Le problème auquel vous faites face
Ajouter une clé API LLM à une application est facile ; la faire fonctionner de façon fiable, économique et conforme ne l'est pas : hallucinations, coûts qui explosent, données qui fuient hors Europe.
Notre réponse
Nous intégrons la génération avec l'ingénierie de production : ancrage dans vos données (RAG), garde-fous, citation des sources, cache et routage pour les coûts, conformité RGPD par conception.
Ce que LaMeDuSe Technology prend en charge
- Choix des modèles par cas d'usage
- Architecture RAG pour des contenus fondés
- Garde-fous qualité et formats imposés
- Citation des sources et traçabilité
- Maîtrise des coûts : cache, routage, petits modèles
- Conformité RGPD et hébergement européen
- Évaluation continue de la qualité
Notre méthodologie
- 1
Audit de contexte
Usage réel, volumétrie, existant et objectifs : le contexte dicte les choix techniques.
- 2
Architecture adaptée
Recommandations argumentées pour votre contexte, pas copiées d'un cas d'école.
- 3
Mise en œuvre
Développement et déploiement par des équipes qui utilisent la même stack en production.
- 4
Montée en compétence
Documentation, revues et transfert de connaissances pour votre autonomie.
Technologies
Sécurité
Configuration durcie, secrets gérés hors du code, dépendances analysées et supervision dès la mise en production.
Hébergement
Nos propres plateformes tournent sur ces technologies sur infrastructure européenne : l'expertise est prouvée par l'usage.
Maintenance
Veille des versions, mise à jour des dépendances et support par les équipes qui utilisent la stack au quotidien.
Pourquoi LaMeDuSe Technology
Nous avons intégré la génération dans nos propres produits : les arbitrages de coûts, de qualité et de confidentialité sont ceux que nous vivons sur nos plateformes.
Questions fréquentes
Selon trois critères : qualité requise, confidentialité et coût. Un modèle généraliste convient souvent ; les données sensibles orientent vers l'auto-hébergement open source. L'arbitrage se fait en POC sur vos cas réels.
Ancrage dans vos données (RAG), citation des sources, formats de sortie contraints et validation humaine sur les contenus à enjeu. Une IA générative sans garde-fous est un générateur de risques.
Ils le deviennent avec les bons leviers : cache des réponses fréquentes, routage vers des modèles plus petits, limitation du contexte. Le suivi par fonction permet de piloter plutôt que de subir.
Oui : auto-hébergement de modèles open source sur infrastructure européenne, ou APIs européennes avec minimisation. Le choix dépend de vos exigences et de la qualité requise.
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