Cloud, local ou hybride

Intégration IA générative et modèles locaux

ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama, Qwen ou DeepSeek : connectez le bon modèle à vos applications, vos données et vos processus

Une architecture adaptée à votre projet, pas une dépendance à un fournisseur

J'intègre des modèles d'IA générative dans vos outils métier, vos sites, vos logiciels et vos workflows. Cela peut prendre la forme d'un assistant documentaire, d'une extraction automatique, d'un moteur de rédaction, d'un agent supervisé ou d'une brique d'analyse invisible pour l'utilisateur.

Vous n'êtes pas limité à ChatGPT. Je travaille avec les API d'OpenAI, d'Anthropic, de Google et de Mistral, les services cloud qui les hébergent, ainsi que des modèles exécutés sur votre propre infrastructure. Le choix repose sur vos cas de test, la sensibilité des données, la latence, le volume et le coût complet.

Une couche d'intégration claire évite de disperser les appels aux fournisseurs dans tout votre code. Elle facilite les tests, la supervision et le changement de modèle lorsque vos besoins évoluent.

Les solutions que je peux développer

Assistant connecté à vos documents

Un assistant recherche les passages utiles dans vos sources avant de répondre. Cette architecture, appelée RAG, permet de travailler sur vos documentations, bases de connaissances et espaces de fichiers.

  • Réponses accompagnées de leurs sources
  • Droits appliqués avant la recherche documentaire
  • Index actualisé et documents retirés synchronisés
  • Modèles de génération et d'embeddings cloud ou locaux

Voir le détail et les exemples

IA intégrée à votre application métier

Le modèle devient une brique de votre CRM, ERP, outil support, SaaS ou logiciel interne. Les appels passent par votre backend et les clés ne sont jamais exposées dans le navigateur.

  • Synthèse, classification et extraction de champs
  • Sorties structurées validées par votre code
  • Files de traitement, limites, reprises et journalisation
  • Interface adaptée au travail réel des utilisateurs

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Agents et outils sous contrôle

Un agent peut consulter une base, préparer une action ou enchaîner plusieurs outils. Son périmètre est borné et les opérations sensibles restent soumises à vos règles.

  • Outils autorisés un par un, avec droits minimaux
  • Validation humaine avant une action à impact
  • Connexions API, MCP et services internes
  • Limites d'exécution, traces et mécanisme d'arrêt

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Traitement documentaire et multimodal

Selon le modèle retenu, la solution peut combiner texte, images, audio et documents pour réduire une saisie ou préparer une vérification.

  • OCR, transcription et analyse de documents
  • Extraction vers JSON ou vers votre base métier
  • Comparaison de pièces et détection d'informations manquantes
  • Contrôle humain des résultats à enjeu

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Assistant documentaire et recherche RAG

L'assistant ne répond pas seulement avec les connaissances générales du modèle. Il recherche d'abord dans vos propres sources, puis construit une réponse traçable à partir des passages retenus.

Exemples de réalisations

  • Assistant de support interne sur vos procédures et votre base de connaissances
  • Moteur de recherche conversationnel pour une documentation technique ou produit
  • Assistant juridique ou qualité qui cite les clauses et pages sources, avec relecture humaine
  • Recherche multilingue dans des PDF, pages web, fichiers Word ou espaces partagés

Fonctions et architecture possibles

  • Collecte, nettoyage, OCR, découpage et indexation automatique des documents
  • Recherche hybride par mots-clés et vecteurs, avec PostgreSQL/pgvector, Qdrant ou votre moteur existant
  • Citations cliquables, historique, retours utilisateurs et réponse multilingue
  • Index et embeddings hébergés en local ou dans votre cloud privé

Livraison : interface de recherche, pipeline d'ingestion, gestion des droits, corpus de questions de test et tableau de suivi de la qualité.

Fonctions IA dans vos applications métier

L'IA est intégrée à l'écran ou au processus où le travail se déroule déjà. L'utilisateur n'a pas besoin de copier ses données dans un outil conversationnel séparé.

Exemples de réalisations

  • Résumé d'un compte client, d'un dossier ou d'un historique dans votre CRM
  • Tri et qualification de demandes entrantes avec proposition de réponse pour le support
  • Génération ou adaptation de fiches produit, comptes rendus et rapports métier
  • Extraction de champs vers votre ERP, votre SaaS ou une base de données existante

Fonctions et architecture possibles

  • API backend, webhooks, streaming des réponses et traitement asynchrone
  • Sorties JSON validées, règles métier, quotas et limites par utilisateur ou client
  • Cache, files d'attente, reprise sur erreur et journalisation des appels
  • Routage entre plusieurs modèles et possibilité de changer de fournisseur

Livraison : code d'intégration, interface utilisateur, API documentée, règles de validation, tests et supervision de la consommation.

Agents IA connectés à vos outils

L'agent ne se contente pas de rédiger : il peut rechercher une information, appeler une API et préparer une suite d'opérations. Chaque capacité reste limitée par des permissions explicites.

