Le problème auquel vous faites face
Votre application fonctionne, mais les concurrents ajoutent des fonctions IA et vos clients demandent la vôtre. Intégrer l'IA sans casser l'existant, sans exploser les coûts d'inférence et sans violer le RGPD : trois écueils classiques.
Notre réponse
Nous intégrons l'IA comme une brique de votre produit : choix du modèle par cas d'usage, ancrage dans vos données, maîtrise des coûts et conformité : par l'équipe qui connaît déjà votre code.
Ce que LaMeDuSe Technology prend en charge
- Analyse des cas d'usage IA dans votre produit
- Intégration LLM (recherche, génération, assistance)
- Ancrage dans vos données (RAG) si applicable
- Maîtrise des coûts d'inférence (cache, routage)
- Conformité RGPD et hébergement européen
- Évaluation qualité avant et après mise en production
- Maintenance et suivi des modèles
Notre méthodologie
- 1
Cadrage global
Besoin métier, contraintes techniques et hébergement cadrés ensemble dès le départ.
- 2
Architecture
Choix techniques argumentés, documentés et réversibles : sans verrouillage propriétaire.
- 3
Réalisation
Développement itératif avec démonstrations, tests et intégration continue.
- 4
Exploitation
Déploiement sur infrastructure européenne, supervision et maintenance par la même équipe.
Technologies
Sécurité
Sécurité applicative intégrée au cycle : revue de code, analyse des dépendances, gestion des secrets et tests.
Hébergement
Hébergement sur l'infrastructure européenne du groupe : ou déploiement sur votre infrastructure existante.
Maintenance
Un seul contrat couvre le logiciel et son exploitation : plus de renvoi de balle entre éditeur et hébergeur.
Pourquoi LaMeDuSe Technology
Nous avons intégré l'IA dans nos propres plateformes : recherche, assistance, génération : les patterns de coûts, de qualité et de confidentialité que nous appliquons sont les nôtres.
Questions fréquentes
Non : l'IA s'intègre par API à l'existant, sans refonte. Le périmètre (quelle fonction, quel écran) se choisit pour maximiser la valeur client à effort constant.
Cache des réponses fréquentes, routage vers des modèles plus petits quand c'est possible, limitation du contexte envoyé et suivi des coûts par fonction. Les coûts se pilotent dès la conception.
Oui : minimisation avant envoi aux modèles, configuration sans entraînement sur vos données, et hébergement européen. L'auto-hébergement de modèles open source est possible pour les exigences maximales.
Par des métriques définies avant l'intégration : taux d'adoption de la fonction, satisfaction, temps gagné. Une fonction IA non mesurée est une fonction qu'on ne peut ni améliorer ni justifier.
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