Intégration de LLM en entreprise : sur vos données, en production
Nous connectons un LLM à votre documentation et le mettons en production en 6-10 semaines. Il répond en citant la source et, s'il ne la trouve pas, passe la main à une personne.
- 90%+ Précision RAG
- 01 · Systèmes Lit ERP, CRM et e-mail
- 02 · Objectif Planifie les étapes
- 03 · Proposition Avec les preuves
- 04 · Contrôle Une personne valide
- 05 · Action Agit dans vos systèmes
- 06 · Journal Tout reste tracé
- Apprend de chaque validation
- ISO 27001 Sécurité de l'information
- ISO 42001 Management de l'IA
- ENS Schéma national de sécurité espagnol
- 5,0 sur Clutch · avis vérifiés
- Depuis 2009 Ingénierie logicielle et IA
En chiffres
Résultats en production
Impact financier réel des LLMs bien implémentés.
- -50% Tickets L1 Détournés par chatbot
- 0,02€ Coût/Requête Infrastructure comprise, contre 8-15 € pour un agent humain
- 24/7 Disponibilité Sans shifts ni jours fériés
Pourquoi
RAG enterprise, chatbots, APIs IA
Des LLMs qui répondent à partir de votre documentation et citent la source
Nous ne sommes pas un wrapper ChatGPT. Nous implémentons une architecture RAG qui ancre les réponses dans votre vraie documentation. Multi-modèle (GPT, Claude, Llama) sans dépendance fournisseur. Serveurs EU pour conformité RGPD et EU AI Act.
- 90%+ Précision
- ✓ Cite la source
- ✓ EU Data
Définition
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi réduit-il les hallucinations ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) recherche dans votre documentation avant de répondre. Le LLM répond à partir de ce qu'il trouve et cite la source. S'il ne trouve rien de pertinent, il le dit et passe la main à une personne. La différence entre un chatbot qui nuit à votre marque et un qui la renforce.
Ce qui est inclus
Livrables du service
Ce que vous recevez. Prêt pour la production.
- Système RAG sur votre documentation
- Interface chat ou endpoint API
- Protections anti-hallucination
- Tableau de bord usage et précision
- Boucle de feedback pour amélioration
- Documentation technique complète
Résumé
Résumé exécutif
Pour la direction.
L'intégration de LLMs réduit les coûts opérationnels du service client de 40-60% en automatisant les tickets L1. Avec le RAG, le système répond en citant votre documentation et, s'il ne trouve pas la réponse, passe la main à une personne : cela réduit les "hallucinations" qui nuisent à la marque.
ROI démontrable en 4-8 mois. Solution évolutive adaptée à la complexité de chaque cas. Conçu pour respecter le RGPD et l'EU AI Act, avec serveurs EU.
Pour le CTO
Résumé technique
Pour le CTO.
Architecture RAG avec vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks optimisés et embeddings sémantiques. Support multi-modèle (GPT, Claude, Llama, Mistral) sans dépendance fournisseur.
Protections sécurité: seuil de confiance, escalade humaine, filtrage de contenu. Déploiement sur votre cloud (AWS, GCP, Azure) ou infrastructure on-premise pour maximum de confidentialité.
Pour qui
Est-ce pour vous?
Les LLMs en production nécessitent des données structurées et du volume.
Pour qui
- Entreprises avec volume élevé de tickets L1 cherchant à réduire les coûts.
- Organisations avec base documentaire étendue (FAQs, manuels, politiques) sous-utilisée.
- CTOs nécessitant de l'IA en production avec conformité RGPD et données EU.
- Équipes produit voulant des fonctionnalités IA sans construire de zéro.
À qui cela ne s'adresse pas
- Projets nécessitant seulement un wrapper ChatGPT sans personnalisation.
- Entreprises sans documentation structurée comme base de connaissances.
- Projets sans volume de données ou tickets suffisant pour justifier un MVP fonctionnel.
Points clés
Solutions LLM enterprise
Cas d'usage avec ROI prouvé.
- 01
Bot de support client
Chatbot sur FAQs et documentation. Résout L1, escalade L2/L3 avec contexte. -40-60% tickets.
- 02
Assistant de connaissances
Assistant interne sur politiques et processus. -50% temps d'intégration.
- 03
Traitement de documents
Extraction structurée de contrats, factures, rapports. Minutes vs heures.
- 04
Endpoints API personnalisés
APIs IA intégrées dans votre application. Classification, résumé, analyse. Sans dépendance. Si votre application tourne sous Laravel, voyez intégrer l'IA dans Laravel.
Notre méthode
Processus d'intégration
Du concept à la production en 6-10 semaines.
- 01
Cas d'usage & architecture
Définition, sources de données, métriques de succès. Évaluation EU AI Act.
- 02
Pipeline de données
Ingestion, chunking, embeddings, vector store. Précision 90%+.
- 03
Intégration LLM
Prompts optimisés, protections, interface ou API. Contrôle des hallucinations.
- 04
Production & itération
Déploiement, monitoring, amélioration continue basée sur usage réel.
Risques et comment nous les couvrons
Risques et mitigation
Nous anticipons les problèmes avant qu'ils surviennent.