Exemples de réalisations

  • Agent support qui consulte le dossier, propose une réponse et prépare un ticket
  • Agent commercial qui recherche des informations et prépare une mise à jour du CRM
  • Agent de reporting qui collecte des indicateurs et produit une synthèse périodique
  • Agent technique qui interroge des services internes ou exécute des diagnostics bornés

Fonctions et architecture possibles

  • Workflows à étapes, mémoire limitée au besoin et reprise après interruption
  • Outils REST, bases de données, MCP et services internes avec droits minimaux
  • Validation humaine avant envoi, écriture, paiement ou modification sensible
  • Budget d'exécution, délai maximal, bouton d'arrêt et trace complète des actions

Livraison : orchestrateur, connecteurs d'outils, écrans de validation, règles d'autorisation, scénarios de refus et journal d'exécution.

Documents, images et audio

Plusieurs modèles et outils spécialisés peuvent être combinés pour transformer des contenus non structurés en informations exploitables par vos applications.

Exemples de réalisations

  • Lecture de factures, formulaires, contrats ou pièces administratives avec extraction de champs
  • Transcription et synthèse de réunions, d'appels ou de notes vocales
  • Analyse d'images produit, de captures ou de documents scannés selon un référentiel
  • Comparaison de documents et signalement de différences ou d'éléments manquants

Fonctions et architecture possibles

  • OCR, transcription avec un modèle adapté, analyse visuelle et génération structurée
  • Validation des formats, calculs déterministes et seuils de revue humaine
  • Traitement par lot ou à la demande, avec suivi des erreurs et des documents rejetés
  • Pipeline local possible pour les documents qui ne doivent pas être envoyés à une API externe

Livraison : pipeline de traitement, interface de vérification, export vers vos outils, règles de validation et corpus de documents de test.

Modèles cloud et modèles locaux : tout le spectre est possible

API et plateformes cloud

Pour accéder rapidement à des modèles performants sans gérer vous-même l'infrastructure d'inférence.

  • OpenAI et ChatGPT via API ou Azure OpenAI
  • Claude via Anthropic ou une plateforme cloud compatible
  • Gemini via Google AI ou Vertex AI
  • Mistral via La Plateforme ou votre environnement cloud
  • Autres fournisseurs et passerelles multi-modèles selon le besoin

Modèles exécutés en local

Pour garder l'inférence dans votre réseau, votre serveur ou votre cloud privé, avec un niveau de contrôle plus direct sur l'infrastructure.

  • Familles Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek, Gemma ou Phi
  • Ollama pour un déploiement simple et une API locale
  • vLLM pour servir des modèles à plus forte volumétrie
  • llama.cpp pour certains environnements contraints
  • Embeddings, recherche vectorielle et garde-fous hébergés avec le modèle

Architecture multi-modèles

Un même projet peut utiliser plusieurs modèles plutôt que d'en choisir un seul pour toutes les tâches.

  • Routage selon la difficulté, la langue ou la confidentialité
  • Petit modèle local pour les tâches simples et fréquentes
  • Modèle cloud pour une analyse ponctuelle plus exigeante
  • Solution de secours, limites de coût et comparaison sur corpus
  • Abstraction des fournisseurs pour limiter la dépendance technique

Les noms ci-dessus décrivent des familles et des outils, pas un choix imposé. Les versions disponibles, leurs licences, leurs capacités et leurs conditions de traitement sont vérifiées au moment du cadrage.

Cloud, local ou hybride : comment décider ?

Cloud pour démarrer vite

Adapté à un prototype, à une volumétrie variable ou à une tâche qui bénéficie des modèles les plus capables.

  • Mise en route sans achat de GPU
  • Capacités évoluées selon le fournisseur
  • Facturation liée à l'usage et aux contextes
  • Contrats, régions, conservation et sous-traitants à examiner

Local pour maîtriser l'exécution

Pertinent lorsque l'inférence doit rester dans votre environnement, que le volume est régulier ou que la personnalisation prime.

  • Infrastructure, réseau et accès sous votre contrôle
  • Coût matériel et exploitation à dimensionner
  • Quantization possible selon la qualité acceptée
  • Licence du modèle, mises à jour et sécurité à gérer

Hybride pour arbitrer cas par cas

La donnée sensible peut rester sur un modèle local tandis qu'une tâche moins critique est confiée à une API externe.

  • Règles de routage documentées et testables
  • Minimisation des données avant tout appel externe
  • Repli prévu en cas d'indisponibilité
  • Mesure séparée de la qualité, de la latence et du coût

Local ne signifie pas automatiquement conforme ou sécurisé. Il faut encore protéger les journaux, les index, les sauvegardes, les accès et les serveurs. À l'inverse, une API cloud peut convenir à de nombreux projets lorsque les flux et les engagements de traitement sont correctement cadrés.

Sécurité et fiabilité intégrées à la conception

Permissions et flux de données

Les accès reprennent votre authentification et vos autorisations. Les documents et outils sont filtrés avant récupération, pas seulement après génération.

