L'agence LLM.IA fiable, pas une démo.
Une agence LLM qui intègre des modèles de langage dans ton produit et tes ops et les rend fiables, au lieu d'une démo qui a marché une fois. On conçoit le RAG, on construit des agents avec tool calling, on choisit le bon modèle, et on ship les evals, garde-fous et contrôle des coûts qui l'empêchent de casser.
★★★★★Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth
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Freepik SpacesUne agence LLM ship des features fiables, pas une démo maligne.
N'importe qui peut appeler une API. Ancrer un modèle dans tes données, construire des agents qui agissent vraiment, et prouver la qualité avec des evals, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Intégration LLM
Des modèles de langage branchés à ton produit et tes ops
Une démo dans une fenêtre de chat, ce n'est pas une feature. On intègre les LLM dans les apps et les workflows sur lesquels ton business tourne vraiment : support, recherche, traitement documentaire, copilotes internes. On conçoit la pipeline RAG, on câble le function et le tool calling vers tes vrais systèmes, on met en place les embeddings et un vector DB sur tes données, et on ship derrière une API que ton équipe contrôle. Le modèle devient une brique fiable du produit, pas un jouet.
Voir un build type - Agents IA
Des agents qui bossent, pas qui répondent juste à une question
Le levier, ce n'est pas un chatbot, ce sont des agents qui possèdent une tâche de bout en bout avec outils et mémoire. On construit des agents IA pour le boulot qui bouffe la semaine de ton équipe : triage de tickets, extraction de données, recherche, ops multi-étapes. Chacun est scopé, n'a que les outils et permissions nécessaires, et part avec une étape de revue, pour qu'il fasse les 80% répétitifs pendant que tes gens gardent les arbitrages. Le function calling et le context engineering font le gros du travail.
Voir la méthode - Evals & garde-fous
Une fiabilité qui se mesure, pas des impressions de démo
Une feature LLM qui rend bien une fois et casse en prod, c'est pire que rien. On construit des evals pour que tu mesures la qualité avant et après chaque changement, on ajoute des garde-fous pour le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, et on câble l'observabilité pour que tu voies ce que le modèle fait en vrai. Coût et latence sont optimisés exprès : le bon modèle par tâche, du caching, et des prompts qui ne brûlent pas des tokens pour rien.
Voir les intégrations - Montée en compétence & ops
Ton équipe le possède, sans dépendre de nous
Une feature LLM maligne que personne chez toi ne sait maintenir, c'est un risque. On choisit le modèle qui colle (Claude, GPT, Gemini ou open weights), on documente les prompts, evals et garde-fous, et on forme ton équipe à le faire tourner et l'étendre. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc le boulot LLM se branche sur ta façon d'opérer au lieu de finir en projet à part.
Voir l'enablement IA
On ship les features LLM comme de l'ingénierie, pas un concours.
La plupart des projets LLM meurent pareil : une démo nickel, pas d'evals, pas de garde-fous, et la première mauvaise réponse en prod tue la confiance. Donc on le traite comme de l'ingénierie : ancré dans tes données avec le RAG, mesuré avec des evals, clos par des garde-fous, et réglé pour le coût, puis remis à une équipe qui sait le faire tourner.
- Audit · on cartographie tes cas d'usage et où un LLM apporte vraiment de la valeur, et où non
- Conception · RAG, agents, sélection de modèle, evals et garde-fous scopés avant la moindre ligne
- Build · on ship la feature avec tool calling, observabilité et contrôle des coûts intégrés
- Enablement · on documente prompts et evals, on forme ton équipe pour qu'elle le possède et l'étende
On ship des features LLM tous les jours.
On ne vend pas un palier de partenaire. On construit du vrai logiciel avec des LLM, y compris ce site, donc on les conçoit comme ils tiennent vraiment : ancrés dans les données, mesurés avec des evals, clos par des garde-fous, et réglés pour le coût et la latence. C'est exactement ce qui manque quand un projet LLM s'arrête à une démo qui rendait bien dans la salle.
- On ship des features LLM en prod tous les jours, donc on conçoit pour les evals, les garde-fous et le coût, pas pour une démo maligne une seule fois.
- Honnête par défaut : tout problème n'a pas besoin d'un LLM. Quand du code déterministe est moins cher et plus safe, on te le dit au lieu de te vendre un modèle.
- Tu repars autonome : les prompts, evals et garde-fous sont documentés dans ton repo, donc ton équipe le fait tourner et l'étend sans nous.
- Neutre sur le modèle. On choisit Claude, GPT, Gemini ou open weights selon le fit et le coût, pas selon un palier de partenariat qu'on serait payé à pousser.
Le modèle au cœur, le système fiable autour.
On construit les parties qui transforment un modèle de langage en débit fiable, puis on les connecte à ta façon d'opérer. Voici ce que couvre un vrai build LLM.
