Systèmes IA & Architecture Agentique

Notre Philosophie sur l'IA

Laisse-moi être direct : la plupart des implémentations IA échouent. Pas parce que la technologie ne fonctionne pas, mais parce que les entreprises se précipitent dans l'IA sans comprendre ce qu'elles construisent ou pourquoi.

On l'a vu à répétition. Une entreprise veut "l'IA" parce que les concurrents l'ont. Ils s'inscrivent sur une plateforme SaaS, branchent une API et considèrent que c'est fait. Six mois plus tard, ils sont verrouillés avec un vendeur, paient des frais croissants, et leur "solution IA" n'est qu'un chatbot glorifié qui frustre les clients.

Ce n'est pas notre façon de travailler.

Notre philosophie est simple : tu possèdes ton IA. Pas dans un sens abstrait, mais littéralement. Les modèles, les données, l'infrastructure, le code. Quand on construit des systèmes IA, tu peux tout prendre et l'exécuter toi-même demain si tu veux.

L'IA devrait être une capacité que tu possèdes, pas un abonnement que tu loues.

Ce qu'on entend par Systèmes IA

Quand on parle de systèmes IA, on ne parle pas de chatbots. On parle de logiciels intelligents qui font vraiment du travail.

L'Architecture Qu'on Construit

Couche 1 : Orchestration de Modèles

Au sommet se trouve la couche d'orchestration. C'est le cerveau qui décide quels modèles utiliser, quand les utiliser et comment combiner leurs sorties.

Pourquoi l'orchestration compte : tu n'es pas verrouillé sur un modèle. Quand un meilleur modèle sort, tu changes. Quand les prix changent, tu optimises. Quand un provider a une panne, tu fais du failover.

Couche 2 : Gestion du Contexte

L'IA est aussi bonne que le contexte que tu lui donnes. Cette couche gère tout ce qui concerne la construction de ce contexte.

Couche 3 : Intégration d'Outils

Les systèmes IA doivent faire des choses, pas juste parler. Cette couche connecte l'IA à tes véritables systèmes business.

RAG : Faire Connaître Ton Business à l'IA

La Génération Augmentée par Récupération est comment on rend l'IA vraiment utile pour ton business spécifique.

Comment RAG Fonctionne

1. L'utilisateur demande : "Quelle est notre politique de retour enterprise ?"

2. Le système cherche dans ta base de connaissances les documents pertinents

3. Récupère : Accord Enterprise v2.3, Politique de Retours, SLA Support

4. L'IA lit ces documents et génère une réponse précise

5. La réponse inclut des citations pour que les utilisateurs puissent vérifier

Construire un RAG Efficace

Sélection de Modèles : Pas de Réponse Unique

Il n'y a pas de "meilleur" modèle IA. Il y a le meilleur modèle pour ta tâche, ton budget et tes exigences spécifiques.

Propriété & Pas de Lock-in

Laisse-moi expliquer ce qu'on entend par propriété en termes concrets.

Tu possèdes le code : Tout ce qu'on construit pour toi est à toi. Pas licencié, pas accessible via notre plateforme—vraiment à toi.

Tu possèdes les données : Tes données d'entraînement, tes embeddings, tes bases vectorielles, tes logs de conversation. Tout reste dans ton infrastructure.

Tu possèdes les modèles : Quand on fine-tune des modèles pour toi, ces poids fine-tunés sont à toi.

Pas de dépendances propriétaires : On ne construit pas de systèmes qui nécessitent nos outils propriétaires. Tout utilise des standards ouverts.

Où l'IA Fonctionne Vraiment Aujourd'hui

Démarrer avec Nous

Voici comment on s'engage typiquement sur les projets IA :

Phase 1 : Discovery (1-2 semaines) - On comprend ton business, tes données, tes systèmes existants.

Phase 2 : Proof of Concept (4-6 semaines) - On construit un prototype fonctionnel sur des données réelles.

Phase 3 : Build Production (8-16 semaines) - Implémentation complète avec toutes les couches décrites.

Phase 4 : Passation & Support - Tu possèdes tout. On forme ton équipe.

Conclusion

L'IA est une technologie transformatrice, mais seulement si tu la fais bien. Ça signifie construire pour la propriété, pas la dépendance. Démarrer avec des cas d'usage clairs. Mesurer tout et itérer basé sur les données.

Les entreprises qui gagneront avec l'IA ne sont pas celles qui l'adoptent en premier. Ce sont celles qui l'adoptent correctement—avec des systèmes qu'elles possèdent, comprennent et peuvent faire évoluer.

Si tu réfléchis à l'IA pour ton organisation, on sera ravis de partager ce qu'on a appris.