Solutions & intégration IA pour le Luxembourg
L'IA, c'est bien plus qu'une démo ChatGPT. Nous intégrons des large language models, des systèmes RAG et des modèles de vision par ordinateur directement dans vos applications métier — conformes RGPD, prêts pour la production et avec un ROI mesurable.
Cas d'usage IA que nous livrons
Tous les problèmes ne nécessitent pas d'IA. Mais quand vos équipes passent des heures sur des tâches répétitives, son utilisation se justifie presque toujours.
- Base de connaissances (RAG)
Les collaborateurs posent des questions en langage naturel — l'IA répond à partir des documents internes avec sources. - Traitement documentaire
Factures, bons de livraison, contrats lus automatiquement et injectés dans les systèmes ERP. - Classification d'e-mails
Catégoriser, prioriser et préparer des réponses standards aux mails entrants. - Vision par ordinateur
Classification d'images, contrôle qualité, détection de défauts en production. - Chatbots & voicebots
Bots de support client avec accès aux données en temps réel du CRM et de l'ERP. - Génération de contenu
Descriptions produits, textes SEO, traductions — avec garde-fous de brand voice.
Les modèles d'IA que nous utilisons
Nous sommes agnostiques côté modèle et choisissons le bon outil pour chaque projet.
- OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — compétence générale la plus élevée, disponibilité la plus large
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — excellent sur le code et les contextes longs
- Mistral & LLaMA — open-source pour des déploiements on-premise
- Aleph Alpha — modèle 100 % européen pour la souveraineté maximale des données
- Modèles spécialisés : Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (image), variantes BERT (classification)
RGPD & protection des données dans les projets IA
Un blocage fréquent des projets IA, c'est le RGPD. Nous connaissons les pièges et livrons des architectures que même la DPO d'un grand groupe valide.
- Hébergement UE via Azure OpenAI (Francfort), AWS Bedrock (Francfort) ou entièrement on-premise
- Contrats de sous-traitance (DPA) revus et mis en place
- Filtrage PII avant tout appel à un modèle externe
- Journaux d'audit couvrant chaque appel de modèle
- Si nécessaire : modèles entièrement locaux sans connexion internet
Du PoC au système d'IA en production
Beaucoup d'initiatives IA échouent au passage du proof-of-concept à la production. En réalité, des sujets apparaissent qu'aucun tutoriel ne mentionne :
- Hallucinations : Les LLMs inventent des faits — maîtrisés par RAG, citation forcée et validation des sorties.
- Latence & coût : Streaming, caching, routage de modèles selon la complexité.
- Prompt injection & jailbreaks : Couche de sécurité et assainissement des entrées.
- Évaluation : Jeux de tests, évaluations automatisées, human-in-the-loop.
- Drift : Les mises à jour de modèles changent le comportement — monitoring continu plutôt que set-and-forget.
Questions fréquentes
L'IA vaut-elle le coup pour une PME ?
Si vos équipes passent des heures par semaine sur des tâches répétitives — oui. Une application IA bien construite s'amortit en 6 à 18 mois.
Devons-nous envoyer nos données à OpenAI/Anthropic ?
Non. Les mêmes modèles tournent via Azure OpenAI à Francfort ou AWS Bedrock dans l'UE. Ou alors des modèles open-source sur votre propre matériel.
Combien coûte un projet IA ?
Cela dépend du cas d'usage — une intégration ciblée reste maîtrisée, une plateforme est plus conséquente. Après un court workshop, nous fournissons une estimation transparente, coûts API courants inclus.
Comment démarrer un projet IA dans les meilleures conditions ?
Avec un workshop d'une journée pour prioriser ensemble les cas d'usage. Ensuite, nous construisons en 4 à 8 semaines un premier prototype en production.
