Agence Hack'celeration · LLM 2026L'agence LLMqui integre les modeles, build des agents, ship le RAG, lance les evals, controle le coutde l'IA fiable, pas une demo.
Une agence LLM qui integre des modeles de langage dans ton produit et tes operations et les rend fiables, au lieu de te laisser une demo qui a marche une fois. On concoit la pipeline RAG, on construit des agents IA avec function et tool calling, on choisit le bon modele entre Claude, GPT, Gemini et open weights, et on ship avec les evals, les garde-fous et le controle des couts qui empechent un prototype malin de casser le jour ou de vrais utilisateurs y touchent.
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GammaUne agence LLM ship des features fiables, pas une demo maligne.
N'importe qui peut appeler une API. Ancrer un modele dans tes donnees, construire des agents qui agissent vraiment, et prouver la qualite avec des evals, c'est un autre metier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Integration LLM
Des modeles de langage branches a ton produit et tes ops
Une demo dans une fenetre de chat, ce n'est pas une feature. On integre les LLM dans les apps et les workflows sur lesquels ton business tourne vraiment : support, recherche, traitement documentaire, copilotes internes. On concoit la pipeline RAG, on cable le function et le tool calling vers tes vrais systemes, on met en place les embeddings et un vector DB sur tes donnees, et on ship derriere une API que ton equipe controle. Le modele devient une brique fiable du produit, pas un jouet.
Voir un build type - Agents IA
Des agents qui bossent, pas qui repondent juste a une question
Le levier, ce n'est pas un chatbot, ce sont des agents qui possedent une tache de bout en bout avec outils et memoire. On construit des agents IA pour le boulot qui bouffe la semaine de ton equipe : triage de tickets, extraction de donnees, recherche, ops multi-etapes. Chacun est scope, n'a que les outils et permissions necessaires, et part avec une etape de revue, pour qu'il fasse les 80% repetitifs pendant que tes gens gardent les arbitrages. Le function calling et le context engineering font le gros du travail.
Voir la methode - Evals & garde-fous
Une fiabilite qui se mesure, pas des impressions de demo
Une feature LLM qui rend bien une fois et casse en prod, c'est pire que rien. On construit des evals pour que tu mesures la qualite avant et apres chaque changement, on ajoute des garde-fous pour le controle des hallucinations et des sorties dangereuses, et on cable l'observabilite pour que tu voies ce que le modele fait en vrai. Cout et latence sont optimises expres : le bon modele par tache, du caching, et des prompts qui ne brulent pas des tokens pour rien.
Voir les integrations - Montee en competence & ops
Ton equipe le possede, sans dependre de nous
Une feature LLM maligne que personne chez toi ne sait maintenir, c'est un risque. On choisit le modele qui colle (Claude, GPT, Gemini ou open weights), on documente les prompts, evals et garde-fous, et on forme ton equipe a le faire tourner et l'etendre. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc le boulot LLM se branche sur ta facon d'operer au lieu de finir en projet a part.
Voir l'enablement IA
On ship les features LLM comme de l'ingenierie, pas un concours.
La plupart des projets LLM meurent pareil : une demo nickel, pas d'evals, pas de garde-fous, et la premiere mauvaise reponse en prod tue la confiance. Donc on le traite comme de l'ingenierie : ancre dans tes donnees avec le RAG, mesure avec des evals, clos par des garde-fous, et regle pour le cout, puis remis a une equipe qui sait le faire tourner.
- Audit · on cartographie tes cas d'usage et ou un LLM apporte vraiment de la valeur, et ou non
- Conception · RAG, agents, selection de modele, evals et garde-fous scopes avant la moindre ligne
- Build · on ship la feature avec tool calling, observabilite et controle des couts integres
- Enablement · on documente prompts et evals, on forme ton equipe pour qu'elle le possede et l'etende
On ship des features LLM tous les jours.
On ne vend pas un palier de partenaire. On construit du vrai logiciel avec des LLM, y compris ce site, donc on les concoit comme ils tiennent vraiment : ancres dans les donnees, mesures avec des evals, clos par des garde-fous, et regles pour le cout et la latence. C'est exactement ce qui manque quand un projet LLM s'arrete a une demo qui rendait bien dans la salle.
- On ship des features LLM en prod tous les jours, donc on concoit pour les evals, les garde-fous et le cout, pas pour une demo maligne une seule fois.
- Honnete par defaut : tout probleme n'a pas besoin d'un LLM. Quand du code deterministe est moins cher et plus safe, on te le dit au lieu de te vendre un modele.
- Tu repars autonome : les prompts, evals et garde-fous sont documentes dans ton repo, donc ton equipe le fait tourner et l'etend sans nous.
- Neutre sur le modele. On choisit Claude, GPT, Gemini ou open weights selon le fit et le cout, pas selon un palier de partenariat qu'on serait paye a pousser.
Le modele au coeur, le systeme fiable autour.
On construit les parties qui transforment un modele de langage en debit fiable, puis on les connecte a ta facon d'operer. Voici ce que couvre un vrai build LLM.
- Setup
Pipelines RAG
On construit la pipeline retrieval-augmented generation qui ancre le modele dans tes donnees : chunking, embeddings, un vector DB, et un retrieval regle pour que les reponses citent tes sources au lieu d'inventer.
- Setup
Agents IA & tool calling
On construit des agents avec function et tool calling cables vers tes vrais systemes, des permissions scopees et de la memoire, pour qu'ils accomplissent des taches multi-etapes au lieu de te rendre un paragraphe a traiter.