- Setup
Pipelines RAG
On construit la pipeline retrieval-augmented generation qui ancre le modèle dans tes données : chunking, embeddings, un vector DB, et un retrieval réglé pour que les réponses citent tes sources au lieu d'inventer.
- Setup
Agents IA & tool calling
On construit des agents avec function et tool calling câblés vers tes vrais systèmes, des permissions scopées et de la mémoire, pour qu'ils accomplissent des tâches multi-étapes au lieu de te rendre un paragraphe à traiter.
- Setup
Sélection de modèle
On choisit le bon modèle par tâche entre Claude, GPT, Gemini et open weights, et on conçoit pour le coût et la latence, pour que tu ne paies pas des prix frontier sur du boulot qu'un modèle plus petit ou moins cher fait aussi bien.
- Setup
Evals & garde-fous
On construit des evals pour mesurer la qualité sur tes vrais cas et des garde-fous pour le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, pour qu'un changement de prompt ou une montée de modèle ne régresse pas ta feature en silence.
- Setup
Fine-tuning & context engineering
Quand le prompting et le RAG plafonnent, on utilise le fine-tuning ou le context engineering pour les cas qui en ont besoin, et on te dit honnêtement quand un plus gros modèle ne réglera pas le problème.
- Setup
Déploiement & observabilité
On ship la feature derrière une API avec logging, tracing et dashboards de coût, pour que tu voies ce que le modèle fait en prod, attrapes le drift, et gardes la facture prévisible.
On cartographie où un LLM colle, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes cas d'usage, tes données et ta stack. Tu repars avec un avis honnête sur où un modèle de langage aide vraiment, quoi construire en premier, et quoi garder en code simple. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton problème.
- Un avis honnête sur où un LLM aide vraiment
- Le RAG, les agents ou les evals à construire en premier
- Le bon modèle pour le job et le coût que ça implique
- Un avis franc sur ce qu'il ne réglera pas
Comment on mène un build LLM.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne ship pas une feature avant que les evals existent, on ne lâche pas un agent sans garde-fous, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit des cas d'usage
Trouver où un LLM apporte vraiment de la valeur
On s'assoit avec ton équipe et on regarde le vrai boulot : volume de support, documents que personne n'a le temps de lire, recherche qui ne trouve rien, ops répétitives. On regarde tes données et ta stack. La moitié de la valeur, c'est de te dire quels cas un LLM règle et lesquels sont moins chers et plus safe en code simple, pour que tu ne déploies pas un modèle de langage contre un problème qu'il ne réglera pas.
- Étape 2 · Architecture & données
Concevoir le RAG, les agents et le choix de modèle
On conçoit la pipeline avant de l'écrire : ce qui est récupéré, comment c'est chunké et embeddé, quel vector DB, où s'insèrent les agents et le tool calling, et quel modèle par tâche entre Claude, GPT, Gemini et open weights. La qualité dépend de tes données, donc on est honnête tôt sur ce que tes sources peuvent supporter ou non, et sur quoi nettoyer en premier.
- Étape 3 · Build avec evals
Shipper la feature avec une qualité mesurable
On construit la pipeline RAG ou les agents, on câble le function calling vers tes systèmes, et on ajoute des evals dès le jour 1 pour que la qualité soit mesurée, pas devinée. Les garde-fous gèrent le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, l'observabilité montre ce que le modèle fait en prod, et coût et latence sont réglés exprès. Un humain reste dans la boucle sur tout ce qui compte.
- Étape 4 · Déployer & intégrer
Le mettre dans ton produit et ta stack
On déploie la feature derrière une API et on la branche aux apps et workflows sur lesquels ton business tourne, avec logging, tracing et dashboards de coût dès le départ. Le modèle bosse là où ton équipe et tes utilisateurs sont déjà, pas dans une démo à part, et tu vois le drift, le coût et la qualité d'un coup d'œil au lieu de l'apprendre par une plainte.
- Étape 5 · Former & transmettre
Former l'équipe, puis se pousser du chemin
On documente les prompts, les evals, les garde-fous et les choix de modèle, et on forme ton équipe à faire tourner, debugger et étendre la feature. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre RAG, agents et le SDK de A à Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe à l'échelle, on en parle à part, mais tu repars capable de le posséder.
On est jugé sur les features qui shippent.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a construit les features LLM, et le fait que ces features tenaient encore après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Les prompts, evals et garde-fous vivent dans ton repo, possédés par ton équipe
- Qualité mesurée avec des evals avant que quoi que ce soit atteigne un utilisateur
- Des agents scopés, clos par des garde-fous, l'humain gardé dans la boucle
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit des features
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence LLM ?
