L'agence LLM.Le bon modele, pas le hype.
Une agence LLM neutre sur le modèle : on choisit le bon entre Claude, GPT, Gemini et les open weights, on l'intègre dans ton produit et tes ops, et on le rend fiable au lieu de te laisser une démo qui a marché une fois. RAG ancré sur tes données, agents avec tool calling, evals pour comparer les modèles, et zéro lock-in fournisseur.
★★★★★Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth
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Freepik SpacesUne agence LLM neutre choisit le bon modèle, pas le plus hypé.
N'importe qui peut appeler une API. Comparer les modèles sur tes vraies données, les intégrer sans lock-in, et prouver la qualité avec des evals, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Intégration multi-modèles
Le bon modèle, branché à ton produit et tes ops
Choisir un LLM, ce n'est pas cocher une marque et s'y enfermer. On branche le bon modèle sur les apps et workflows où ton business tourne vraiment : support, recherche, traitement documentaire, copilotes internes. Pipeline RAG ancrée sur tes données, function et tool calling vers tes vrais systèmes, et une couche qui route chaque tâche vers Claude, GPT, Gemini ou un modèle open weights selon ce qui rend le mieux. Tu changes de modèle sans réécrire le produit.
Voir un build type - Agents IA, modèle au choix
Des agents qui bossent, quel que soit le modèle derrière
Le levier, ce n'est pas un chatbot, ce sont des agents qui possèdent une tâche de bout en bout avec outils et mémoire. On les construit pour le boulot qui bouffe la semaine de ton équipe : triage de tickets, extraction de données, recherche, ops multi-étapes. Chacun est scopé, n'a que les outils et permissions nécessaires, et part avec une étape de revue humaine. Comme l'orchestration est découplée du modèle, tu passes un agent de GPT à Claude ou à un modèle plus petit sans tout casser.
Voir la méthode - Evals & comparaison de modèles
Un choix de modèle qui se mesure, pas un pari sur un benchmark public
Le meilleur modèle sur un classement public n'est pas forcément le meilleur sur tes données. On construit des evals qui comparent Claude, GPT, Gemini et les open weights sur tes vrais cas, avant et après chaque changement. On ajoute des garde-fous pour le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, et l'observabilité pour voir ce que le modèle fait en prod. Coût et latence sont réglés exprès : le bon modèle par tâche, du caching, des prompts qui ne brûlent pas des tokens pour rien.
Voir les intégrations - Montée en compétence & ops
Ton équipe pilote le modèle, sans dépendre de nous
Un setup multi-modèles que personne chez toi ne sait maintenir, c'est un risque. On documente la logique de routage, les prompts, les evals et les garde-fous, et on forme ton équipe à changer de modèle, arbitrer coût contre qualité, et étendre le tout. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, en France et en remote, donc le boulot LLM se branche sur ta façon d'opérer au lieu de finir en projet à part.
Voir l'enablement IA
On choisit le modèle comme de l'ingénierie, pas par réflexe.
La plupart des projets LLM se marient à un modèle dès le premier prototype, puis découvrent trop tard qu'il coûte cher, régresse ou ne colle pas à leurs données. Donc on le traite comme de l'ingénierie : on benchmarke les modèles sur tes cas, on intègre le bon sans lock-in, on mesure avec des evals, on ferme avec des garde-fous, puis on remet à une équipe qui sait basculer de modèle seule.
- Audit · on cartographie tes cas d'usage et où un LLM apporte vraiment de la valeur, et où non
- Sélection · on benchmarke les modèles sur tes données et on choisit le bon par tâche, coût compris
- Build · on intègre en multi-modèles avec RAG, agents, evals et garde-fous, sans lock-in fournisseur
- Enablement · on documente le routage et les evals, on forme ton équipe pour qu'elle change de modèle seule
On est neutre sur le modèle, vraiment.
