Intégrez les modèles IA à vos outils et à vos processus

Nous connectons les modèles de langage à vos applications et à vos agents. Le choix du modèle, les données transmises, la qualité des réponses et les coûts sont suivis selon vos besoins métier.

Parlons de votre intégration Découvrir les agents IA

Relier un modèle de langage à votre activité

Un modèle de langage, ou LLM, peut préparer un texte, classer une demande ou extraire des informations. L’intégration consiste à le relier aux données utiles et aux étapes de votre processus.

Nous définissons les consignes, les formats de réponse et les contrôles avant d’automatiser leur utilisation. Votre équipe sait quelles informations sont envoyées, comment le résultat est vérifié et quand une personne intervient.

Les étapes d’une intégration utile

Choisir le modèle

Nous comparons les résultats sur vos exemples, le délai de réponse, le coût et les conditions de traitement des données.

Relier les applications

Une interface gère les appels, les limites d’usage et les erreurs selon les services retenus.

Préparer et vérifier les échanges

Les consignes et le contexte sont structurés. Les réponses sont contrôlées avant leur utilisation dans le processus.

Votre outil → Consignes et contexte → Modèle choisi → Résultat à vérifier

Une interface commune peut simplifier l’utilisation de plusieurs modèles. Chaque remplacement reste testé pour vérifier les formats et la qualité attendue.

Parlons de votre intégration

Les points à maîtriser dans votre intégration

Un choix de modèles réévaluable

Nous limitons les dépendances inutiles et évaluons les alternatives lorsque les besoins ou les services évoluent.

Des données limitées au besoin

Nous examinons les informations transmises, les accès et les possibilités de masquage selon le processus et le fournisseur.

Des coûts suivis

Le volume d’appels et les modèles utilisés sont suivis pour comprendre les dépenses et étudier les optimisations.

Un traitement des erreurs prévu

Nous définissons les nouvelles tentatives, les alertes et les éventuelles solutions de repli. Les résultats restent vérifiés.

Ce que nous pouvons relier aux modèles IA

Agents IA métier

Donner aux agents la capacité d’analyser le contexte avant une action autorisée.

Assistants conversationnels

Préparer des réponses pour vos collaborateurs ou vos visiteurs à partir des informations disponibles.

Traitement de documents

Extraire, classer et résumer les données utiles, avec des vérifications sur les résultats.

Recherche documentaire

Retrouver les passages pertinents dans les sources autorisées avant de préparer une réponse.

Processus automatisés

Classer une demande, préparer des données ou orienter une tâche à une étape définie.

Environnements adaptés aux données

Étudier les services hébergés ou les modèles déployables sur votre infrastructure selon vos contraintes.

Choisir l’environnement selon les contraintes

Une API hébergée

•Un service géré par un fournisseur
•Des modèles disponibles via une API
•Une facturation selon les conditions du service
•Des données transmises à examiner
•Des limites et engagements à vérifier

Un modèle sur votre infrastructure

•Un modèle compatible à sélectionner
•Des ressources de calcul à prévoir
•Une exploitation à maintenir
•Des performances à tester
•Des coûts d’infrastructure à mesurer

Une combinaison des approches

•Des tâches réparties selon le besoin
•Un traitement adapté aux données
•Des règles de choix des modèles
•Des solutions de repli à tester
•Un suivi des coûts et de la qualité

Compléter votre système IA

Recherche dans vos connaissances

Connecter les documents internes aux réponses et aux tâches des agents.

Découvrir

Connexion aux outils avec MCP

Donner aux agents un accès encadré aux fonctions des logiciels.

Découvrir

Développement d’agents IA

Concevoir un agent autour d’une tâche et d’actions clairement autorisées.

Découvrir

Où un modèle IA peut-il vous être utile ?

Présentez-nous les tâches, les données et les outils concernés. Nous examinerons les modèles à tester et les contrôles à prévoir.

Parlons de votre intégration

Vos questions sur l’intégration de modèles IA

À quoi sert l’intégration d’un LLM ?▾

Elle relie un modèle de langage à une application ou à une étape métier. Le modèle reçoit des consignes et du contexte, puis son résultat est vérifié avant d’être utilisé.

Comment choisir entre Claude, Gemini, GPT ou un autre modèle ?▾

Nous testons les modèles sur des exemples représentatifs. La qualité, le coût, le délai de réponse, les données et les conditions du fournisseur orientent le choix. Il n’existe pas de modèle adapté à toutes les tâches.

Peut-on utiliser l’IA dans nos automatisations actuelles ?▾

Nous examinons les étapes où une analyse de texte ou de document peut être utile. Les règles existantes sont conservées lorsqu’elles conviennent. n8n peut coordonner les appels aux modèles et les validations.

Comment sont traitées les données sensibles ?▾

Nous identifions les informations nécessaires et les services qui les reçoivent. Les possibilités de masquage, l’hébergement et les conditions de conservation sont examinés avec vos responsables avant la mise en place.

Peut-on héberger un modèle nous-mêmes ?▾

C’est une option pour certains modèles. Nous évaluons les ressources, la maintenance, la qualité et les coûts avant de la recommander. L’auto-hébergement doit être examiné avec l’ensemble des composants du système.

Comment estimez-vous le coût et le délai ?▾

Ils dépendent du processus, des intégrations, des données et des tests. La proposition précise le périmètre et les étapes. Les coûts d’utilisation des modèles et les besoins de maintenance sont aussi examinés.

Pour approfondir le sujet

CHOIX DES MODÈLES

Répartir les tâches entre plusieurs modèles IA avec n8n

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Extraction par modèle IA ou reconnaissance de caractères : comment comparer ?

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