Intégrer l'IA à mon produit
Transformez votre produit avec l'IA.
Nous vous accompagnons dans la transformation de votre produit et dans l'intégration de l'IA : audit, conseil, développement informatique et maintenance.
Notre approche
Audit
Nous identifions avec vous les enjeux et contraintes business : cible, problème à résoudre, marché, besoin fonctionnel. Rédaction d'un cahier des charges qui aligne nos visions.
Conseil
Recherche poussée de l'état de l'art sur les technologies existantes (LLM, NLP, OCR…) pour proposer les solutions les plus adaptées à votre situation.
Développement
Nous développons l'intégration de l'IA à votre produit en collaboration étroite avec vos équipes techniques.
Nos succès clients
On construit nos propres produits. C'est pour ça qu'on sait construire les vôtres.
Vous avez un produit qui marche, des utilisateurs, des données. La question n'est pas 'comment mettre de l'IA partout' — c'est 'où une brique IA crée vraiment de la valeur, et combien ça coûte à exploiter'. On intervient sur des produits SaaS ou back-office existants pour ajouter exactement ce qui sert : recherche sémantique, classification automatique, génération de résumés, OCR intelligent. Pas de refonte. On greffe, on mesure, on ajuste.
Cas d'usage typiques
Recherche sémantique
Remplacer un search SQL ou Elasticsearch par une recherche sémantique multilingue avec ranking adapté au métier.
Classification automatique
Tagging tickets support, catégorisation produits e-commerce, détection d'anomalies dans les saisies — réduit le travail manuel de 60-90%.
Génération assistée
Pré-remplissage de champs (description, mail, résumé) avec validation humaine — accélère les workflows internes sans changer l'UI.
Notre méthode en bref
Trois étapes : (1) Audit — on lit le code, on regarde les flux où des humains font des tâches répétitives ou où l'UX bloque, on chiffre l'impact potentiel. (2) Pilote sur un cas — on intègre la brique sur 1 use-case en 3-4 semaines, mesure du gain et du coût d'inférence en production. (3) Industrialisation — observabilité, monitoring qualité, fallback en cas d'erreur LLM, déploiement sur les autres cas. On reste idempotent : tu peux nous arrêter après chaque étape.
Stack & technologies
API privilégiées : Claude 4 Sonnet (rapport qualité/prix en intégration), GPT-4o-mini, Mistral Small, Gemini Flash. Embeddings : OpenAI text-embedding-3, Voyage AI, Mistral Embed. Vector search : pgvector si Postgres présent, sinon Qdrant ou Weaviate. Stack typique : Python (FastAPI) ou Node, intégration via webhooks ou API. On évite d'introduire une nouvelle infra si la vôtre suffit.
// CS Consulting et plusieurs produits SaaS en production avec briques IA intégrées sans refonte (2024-2025)
Questions fréquentes
Vous touchez à notre stack actuelle ou vous ajoutez un service à côté ?+
Par défaut on ajoute un microservice ou une route dédiée pour isoler les coûts et l'observabilité. Si la complexité ne le justifie pas, on intègre directement dans votre back. Le choix se fait selon votre architecture et l'effort de maintenance.
Quel impact sur le coût d'infrastructure ?+
Le coût d'inférence dépend du volume et du modèle : un classifieur GPT-4o-mini sur 100k requêtes/mois coûte environ 50€. Un agent Claude Sonnet sur 10k conversations longues, plutôt 800€. On dimensionne ce coût dès le cadrage et on optimise (cache, modèle plus léger, batching) si besoin.
Et si l'API LLM tombe ?+
Fallback obligatoire dans toutes nos intégrations production : retry, fallback vers un modèle secondaire (Mistral si Claude tombe par exemple), et fallback applicatif (le user voit l'ancien comportement non-IA). Aucune feature critique ne dépend d'un seul fournisseur.
Combien de temps pour intégrer une brique ?+
Le pilote sur un cas tient en 3-4 semaines (audit + dev + test). L'industrialisation (observabilité, monitoring, déploiement multi-cas) ajoute 4-6 semaines selon la complexité.
Vous avez un projet ?
Rien ne vaut une conversation pour élaborer ensemble les solutions adaptées.