- 01
Hallucinations du modèle
AtténuationArchitecture RAG avec seuil de confiance et escalade humaine en cas de doute.
- 02
Données sensibles vers tiers
AtténuationOption modèles self-hosted (Llama, Mistral) sans données sortant de votre périmètre.
- 03
Dépendance fournisseur
AtténuationAbstraction multi-modèle permettant de changer de fournisseur avec modifications minimales.
- 04
Non-conformité réglementaire
AtténuationServeurs EU, documentation RGPD, classification EU AI Act incluse.
Technologies
Technologies LLM
Multi-modèle, sans dépendance.
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Qdrant
- ChromaDB
- Python
- FastAPI
La preuve
Pourquoi Kiwop pour les LLMs
Nous ne sommes pas des vendeurs de "wrappers ChatGPT". Nous implémentons de la technologie qui génère des résultats business depuis 2009. Et nous l'appliquons chez nous : le chatbot de kiwop.com fonctionne avec Claude via l'API d'Anthropic, et notre plateforme Nexo intègre des LLMs en production au quotidien.
- 17 Années d'expérience
- 90+ Précision RAG
- 6-10 Semaines jusqu'à la production
Ce qui est inclus
Ce que chaque projet LLM inclut
Solutions sur mesure avec ROI démontrable.
- Chatbot RAG interne sur votre documentation
- Système client avec intégrations CRM et escalade
- Inclut développement, déploiement, 3 mois de tuning
- ROI typique : 4-8 mois
Sources
Sources des chiffres de cette page
D'où viennent les données de confidentialité, de réglementation et de cas que nous citons. Les autres chiffres sont des estimations issues de notre expérience. Consultées le 26 septembre 2026.
- OpenAI, confidentialité entreprise (Enterprise privacy) Par défaut, OpenAI n’entraîne pas ses modèles avec les données envoyées via l’API ou ses offres entreprise.
- Anthropic, centre de confidentialité : mes données servent-elles à l’entraînement ? Par défaut, Anthropic n’utilise pas pour l’entraînement les entrées et sorties de ses produits commerciaux, API comprise.
- Étude de cas : Nexo Plateforme propre de Kiwop, avec des LLMs et des agents IA en production chaque jour.
- Règlement (UE) 2016/679 (RGPD), EUR-Lex Texte officiel sur la protection des données.
- Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle (EU AI Act), EUR-Lex Texte officiel de la classification par niveau de risque et des obligations que nous citons.
Questions fréquentes
Questions exécutives
Ce que les CTOs demandent.
Mes données vont-elles à OpenAI/Anthropic?
Avec l'API enterprise, vos données n'entraînent pas les modèles. Pour maximum de confidentialité, nous déployons Llama/Mistral sur votre cloud. Toujours sur serveurs EU.
Comment réduisez-vous les hallucinations ?
Architecture RAG qui ancre les réponses dans de vrais documents. Protections qui détectent la faible confiance et passent la main à une personne. Les hallucinations baissent nettement, mais pas à zéro : c'est pourquoi chaque réponse cite sa source.
GPT, Claude, ou Llama?
Ça dépend du cas. Nous faisons des tests comparatifs avec vos données. Pas de dépendance à un seul fournisseur.
Que se passe-t-il quand le LLM ne sait pas?
Il répond clairement qu'il n'a pas l'information. Optionnellement, escalade à l'humain avec le contexte de la conversation.
Êtes-vous conformes RGPD et EU AI Act?
Données sur serveurs EU. Pour haut risque EU AI Act: classification, documentation technique et gouvernance incluses.
Meilleur modèle pour données sensibles?
Llama ou Mistral self-hosted. Données ne quittent jamais votre périmètre. Performance comparable aux modèles frontière.
Puis-je changer de fournisseur LLM?
Architecture conçue pour zéro dépendance fournisseur. Abstraction permettant de changer avec modifications minimales.
Quelle précision puis-je attendre?
90%+ de précision avec RAG bien configuré. Nous itérons jusqu'au seuil avant production. Après le déploiement, le LLMOps maintient cette précision stable.
Intégration LLM ou agent IA?
L'intégration LLM couvre la question-réponse : chatbots, RAG d'entreprise et APIs. Un agent IA exécute en plus des actions dans vos systèmes. En cas de doute, un conseil en IA clarifie l'approche avant d'investir.
Prochaine étape
Que voulez-vous connecter à un LLM ?
30 minutes avec la personne qui va concevoir le système, pas avec un commercial. Nous vous disons ce qui peut être construit avec vos données, ce que cela coûterait et ce qui n'en vaut pas la peine. Nous répondons en moins de 24 heures. Si vous préférez commencer par le diagnostic complet : Audit IA à partir de 3 000 €.
- Sans engagement
- Réponse en 24h
- Proposition personnalisée
Références
Des projets où nous l'appliquons
Loviux
La Salve
Nexo
Parlons-en.
Consultation technique initiale
IA, sécurité et performance. Diagnostic avec proposition par phases.
- NDA disponible
- Réponse <24h
- Proposition par phases
Votre premier rendez-vous est avec un Architecte Solutions, pas un commercial.
Parler à un architecte