Gatien
Chargement de la page
Gatien
Chargement de la page
Intégration LLM
Brancher un LLM à une application est facile. Construire une fonctionnalité IA fiable pour des utilisateurs réels demande plus de soin: contexte, prompts, données, permissions, logs, coûts, erreurs, UX et critères de qualité. Gatien peut intervenir pour transformer une capacité IA en fonctionnalité exploitable.
Livrables possibles
Chaque projet commence par un workflow réel, des exemples et une sortie que l’équipe peut vérifier.
Génération, résumé, classification, extraction ou recommandation intégrée à une interface existante.
Chaînes de traitement robustes avec étapes, validation, reprises et journalisation.
Assistants pour compléter des dossiers, préparer des réponses ou analyser des informations.
Contrôles de format, validation, permissions, logs, alertes et comportement en cas d’incertitude.
Cas d’usage
Ces exemples servent de point de départ. Le bon périmètre dépend de vos données, de vos utilisateurs et du risque métier.
Transformer conversations, documents ou tickets en synthèses actionnables.
Produire des champs JSON, CSV ou base de données à partir de texte libre ou documents.
Prioriser, router ou catégoriser des demandes selon des règles métier.
Préparer un brouillon que l’utilisateur peut relire, corriger et approuver.
Déroulé
Clarifier le problème métier, les utilisateurs, les données disponibles, les contraintes et le résultat attendu.
Construire une première version testable sur des exemples réels, sans surdimensionner l’architecture.
Vérifier les réponses, les erreurs, les cas limites, les permissions et le niveau de validation humaine nécessaire.
Brancher l’outil aux systèmes existants: application interne, CRM, Slack, Teams, email, base documentaire ou API.
Livrer une base maintenable: code, configuration, limites connues, critères de succès et prochaines étapes.
Stack
Livrables
Cadre
FAQ
Vous voulez ajouter une fonction IA à un produit ou outil interne ? Préparez le flux utilisateur et les exemples de sortie attendue.
Contacter GatienLe choix dépend du cas d’usage, de la qualité attendue, des coûts, de la confidentialité, de la latence et de l’écosystème technique existant.
En réduisant le contexte inutile, en mettant en cache ce qui peut l’être, en choisissant le bon modèle et en mesurant les volumes réels.
Non. Pour beaucoup de cas, le meilleur produit est un brouillon ou une recommandation validée par l’utilisateur.
À lire ensuite
Pour passer d’une idée IA à un outil concret, intégré aux vrais workflows de l’entreprise.
Des agents IA connectés à des tâches précises, avec garde-fous et validation adaptée au risque.
Un assistant qui répond à partir de vos documents, avec sources visibles et limites assumées.