De l'expérimental
au production-grade
Les LLMs ne valent que par leur fiabilité en production. Nous concevons des pipelines industrialisés, monitorés et auditables — pas des démos.
Quatre étapes vers la production
Audit & cadrage
Identification des processus automatisables, évaluation des données disponibles, choix du modèle (GPT-4, Mistral, Llama, Claude). Définition des KPIs d'évaluation et des critères de qualité.
Architecture RAG & pipeline
Conception du pipeline d'ingestion documentaire, chunking sémantique intelligent, vectorisation (pgvector, FAISS), construction du contexte et prompt engineering avancé.
Orchestration & industrialisation
Mise en place d'Airflow ou n8n pour l'orchestration des workflows IA. Gestion des retry, monitoring des tokens, alertes sur déviations de sortie, tests de régression.
Déploiement & observabilité
Déploiement sur AWS/cloud, logging structuré, dashboards de monitoring, tests de régression automatisés sur les outputs LLM. SLA et documentation de maintenance.
Pipeline LLM d'extraction de contrats d'assurance
Mise en place d'une couche IA basée sur des LLMs pour comprendre le texte contractuel et modéliser automatiquement les contrats (clauses, garanties, exclusions). La chaîne complète — extraction, reconstruction sémantique, production de structures de données — s'exécute sans intervention de business analyst.