On ne vend pas un palier de partenaire. On construit du vrai logiciel avec des LLM, y compris ce site, donc on choisit les modèles comme ils tiennent vraiment : comparés sur tes données, intégrés sans lock-in, mesurés avec des evals, et réglés pour le coût et la latence. C'est exactement ce qui manque quand un projet LLM se marie au modèle du moment et se retrouve coincé six mois plus tard.
- On teste les modèles sur tes vraies données, pas sur un benchmark public, donc on choisit le bon par tâche au lieu de te vendre celui du moment.
- Neutre sur le modèle, vraiment : Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama, DeepSeek ou Grok, on choisit sur le fit et le coût, pas sur un palier de partenariat qu'on serait payé à pousser.
- Zéro lock-in : l'intégration est découplée du fournisseur, donc tu changes de modèle sans réécrire ton produit quand les prix ou la qualité bougent.
- Tu repars autonome : routage, prompts, evals et garde-fous sont documentés dans ton repo, ton équipe arbitre coût contre qualité sans nous.
Le bon modèle au cœur, le système fiable autour.
On construit les parties qui transforment un modèle de langage en débit fiable, puis on les connecte à ta façon d'opérer, sans t'enfermer chez un fournisseur. Voici ce que couvre un vrai build LLM.
- Setup
Sélection & benchmark de modèles
On compare Claude, GPT, Gemini, Mistral, Llama, DeepSeek et Grok sur tes vrais cas, pas sur un classement public, pour choisir le bon modèle par tâche entre frontier, open weights et self-host.
- Setup
Intégration multi-modèles & routing
On pose une couche d'abstraction qui route chaque tâche vers le bon modèle et te laisse en changer sans réécrire le produit, pour que tu ne sois jamais enfermé chez un seul fournisseur.
- Setup
Pipelines RAG
On construit la pipeline retrieval-augmented generation qui ancre le modèle dans tes données : chunking, embeddings, un vector DB, et un retrieval réglé pour que les réponses citent tes sources au lieu d'inventer.
- Setup
Agents IA & tool calling
On construit des agents avec function et tool calling câblés vers tes vrais systèmes, des permissions scopées et de la mémoire, pour qu'ils accomplissent des tâches multi-étapes au lieu de te rendre un paragraphe à traiter.
- Setup
Evals & garde-fous
On construit des evals pour mesurer la qualité sur tes vrais cas et des garde-fous pour le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, pour qu'un changement de prompt ou une bascule de modèle ne régresse pas ta feature en silence.
- Setup
Coût, latence & observabilité
On ship derrière une API avec logging, tracing et dashboards de coût, et on optimise le mix de modèles pour que tu voies ce qui tourne en prod, attrapes le drift, et gardes une facture de tokens prévisible.
On cartographie où un LLM colle, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes cas d'usage, tes données et ta stack. Tu repars avec un avis honnête sur où un modèle de langage aide vraiment, quel modèle viser, et quoi garder en code simple. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton problème.
- Un avis honnête sur où un LLM aide vraiment
- Quel modèle viser entre Claude, GPT, Gemini et open weights
- Le RAG, les agents ou les evals à construire en premier
- Un avis franc sur ce qu'il ne réglera pas
Comment on mène un build LLM.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne choisit pas un modèle sans l'avoir benchmarké sur tes données, on ne ship pas une feature avant que les evals existent, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit des cas d'usage
Trouver où un LLM apporte vraiment de la valeur
On s'assoit avec ton équipe et on regarde le vrai boulot : volume de support, documents que personne n'a le temps de lire, recherche qui ne trouve rien, ops répétitives. On regarde tes données et ta stack. La moitié de la valeur, c'est de te dire quels cas un LLM règle et lesquels sont moins chers et plus safe en code simple, pour que tu ne déploies pas un modèle de langage contre un problème qu'il ne réglera pas.
