
Les gestionnaires de dossiers ont besoin d’un brouillon basé sur les informations existantes
Nous intégrons une fonction d’assistance dont le résultat peut être vérifié avant utilisation.
Un portail métier doit faciliter la compréhension de contenus volumineux
Les résumés et réponses structurées sont alignés avec les autorisations d’accès et les tâches utilisateurs.
Un prototype d’IA réussi doit devenir partie intégrante du produit
Nous complétons les éléments nécessaires à l’intégration, à l’évaluation, à la gestion des erreurs et à l’exploitation.
Du besoin au résultat
Une démarche claire avec des étapes vérifiables
Convenir du cas d’usage et des critères
Les tâches utilisateurs, les données, les limites et les résultats vérifiables sont décrits.
Tester les modèles et l’intégration
Un prototype limité vérifie les hypothèses clés de qualité et d’architecture.
Implémenter et évaluer la fonctionnalité
L’application, la connexion du modèle et les contrôles sont développés et testés sur des cas convenus.
Préparer la mise en production et l’exploitation
Les résultats, responsabilités, règles de supervision et prochaines améliorations sont transmis aux équipes concernées.
Votre bénéfice
Vos livrables
- Un cas d’usage priorisé avec des critères de qualité et de réussite définis.
- Une fonction d’IA intégrée dans le périmètre applicatif convenu.
- Évaluations documentées de la qualité, des erreurs, du temps de réponse et de la consommation.
- Un dispositif de déploiement et d’exploitation avec versions, responsabilités et solutions de repli.
Comment travailler avec nous
Choisissez un point de départ adapté à votre situation. Le périmètre et la charge de travail sont précisés ensemble dans une proposition.
Évaluer un cas d’utilisation GenAI
Pour une décision éclairée : tâche utilisateur, données, options de modèle et critères de réussite.
Demander un devis: Évaluer un cas d’utilisation GenAIDévelopper un projet pilote d’IA intégré
Pour une évaluation pratique : une fonction, des tests représentatifs et des résultats documentés.
Demander un devis: Développer un projet pilote d’IA intégréPréparer une fonctionnalité d’IA pour la production
Pour une utilisation durable : intégration, mises en production contrôlées et support convenu.
Demander un devis: Préparer une fonctionnalité d’IA pour la productionSYNEDAT PLATFORM
Une expérience des plateformes au service de votre projet
Nous utilisons ces outils dans SYNEDAT PLATFORM ou dans ses processus de livraison logicielle. Nous adaptons les pratiques pertinentes à votre projet et préparons leur intégration avec vos systèmes existants.
Identités, secrets et politiques
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
La connexion, les secrets techniques et les politiques de plateforme servent à des objectifs différents. Nous les connectons avec des rôles, des autorisations limitées et des exceptions documentées. Les outils sélectionnés font partie d’un modèle d’accès et d’exploitation commun.
Accès contrôlé et politiques de plateforme plus cohérentes.
Observabilité et opérations
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Les métriques, journaux et traces offrent différentes vues des applications et des plateformes. Nous organisons les sources de données, les tableaux de bord et les chemins d’alerte autour de questions opérationnelles spécifiques. La rétention, les données sensibles et les coûts sont pris en compte lors de la planification de la collecte des données.
Un meilleur diagnostic des incidents et des décisions opérationnelles éclairées.
Données, recherche et messagerie
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
Le stockage des données, la mise en cache, la messagerie et la recherche ont des exigences de cohérence, d’accès et de récupération différentes. Nous sélectionnons et relions ces composants autour de vos processus métier. La propriété et la maintenance font partie de l’intégration.
Des composants techniques qui s’adaptent à vos données et à vos processus d’application.
Vos questions avant de démarrer
Quelles tâches conviennent à une première fonction d’IA générative ?
Une étape clairement définie comme le résumé, la structuration ou la rédaction d’un texte peut être appropriée. Des exemples représentatifs, des résultats évaluables et une manière pratique de gérer les erreurs sont essentiels. Nous testons les bénéfices au sein du flux de travail réel.
Faut-il entraîner notre propre modèle ?
Un modèle existant, associé à une intégration et à un contexte adaptés, constitue souvent un bon point de départ. Une adaptation ou un entraînement spécifique sont envisagés lorsque les exigences le justifient. Les données, l’évaluation et l’exploitation restent essentielles dans les deux cas.
Comment choisir le bon modèle ?
Nous comparons les candidats adaptés en fonction de vos tâches, de vos langues et de vos critères de qualité. Le temps de réponse, le traitement des données, la disponibilité et les coûts de fonctionnement sont tous pris en compte. Le nom d’un modèle seul ne suffit pas à prendre une décision.
L’IA peut-elle fonctionner au sein d’une application existante ?
Oui, lorsque des interfaces et des accès appropriés sont disponibles. Nous intégrons cette fonctionnalité dans l’expérience utilisateur, les contrôles d’identité et la gestion des erreurs. Votre architecture actuelle et la capacité de votre équipe produit déterminent la portée spécifique.
Comment les réponses incorrectes ou inappropriées sont-elles prises en compte ?
Les tests, le contexte approprié et les contrôles applicatifs peuvent réduire les sources d’erreur connues. Les limitations visibles, les demandes de clarification, les procédures de repli et les approbations humaines sont conçues pour la tâche. Nous ne supposons pas qu’un modèle sera totalement exempt d’erreurs.
Les données de l’entreprise peuvent-elles être transmises à un service de modèle d’IA ?
Avant l’intégration, les personnes responsables de votre organisation évaluent les types de données, les termes contractuels, les modalités de traitement et les usages autorisés. La solution technique met en œuvre l’approche convenue. Les alternatives au traitement externe sont évaluées lorsque cela est nécessaire.
Comment les coûts et les délais de réponse sont-ils gérés ?
Nous mesurons des requêtes représentatives en tenant compte du volume de contexte, de la longueur des réponses, des nouvelles tentatives et du traitement en parallèle. Des limites adaptées et une supervision font partie de la conception. Les coûts d’utilisation et les prestations de développement sont distingués dans le devis.
Que se passe-t-il si le modèle change plus tard ?
Les versions du modèle, du prompt et de l’application sont enregistrées. Les changements sont vérifiés avec le jeu de tests convenu. Les décisions de mise en production, les solutions de repli et les adaptations nécessaires suivent un processus défini.
Parlons de la prochaine étape
Quelle étape devrait être plus facile pour vos utilisateurs ?
Décrivez la tâche, l’application et les informations disponibles. Nous définissons un point de départ concret et une manière de vérifier le bénéfice.
Intégration de GenAI et de LLM
Votre prochaine étape
Décrivez brièvement votre besoin. Nous transmettrons votre demande à l’équipe compétente et définirons avec vous les prochaines étapes.
Les champs marqués * sont obligatoires. Le téléphone, l’entreprise et l’adresse postale sont facultatifs.