Intégration de LLM en entreprise : réduisez de 50% les demandes de support
LLMs connectés à votre vraie documentation. Architecture RAG qui cite ses sources, chatbots qui escaladent en cas de doute, et un contrôle des hallucinations en production. Serveurs EU, conformité RGPD et EU AI Act.
- 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 · 6 avis vérifiés
- Depuis 2009 Ingénierie depuis l'Espagne pour l'Europe et les Amériques
En chiffres
Résultats en production
Impact financier réel des LLMs bien implémentés.
- -50% Tickets L1 Détournés par chatbot
- 0,02€ Coût/Requête vs 8-15€ avec agent
- 24/7 Disponibilité Sans shifts ni jours fériés
Pourquoi
RAG enterprise, chatbots, APIs IA
LLMs qui n'inventent pas de réponses
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
- 0 Hallucinations
- ✓ EU Data
Définition
Qu'est-ce que RAG et pourquoi n'hallucine-t-il pas?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) recherche dans votre documentation avant de répondre. Le LLM n'invente pas: il synthétise l'information trouvée. S'il ne trouve rien de pertinent, il le dit. 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. L'architecture RAG garantit des réponses basées sur votre vraie documentation, éliminant le risque d'"hallucinations" qui nuisent à la marque.
ROI démontrable en 4-8 mois. Solution évolutive adaptée à la complexité de chaque cas. Conformité totale RGPD et 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.
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. Prévention 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 15+ ans. 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.
- 15+ Années d'expérience
- 90+ Précision RAG
- 0 Hallucinations en 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
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 prévenez-vous les hallucinations?
Architecture RAG qui ancre les réponses dans de vrais documents. Protections qui détectent la faible confiance et escaladent à l'humain.
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.
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