- Étape 2 · Sélection & benchmark de modèles
Choisir le bon modèle sur tes données, pas sur un classement
Un modèle qui domine un benchmark public peut se planter sur tes cas. On teste Claude, GPT, Gemini et les open weights comme Mistral, Llama ou DeepSeek sur un échantillon de ton vrai boulot, on mesure qualité, coût et latence, et on décide quel modèle par tâche. La qualité dépend de tes données, donc on est honnête tôt sur ce que tes sources supportent ou non, et sur quoi nettoyer en premier.
- Étape 3 · Build multi-modèles avec evals
Shipper la feature avec une qualité mesurable
On construit la pipeline RAG ou les agents, on câble le function calling vers tes systèmes, et on pose une couche de routing qui envoie chaque tâche vers le bon modèle. Les evals tournent dès le jour 1 pour que la qualité soit mesurée, pas devinée. Les garde-fous gèrent le contrôle des hallucinations et des sorties dangereuses, et coût et latence sont réglés exprès. Un humain reste dans la boucle sur tout ce qui compte.
- Étape 4 · Déployer & intégrer
Le mettre dans ton produit et ta stack
On déploie la feature derrière une API et on la branche aux apps et workflows sur lesquels ton business tourne, avec logging, tracing et dashboards de coût dès le départ. Le routing multi-modèles vit là, donc changer de modèle ne demande pas de redéploiement lourd. Tu vois le drift, le coût et la qualité d'un coup d'œil au lieu de l'apprendre par une plainte.
- Étape 5 · Former & transmettre
Former l'équipe, puis se pousser du chemin
On documente le routage, les prompts, les evals, les garde-fous et les choix de modèle, et on forme ton équipe à faire tourner, changer de modèle et étendre la feature. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre RAG, agents et le SDK de A à Z. Tu repars capable d'arbitrer coût contre qualité et de basculer de fournisseur sans nous.
On est jugé sur les features qui shippent.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a construit les features LLM, et le fait que ces features tenaient encore après notre départ, même quand elles ont changé de modèle depuis. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Le routage, les prompts et les evals vivent dans ton repo, possédés par ton équipe
- Modèles comparés sur tes données avant que quoi que ce soit atteigne un utilisateur
- Des agents scopés, clos par des garde-fous, l'humain gardé dans la boucle
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit des features
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence LLM ?
Une agence LLM choisit le bon modèle de langage pour ton cas et l'intègre dans ton produit et tes opérations de façon fiable, au lieu de te laisser une démo qui a impressionné une fois. On benchmarke Claude, GPT, Gemini et les open weights sur tes vraies données, on conçoit et on construit des pipelines RAG, des agents IA avec function et tool calling, le setup embeddings et vector DB, des evals pour mesurer la qualité, et des garde-fous pour le contrôle des hallucinations. On ship derrière une API que ton équipe possède, avec une couche de routing qui te laisse changer de modèle sans réécrire le produit. L'objectif, c'est une feature fiable en prod.Comment choisir entre Claude, GPT, Gemini et les open weights ?
Ça se décide sur tes données, pas sur un classement public. On prend un échantillon de ton vrai boulot et on compare les modèles sur trois axes : qualité, coût et latence. Pour du raisonnement lourd ou du code, un modèle frontier comme Claude ou GPT vaut souvent le coup. Pour du gros volume ou des cas sensibles au coût, un modèle plus petit ou en open weights self-host (Mistral, Llama, DeepSeek) est le meilleur choix, et Gemini colle à d'autres. On construit des evals pour que tu tranches sur des chiffres à toi, pas sur un benchmark marketing.C'est quoi une intégration LLM multi-modèles ?
C'est une architecture où ton produit n'est pas marié à un seul fournisseur. On pose une couche d'abstraction qui route chaque tâche vers le modèle le plus adapté : le frontier là où il faut de la précision, un modèle moins cher là où le volume compte. Concrètement, ça veut dire que tu peux basculer de GPT à Claude, ou tester un open weights, sans réécrire ta feature. C'est ce qui te protège quand les prix bougent, qu'un modèle régresse, ou qu'un meilleur sort le mois d'après. Le routage, les prompts et les evals restent documentés dans ton repo.Est-ce qu'on est enfermé chez un seul fournisseur ?
