IA générative
Applications conversationnelles, copilots métier, agents spécialisés, modèles Anthropic Claude, Mistral, Gemini, OpenAI.
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Access International conçoit des applications d'IA de niveau production : agents conversationnels, automatisations métier, pipelines RAG, plateformes de données et tableaux de bord décisionnels. Chaque livraison s'appuie sur un audit de qualité, un audit de biais et un audit de confidentialité.
Applications conversationnelles, copilots métier, agents spécialisés, modèles Anthropic Claude, Mistral, Gemini, OpenAI.
Pipelines de retrieval-augmented generation, indexation vectorielle, orchestration LlamaIndex et LangChain, monitoring de la qualité des réponses.
Orchestration multi-agents, Model Context Protocol (MCP), workflows n8n, automatisations de processus bout en bout.
Architectures Databricks, lakehouses, pipelines ETL/ELT, modélisation semantique, catalogage des données.
Power BI, tableaux de bord exécutifs, modèles tabulaires, ré-architecture de systèmes de reporting legacy.
Synthèse vocale ElevenLabs, avatars HeyGen, transcription, traitement d'image et vidéo, ASR multilingue.
L'IA ne se livre pas sur la foi du prototype. Chaque système entre en production avec ses audits signés, ses seuils de qualité mesurés et son registre de risques.
Bench de réponses, évaluation supervisée, scoring continu. La qualité n'est pas un sentiment, c'est une mesure.
Détection des dérives de langage, des biais culturels et des biais de genre. Rapport public auditable.
Cartographie des flux, filtrage des données personnelles, pseudonymisation, conformité Loi 25 et RGPD.
Journalisation des requêtes et des réponses, reproductibilité, versioning des prompts et des modèles.
Agent IA d'aide à la décision pour une administration nord-américaine. Accès en langage naturel à la base documentaire réglementaire.
Plateforme de qualification sémantique du contenu éditorial, règles NLP et apprentissage continu.
Moteur de recommandation produit et orchestration d'agents marketing, intégration au CDP client.
Automatisation d'agents documentaires : extraction de clauses, contrôle de conformité, pré-validation.
Nous produisons un bench de test spécifique au cas d'usage, exécuté en continu à chaque évolution du modèle ou des prompts. Les métriques de qualité sont publiées dans un tableau de bord dédié, avec alertes sur les dégradations. Aucune évolution n'est déployée sans passage du bench.
Nous sélectionnons le modèle au cas par cas : Anthropic Claude pour le raisonnement complexe et la rédaction, Mistral et modèles ouverts pour les déploiements souverains ou on-premise, Gemini pour le multimodal, OpenAI quand l'écosystème client l'impose. Le choix est justifié par un bench comparatif.
Nous cartographions les flux en amont, filtrons les données personnelles avant envoi au modèle, pseudonymisons lorsque c'est nécessaire et hébergeons régionalement. Les environnements Loi 25 (Canada) et RGPD (UE) sont isolés. Les prompts et réponses sont journalisés de façon conforme.
Cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock) : déploiement rapide, modèles managés, coûts à la consommation. On-premise (vLLM, Ollama, modèles open-source Llama/Qwen/Mistral) : souveraineté totale, confidentialité maximale, coûts fixes. Recommandation au cas par cas selon contraintes réglementaires et sensibilité des données.
6 à 12 semaines pour un POC validé en prod sur un corpus restreint (quelques milliers de documents). 3 à 6 mois pour un déploiement à l'échelle (corpus volumineux, multi-tenants, SLA). Bench de qualité en place dès la phase POC pour mesurer l'amélioration continue.
Dépend du volume. Sous ~1M tokens/jour : cloud (Claude, GPT) généralement plus économique. Au-delà : self-hosted avec GPU dédiés devient compétitif. Nous calculons le point de bascule précis dans le document de chiffrage, avec projections 1/3/5 ans.
Trois audits obligatoires : qualité, biais, confidentialité. Tableaux de bord d'observabilité (LangSmith, LangFuse). Versioning prompts + modèles. Politiques de rétention claires. Hébergement régional avec isolation tenant. Documentation audit trail complète pour inspections. Compliance Loi 25 / RGPD / secteur.
Nos développeurs utilisent Claude Code, Copilot, Cursor au quotidien pour générer boilerplate, tests, documentation, refactoring. Productivité x2-3. Pratique structurée : revue humaine obligatoire, versioning des prompts stratégiques, audit mensuel de qualité sur code IA-généré vs manuel. Capacity building transféré au client.
Oui, systématiquement. Transfert de compétences planifié dès Discovery : pair-programming sur les patterns RAG, ateliers mensuels, documentation des prompts et modèles. À la livraison, l'équipe cliente est autonome sur l'évolution et l'exploitation du système IA.
Nous qualifions le cas d'usage, l'architecture cible et le bench de qualité. Un premier échange de trente minutes permet d'écarter les pièges classiques.