Agence LLM
Intégrez les grands modèles de langage
Exploitez la puissance des Large Language Models (GPT, Claude, Mistral, Llama) pour transformer vos processus. Flowt, agence experte LLM, conçoit des solutions d'IA générative sur mesure, sécurisées et connectées à vos données.
Qu'est-ce qu'un LLM et comment l'utiliser en entreprise ?
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d'IA générative entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage naturel avec une qualité proche de l'humain. GPT-4, Claude, Mistral et Llama sont les principaux modèles du marché, chacun avec ses forces. Mais un LLM brut ne suffit pas : il faut le connecter à vos données (RAG), le fine-tuner sur votre domaine et l'intégrer dans vos workflows. C'est exactement ce que Flowt fait, en transformant la technologie LLM en assistants IA et agents autonomes à forte valeur ajoutée.
Notre approche en 3 étapes
Évaluation & sélection
Analyse de vos cas d'usage, benchmark des modèles disponibles (GPT, Claude, Mistral, Llama), évaluation des contraintes (coût, latence, confidentialité, souveraineté) et recommandation du modèle ou mix de modèles optimal.
Développement & fine-tuning
Architecture RAG sur vos données, prompt engineering avancé, fine-tuning si nécessaire, développement des pipelines d'inférence et intégration dans vos systèmes métier. Tests de qualité et de sécurité rigoureux.
Déploiement & gouvernance
Mise en production avec monitoring de la qualité des réponses, gestion des coûts d'inférence, mise en place de guardrails (filtrage, détection d'hallucinations) et gouvernance de l'usage des LLM dans l'organisation.
LLM en entreprise : cas d'usage concrets
Intelligence augmentée
Les LLM comprennent, résument, traduisent et génèrent du texte avec une qualité remarquable. Vos collaborateurs bénéficient d'un assistant intelligent qui accélère chaque tâche cognitive.
Automatisation cognitive
Au-delà de l'automatisation de tâches simples, les LLM automatisent des processus qui nécessitaient du jugement humain : analyse de contrats, classification de demandes, rédaction de documents, réponse à des questions complexes.
Personnalisation totale
Grâce au RAG et au fine-tuning, votre LLM devient un expert de votre domaine. Il connaît vos produits, vos procédures, votre jargon métier et répond avec la précision d'un collaborateur expérimenté.
Souveraineté des données
Nous déployons des LLM open source (Mistral, Llama) sur votre infrastructure privée quand la confidentialité l'exige. Vos données sensibles ne quittent jamais votre environnement.
Solutions LLM
RAG & Knowledge bases
- Indexation vectorielle de vos documents (Confluence, SharePoint, Drive)
- Recherche sémantique hybride (dense + sparse retrieval)
- Chunking optimisé et re-ranking pour la pertinence
- Intégration dans chatbots et agents IA
Fine-tuning de modèles
- Fine-tuning supervisé sur vos données métier annotées
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
- Évaluation rigoureuse avec benchmarks custom
- Déploiement optimisé via MLOps
Intégration LLM dans les workflows
- Génération de contenu (emails, rapports, fiches produits)
- Extraction d'informations depuis documents
- Classification et routage automatique de demandes
- APIs LLM intégrées dans vos applications via Python
ROI des LLM
la vitesse de traitement des tâches textuelles (résumé, analyse, rédaction)
de pertinence des réponses RAG sur les bases de connaissances clients
de temps sur les tâches rédactionnelles récurrentes grâce à la génération IA
Cas clients
L’Oréal
Centralisation et fiabilisation des données digitales pour un pilotage performant de l’e-commerce
Ministère du Logement
Besoin d'une analyse fine et causale de l'impact socio-économique des plateformes de location courte durée sur le marché immobilier national.
Hess Automobile
Simplification et optimisation du pilotage financier
NOVAIR
Mise en place d'un pilotage consolidé et multi-pays
Appie
Optimisation du suivi commercial, amélioration de la réactivité aux variations de ventes
Pure
Démarrage d'activité, besoin d'une infrastructure data robuste et d'outils d'aide à la décision par l'IA pour l'analyse foncière et financière.
EDF
Surveillance centralisée des centrales nucléaires, optimisation et fiabilisation des données techniques d’équipements
Decathlon
Rationalisation des dashboards existants, fiabilisation des indicateurs qualité produit et valorisation de la voix du client.
BNP Paribas
Optimisation du reporting budgétaire, Amélioration de la fiabilité des données
FAQ
Quel LLM choisir pour mon entreprise ?
Cela dépend de vos contraintes. GPT-4 et Claude excellent en qualité de raisonnement. Mistral offre un excellent rapport qualité/prix avec des options de déploiement européen. Llama est idéal pour le self-hosting. Nous recommandons souvent un mix de modèles selon les cas d'usage.
Mes données sont-elles envoyées aux fournisseurs de LLM ?
Nous configurons l'architecture selon vos exigences : API avec accord de non-utilisation des données (GPT, Claude), modèles hébergés sur votre cloud privé (Mistral, Llama) ou environnements isolés. Vos données restent sous votre contrôle.
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi est-ce important ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) connecte le LLM à votre base de connaissances. Au lieu de se fier uniquement à son entraînement, le modèle recherche les informations pertinentes dans vos documents avant de répondre. Cela réduit les hallucinations et personnalise les réponses.
Combien coûte l'intégration d'un LLM ?
Le coût dépend de l'architecture (RAG, fine-tuning, self-hosting) et du volume d'utilisation. Un premier POC RAG démarre à quelques milliers d'euros. Les coûts d'inférence API varient de 0,01 à 0,10€ par requête selon le modèle et la longueur.
Le fine-tuning est-il toujours nécessaire ?
Non. Dans 80% des cas, le RAG avec du prompt engineering avancé suffit. Le fine-tuning est pertinent quand vous avez besoin d'un style spécifique, d'une terminologie précise ou de performances supérieures sur une tâche très ciblée.
Comment gérez-vous les hallucinations des LLM ?
Nous implémentons plusieurs garde-fous : RAG avec citation des sources, contraintes de réponse, vérification factuelle, détection automatique d'incertitude et escalade vers un humain quand le modèle manque de confiance.
Peut-on utiliser des LLM open source en production ?
Oui. Mistral et Llama sont des modèles open source performants, déployables sur votre infrastructure. Nous les optimisons (quantification, vLLM) pour des performances de production avec des coûts maîtrisés.
Combien de temps pour déployer une solution LLM ?
Un POC RAG est opérationnel en 2 à 4 semaines. Une solution complète avec intégration dans vos systèmes prend 2 à 3 mois. Un projet de fine-tuning ajoute 2 à 4 semaines supplémentaires.
Les LLM peuvent-ils traiter d'autres langues que l'anglais ?
Oui. Les LLM modernes (GPT-4, Claude, Mistral) sont nativement multilingues et performants en français. Mistral, développé en France, offre une qualité particulièrement élevée en français.
Comment démarrer un projet LLM avec Flowt ?
Contactez-nous pour un premier échange. Nous identifions vos cas d'usage à fort impact, évaluons la faisabilité technique et proposons un POC pour valider la valeur avant de passer à l'échelle.