Non, c'est même le but. Le lock-in fournisseur, c'est le vrai risque d'un projet LLM : tu construis tout autour d'un modèle, ses prix montent ou sa qualité baisse, et migrer coûte une réécriture. On conçoit l'intégration découplée du modèle dès le départ, avec une couche de routing et des prompts versionnés. Tu peux comparer Claude, GPT, Gemini et les open weights sur tes evals et changer selon le fit et le coût. On n'a aucun palier de partenariat à pousser, donc on n'a aucune raison de t'attacher à un fournisseur plutôt qu'un autre.Combien coûte un projet LLM ?
Ça dépend du périmètre : une seule feature RAG n'a rien à voir avec la construction de plusieurs agents branchés à tes systèmes avec evals et observabilité. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver où un LLM aide vraiment, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage du modèle lui-même, tu le paies au fournisseur (Anthropic, OpenAI, Google) directement, ou tu self-host des open weights ; on conçoit la sélection de modèle et le caching pour que la facture de tokens reste prévisible au lieu de te surprendre.Quand un LLM est-il le mauvais outil ?
Plus souvent que le hype ne l'admet, et on te le dira. Si la tâche est une règle claire, un lookup ou un calcul, du code déterministe est moins cher, plus rapide et plus safe qu'un modèle de langage, et il n'hallucine pas. Les LLM gagnent leur place sur le langage, l'ambiguïté et les données non structurées : support, recherche, traitement documentaire, rédaction. Une partie de l'audit, c'est de tracer cette ligne honnêtement, pour que tu ne paies pas des prix de modèle frontier sur du boulot qu'un simple script fait mieux.C'est quoi le RAG et on en a besoin ?
Le RAG (retrieval-augmented generation) ancre le modèle dans tes propres données : au lieu de répondre depuis son entraînement seul, il récupère les documents pertinents dans un vector DB et répond à partir d'eux, ce qui coupe les hallucinations et lui permet de citer ses sources. Pour la plupart des cas business (support, recherche interne, Q&A documentaire), le RAG est la bonne architecture avant même d'envisager le fine-tuning. On construit le chunking, les embeddings et le retrieval, et on le règle pour que les réponses soient ancrées, pas inventées. Le RAG marche avec n'importe quel modèle, ce qui garde ton choix ouvert.Vous construisez des agents IA, pas juste un chatbot ?
Oui, c'est là qu'est le levier. Un chatbot répond ; un agent agit. On construit des agents avec function et tool calling câblés vers tes vrais systèmes, des permissions scopées et de la mémoire, pour qu'ils accomplissent du boulot multi-étapes : triage de tickets, extraction de données, recherche, ops. Chaque agent est scopé à une tâche, n'a que les outils nécessaires, et part avec une étape de revue où un humain valide ce qui compte. Comme l'orchestration est découplée du modèle, tu peux faire tourner le même agent sur Claude, GPT ou un modèle plus petit selon le coût.Vous intervenez en France ou à distance ?
Les deux. L'équipe est basée en France, on bosse avec des boîtes à Paris, Lyon et ailleurs, et l'essentiel du build LLM se fait très bien en remote. Un projet type démarre par l'audit de 60 minutes sur tes cas d'usage, puis on avance par étapes avec un livrable à chaque fois. Que tu sois une PME française ou une équipe produit distribuée, ce qui compte c'est l'accès à tes données et à ta stack, pas la géographie. On documente tout dans ton repo pour que ton équipe reprenne la main, sur place comme à distance.
Arrête de te marier au modèle du moment. Choisis le bon.
Un audit de 60 minutes, tes cas d'usage cartographiés, un plan de build avec le bon modèle, les evals et les garde-fous intégrés. Si ton équipe peut le faire tourner en interne après qu'on l'ait construit, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.