Intégration LLMs -50% tickets L1 sans hallucinations 

LLMs connectés à votre vraie documentation. Architecture RAG qui cite ses sources, chatbots qui escaladent en cas de doute, et zéro "hallucinations" en production. Serveurs EU, conformité RGPD et EU AI Act.

-50% Tickets L1
90%+ Précision RAG
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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-4, Claude, Llama) sans dépendance fournisseur. Serveurs EU pour conformité RGPD et EU AI Act.

rag/pipeline.py
# Pipeline RAG - Sans hallucinations
async def query(question: str):
docs = await vector_store.search(
embed(question), top_k=5
)
if docs.confidence < 0.8:
return "No tengo información"
return llm.generate(docs, question)
90%+ Précision
0 Hallucinations
EU Data

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 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.

Investissement typique: €15.000-50.000 selon complexité. ROI démontrable en 4-8 mois. Conformité totale RGPD et EU AI Act avec serveurs EU.

Résumé technique

Pour le CTO.

Architecture RAG avec vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks optimisés et embeddings sémantiques. Support multi-modèle (GPT-4o, Claude, Llama 3, 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.

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.

Pour qui pas

  • Projets nécessitant seulement un wrapper ChatGPT sans personnalisation.
  • Entreprises sans documentation structurée comme base de connaissances.
  • Budgets inférieurs à €12K pour un MVP fonctionnel.

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.

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 mitigation

Nous anticipons les problèmes avant qu'ils surviennent.

Hallucinations du modèle

Mitigación:

Architecture RAG avec seuil de confiance et escalade humaine en cas de doute.

Données sensibles vers tiers

Mitigación:

Option modèles self-hosted (Llama, Mistral) sans données sortant de votre périmètre.

Dépendance fournisseur

Mitigación:

Abstraction multi-modèle permettant de changer de fournisseur avec modifications minimales.

Non-conformité réglementaire

Mitigación:

Serveurs EU, documentation RGPD, classification EU AI Act incluse.

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. IA responsable, sans hallucinations, ROI démontrable.

15+ Années d'expérience
90+ Précision RAG
0 Hallucinations en production

Prix chatbot RAG et intégration LLMs

Prix mis à jour janvier 2026.

Chatbot RAG interne: 20 000-35 000 EUR
Système client avec intégrations: 40 000-75 000 EUR
Inclut développement, déploiement, 3 mois de tuning
ROI typique: 4-8 mois

Questions executives

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-4, 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 3 ou Mistral self-hosted. Données ne quittent jamais votre périmètre. Performance comparable à GPT-4.

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.

Besoin d'un chatbot ou d'un agent?

Évaluation d'Architecture RAG. Nous concevons l'intégration sécurisée avec vos données. Sans hallucinations, conformité RGPD et EU AI Act.

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Sans engagement Réponse en 24h Proposition personnalisée
Dernière mise à jour: février 2026

Audit
technique initial.

IA, sécurité et performance. Diagnostic avec proposition par phases.

NDA disponible
Réponse <24h
Proposition par phases

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