Intelligence Artificielle
LLM, RAG et bases vectorielles (OpenAI, Gemini) – sans entraînement ML bespoke
LLM, RAG et bases vectorielles (OpenAI, Gemini) – sans entraînement ML bespoke
L'intelligence artificielle transforme la manière d'opérer. Nous déployons des solutions IA adaptées à vos enjeux métiers.
Architectures RAG ancrant les réponses des LLM dans vos contenus. Ingestion, chunking, embeddings, indexation et retrieval pertinents.
Embeddings (OpenAI, open‑source), stockage vectoriel (pgvector, Qdrant/Weaviate), citations, filtres, et garde‑fous (safety, confidentialité).
Orchestration LLM (function calling, outils, sorties structurées), prompts robustes, coûts/latences maîtrisés. Pas d'entraînement ML bespoke.
Gouvernance, cache, monitoring, retries/timeouts/fallbacks. Conformité et confidentialité garanties.
Conception d'assistants LLM reliés à vos données via RAG. Support, recherche interne, qualification de prospects, automatisation.
Multilingues, contextuels, intégrés (CRM, helpdesk). Journalisation minimale et « ephemeral keys » quand possible.
Modèles locaux (Llama) pour cas sensibles (Ollama/llama.cpp, GPU/CPU). Choix, quantization, optimisation.
Observabilité (coûts, tokens, latences, qualité), guardrails et évaluation continue. Orchestration des workflows IA.
Assistants LLM reliés au contenu via RAG, recherche sémantique et parcours par besoins.
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RAG orienté données financières et FAQ, vectorisation des contenus et réponses sourcées.
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Base vectorielle et assistants pour la recherche d’information multi‑portails (UM6SS, établissements).
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