Une agence LLM intègre des modèles de langage dans ton produit et tes opérations pour qu'ils marchent de façon fiable, au lieu de te laisser une démo qui a impressionné une fois. On conçoit et on construit des pipelines RAG, des agents IA avec function et tool calling, le setup embeddings et vector DB sur tes données, des evals pour mesurer la qualité, et des garde-fous pour le contrôle des hallucinations. On choisit le bon modèle entre Claude, GPT, Gemini et open weights, on optimise coût et latence, et on ship derrière une API que ton équipe possède. L'objectif, c'est une feature fiable en prod, pas un prototype que personne ne croit.Combien coûte un projet LLM ?
Ça dépend du périmètre : une seule feature RAG n'a rien à voir avec la construction de plusieurs agents branchés à tes systèmes avec evals et observabilité. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver où un LLM aide vraiment, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage du modèle lui-même, tu le paies au fournisseur (Anthropic, OpenAI, Google) directement, ou tu self-host des open weights ; on conçoit la sélection de modèle et le caching pour que la facture de tokens reste prévisible au lieu de te surprendre.Quand un LLM est-il le mauvais outil ?
Plus souvent que le hype ne l'admet, et on te le dira. Si la tâche est une règle claire, un lookup ou un calcul, du code déterministe est moins cher, plus rapide et plus safe qu'un modèle de langage, et il n'hallucine pas. Les LLM gagnent leur place sur le langage, l'ambiguïté et les données non structurées : support, recherche, traitement documentaire, rédaction. Une partie de l'audit, c'est de tracer cette ligne honnêtement, pour que tu ne paies pas des prix de modèle frontier sur du boulot qu'un simple script fait mieux.C'est quoi le RAG et on en a besoin ?
Le RAG (retrieval-augmented generation) ancre le modèle dans tes propres données : au lieu de répondre depuis son entraînement seul, il récupère les documents pertinents dans un vector DB et répond à partir d'eux, ce qui coupe les hallucinations et lui permet de citer ses sources. Pour la plupart des cas business (support, recherche interne, Q&A documentaire), le RAG est la bonne architecture avant même d'envisager le fine-tuning. On construit le chunking, les embeddings et le retrieval, et on le règle pour que les réponses soient ancrées, pas inventées.Vous construisez des agents IA, pas juste un chatbot ?
Oui, c'est là qu'est le levier. Un chatbot répond ; un agent agit. On construit des agents avec function et tool calling câblés vers tes vrais systèmes, des permissions scopées et de la mémoire, pour qu'ils accomplissent du boulot multi-étapes : triage de tickets, extraction de données, recherche, ops. Chaque agent est scopé à une tâche, n'a que les outils nécessaires, et part avec une étape de revue où un humain valide ce qui compte. Il fait les 80% répétitifs sans sortir ton équipe de la décision.Comment vous empêchez le modèle d'halluciner ?
Tu ne peux pas l'éliminer, mais tu peux le contrôler, et c'est une partie centrale du job. On ancre les réponses dans tes données avec le RAG pour que le modèle bosse depuis de vraies sources, on ajoute des garde-fous qui attrapent les sorties dangereuses ou hors-sujet, et on construit des evals qui mesurent à quelle fréquence il se trompe sur tes vrais cas, avant et après chaque changement. L'observabilité en prod montre le drift tôt. On est honnête : aucun setup n'est parfait, donc on garde un humain dans la boucle partout où une mauvaise réponse coûte cher.Vous utilisez quel modèle : Claude, GPT, Gemini ou open weights ?
Celui qui colle à la tâche et au budget. On est neutre sur le modèle et on n'a aucun palier de partenaire à pousser. Pour certains boulots, un modèle frontier comme Claude ou GPT vaut le coup ; pour des cas à gros volume ou sensibles au coût, un modèle plus petit ou en open weights self-host est le meilleur choix, et Gemini colle à d'autres. On choisit par tâche, on conçoit pour le coût et la latence, et on construit des evals pour que tu compares les modèles sur tes vraies données au lieu de croire un benchmark.Vous formez notre équipe ou vous construisez juste ?
Les deux, et c'est à la transmission que la plupart des projets LLM échouent en silence. Une feature que personne chez toi ne sait maintenir, c'est un risque. On documente les prompts, les evals, les garde-fous et les choix de modèle dans ton repo, et on forme ton équipe à la faire tourner, la debugger et l'étendre. Si tu veux aller plus loin, on a une formation IA qui couvre RAG, agents et le SDK de A à Z, pour que ton équipe construise la prochaine feature sans nous.
Arrête de shipper des démos. Ship quelque chose de fiable.
Un audit de 60 minutes, tes cas d'usage cartographiés, un plan de build avec les evals et les garde-fous intégrés. Si ton équipe peut le faire tourner en interne après qu'on l'ait construit, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.