  • Cartographie des données envoyées à chaque composant
  • Minimisation des champs et exclusion des secrets
  • Règles de conservation pour entrées, sorties et index
  • Revue des transferts, régions et engagements contractuels

Injections de prompt et outils

Les documents, pages web et retours d'outils sont traités comme des contenus non fiables. Une instruction trouvée dans une source ne devient jamais une autorisation.

  • Séparation des instructions système et des données
  • Destinations et opérations explicitement autorisées
  • Confirmation des actions sensibles et limitation des débits
  • Tests d'attaque et scénarios de refus documentés

Supervision et validation humaine

La trace relie une réponse à sa configuration, ses sources et ses actions, sans enregistrer indistinctement des données sensibles.

  • Versions du modèle, des prompts et des règles utilisées
  • Sources, appels d'outils, erreurs et validations
  • Métriques de latence, de consommation et de disponibilité
  • Reprise humaine proportionnée aux conséquences

Évaluation sur vos propres cas

Les modèles sont comparés sur un corpus représentatif, y compris les documents incomplets, les droits refusés et les demandes hors périmètre.

  • Justesse, complétude et respect des consignes
  • Contrôle des sorties structurées et des permissions
  • Mesure de la latence et du coût par tâche
  • Tests de non-régression avant chaque changement

Du cas d'usage au modèle exploité

1

Cadrer

Processus, utilisateurs, données, risques, volumétrie et critères de réussite sont définis avant le choix technique.

2

Comparer

Plusieurs modèles cloud ou locaux sont testés sur vos exemples, avec une mesure de la qualité, du coût et de la latence.

3

Intégrer

Le modèle rejoint votre application avec ses connecteurs, ses contrôles, son interface et sa supervision.

4

Exploiter

Les tests, la documentation, le suivi et la procédure de changement de modèle permettent de maintenir la solution.

Livrables et prérequis

Ce qui est livré

  • Cadrage du cas d'usage et critères d'acceptation
  • Comparatif des modèles et architecture des flux
  • Code d'intégration, connecteurs et configuration
  • Environnement local ou cloud selon le choix retenu
  • Corpus d'évaluation et tests de non-régression
  • Documentation d'exploitation et transfert de compétences

Ce qui est nécessaire

  • Un responsable métier et un interlocuteur technique
  • Un processus cible et des exemples représentatifs
  • Accès aux environnements, API et référentiels concernés
  • Règles de permissions et classification des données
  • Contraintes d'hébergement, de sécurité et de conservation
  • Pour le local, informations sur les serveurs, GPU et volumétrie

Une pratique concrète de l'orchestration multi-modèles

AI Labs Audit illustre mon expérience de l'orchestration de nombreux modèles, de la normalisation de réponses hétérogènes, du traitement asynchrone et de la gestion des erreurs. La plateforme compare aussi des réponses avec et sans recherche web et expose une API ainsi qu'un serveur MCP.

Ce projet apporte une preuve de pratique technique multi-modèles. Votre architecture reste néanmoins définie à partir de vos propres contraintes, sans copier un choix technique par principe.

Pour approfondir un cas documentaire, consultez aussi le guide RAG avec Ollama et Claude ou le guide d'intégration de ChatGPT en entreprise. Pour cartographier toutes les dépendances d'un agent, lisez le guide agents IA locaux et souveraineté numérique.

Coût, adaptation et maintenance

Ce qui influence le coût

Le budget dépend du périmètre et de la volumétrie réelle. Le prix d'un appel d'API ne suffit pas à comparer deux architectures.

  • Nombre d'appels, longueur des contextes et des réponses
  • Modèles, embeddings, OCR et services complémentaires
  • GPU, serveurs, stockage, sauvegarde et supervision
  • Connecteurs, permissions et environnements de test
  • Évaluation humaine et exigences de sécurité

Ce qui doit être maintenu

Une intégration durable prévoit les changements de modèles et l'évolution des données dès le départ.

  • Versions, licences, API et dépendances
  • Qualité, latence, consommation et erreurs
  • Fraîcheur des sources et synchronisation des droits
  • Tests de non-régression et revues de sécurité
  • Adaptation par prompting, RAG ou fine-tuning si cela se justifie

Questions utiles avant de commencer

Faut-il obligatoirement un GPU pour un modèle local ?

Non, certains petits modèles quantifiés peuvent fonctionner sur CPU, mais la vitesse et la qualité peuvent ne pas convenir à votre usage. Un test sur votre volumétrie permet de déterminer le matériel nécessaire au lieu d'acheter une configuration au hasard.

Peut-on commencer avec une API puis passer en local ?

Oui. Une couche d'abstraction et un corpus d'évaluation facilitent cette évolution. Il faut néanmoins vérifier que le modèle local atteint le niveau de qualité attendu et prévoir son exploitation.

Peut-on utiliser plusieurs fournisseurs dans la même application ?

Oui. Un routage explicite peut réserver chaque modèle à une tâche, une langue ou un niveau de confidentialité. Les règles doivent rester simples à comprendre, à tester et à superviser.

Quel modèle pour votre projet ?

Décrivez l'usage, les données et l'environnement existant. Nous pourrons comparer une API cloud, un modèle local ou une architecture hybride sur des critères concrets.

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