- Setup
Selection de modele
On choisit le bon modele par tache entre Claude, GPT, Gemini et open weights, et on concoit pour le cout et la latence, pour que tu ne paies pas des prix frontier sur du boulot qu'un modele plus petit ou moins cher fait aussi bien.
- Setup
Evals & garde-fous
On construit des evals pour mesurer la qualite sur tes vrais cas et des garde-fous pour le controle des hallucinations et des sorties dangereuses, pour qu'un changement de prompt ou une montee de modele ne regresse pas ta feature en silence.
- Setup
Fine-tuning & context engineering
Quand le prompting et le RAG plafonnent, on utilise le fine-tuning ou le context engineering pour les cas qui en ont besoin, et on te dit honnetement quand un plus gros modele ne reglera pas le probleme.
- Setup
Deploiement & observabilite
On ship la feature derriere une API avec logging, tracing et dashboards de cout, pour que tu voies ce que le modele fait en prod, attrapes le drift, et gardes la facture previsible.
On cartographie ou 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 donnees et ta stack. Tu repars avec un avis honnete sur ou un modele de langage aide vraiment, quoi construire en premier, et quoi garder en code simple. Zero pitch, juste le regard d'un ingenieur sur ton probleme.
- Un avis honnete sur ou un LLM aide vraiment
- Le RAG, les agents ou les evals a construire en premier
- Le bon modele pour le job et le cout que ca implique
- Un avis franc sur ce qu'il ne reglera pas
Comment on mene un build LLM.
Cinq etapes, dans l'ordre. On ne ship pas une feature avant que les evals existent, on ne lache pas un agent sans garde-fous, et ton equipe le possede a la fin. Chaque etape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Etape 1 · Audit des cas d'usage
Trouver ou un LLM apporte vraiment de la valeur
On s'assoit avec ton equipe et on regarde le vrai boulot : volume de support, documents que personne n'a le temps de lire, recherche qui ne trouve rien, ops repetitives. On regarde tes donnees et ta stack. La moitie de la valeur, c'est de te dire quels cas un LLM regle et lesquels sont moins chers et plus safe en code simple, pour que tu ne deploies pas un modele de langage contre un probleme qu'il ne reglera pas.
- Etape 2 · Architecture & donnees
Concevoir le RAG, les agents et le choix de modele
On concoit la pipeline avant de l'ecrire : ce qui est recupere, comment c'est chunke et embedde, quel vector DB, ou s'inserent les agents et le tool calling, et quel modele par tache entre Claude, GPT, Gemini et open weights. La qualite depend de tes donnees, donc on est honnete tot sur ce que tes sources peuvent supporter ou non, et sur quoi nettoyer en premier.
- Etape 3 · Build avec evals
Shipper la feature avec une qualite mesurable
On construit la pipeline RAG ou les agents, on cable le function calling vers tes systemes, et on ajoute des evals des le jour 1 pour que la qualite soit mesuree, pas devinee. Les garde-fous gerent le controle des hallucinations et des sorties dangereuses, l'observabilite montre ce que le modele fait en prod, et cout et latence sont regles expres. Un humain reste dans la boucle sur tout ce qui compte.
- Etape 4 · Deployer & integrer
Le mettre dans ton produit et ta stack
On deploie la feature derriere une API et on la branche aux apps et workflows sur lesquels ton business tourne, avec logging, tracing et dashboards de cout des le depart. Le modele bosse la ou ton equipe et tes utilisateurs sont deja, pas dans une demo a part, et tu vois le drift, le cout et la qualite d'un coup d'oeil au lieu de l'apprendre par une plainte.
- Etape 5 · Former & transmettre
Former l'equipe, puis se pousser du chemin
On documente les prompts, les evals, les garde-fous et les choix de modele, et on forme ton equipe a faire tourner, debugger et etendre la feature. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre RAG, agents et le SDK de A a Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe a l'echelle, on en parle a part, mais tu repars capable de le posseder.
On est juge sur les features qui shippent.
Aucun badge de partenaire a afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des equipes dont on a construit les features LLM, et le fait que ces features tenaient encore apres notre depart. Nos avis Trustpilot viennent de ces equipes, pas d'un deck marketing.
- Les prompts, evals et garde-fous vivent dans ton repo, possedes par ton equipe
- Qualite mesuree avec des evals avant que quoi que ce soit atteigne un utilisateur
- Des agents scopes, clos par des garde-fous, l'humain garde dans la boucle
- Les avis Trustpilot viennent des equipes pour qui on a construit des features
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concretement une agence LLM ?
Une agence LLM integre des modeles de langage dans ton produit et tes operations pour qu'ils marchent de facon fiable, au lieu de te laisser une demo qui a impressionne une fois. On concoit et on construit des pipelines RAG, des agents IA avec function et tool calling, le setup embeddings et vector DB sur tes donnees, des evals pour mesurer la qualite, et des garde-fous pour le controle des hallucinations. On choisit le bon modele entre Claude, GPT, Gemini et open weights, on optimise cout et latence, et on ship derriere une API que ton equipe possede. L'objectif, c'est une feature fiable en prod, pas un prototype que personne ne croit.Combien coute un projet LLM ?
Ca depend du perimetre : une seule feature RAG n'a rien a voir avec la construction de plusieurs agents branches a tes systemes avec evals et observabilite. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour trouver ou un LLM aide vraiment, puis on chiffre un perimetre fixe. L'usage du modele lui-meme, tu le paies au fournisseur (Anthropic, OpenAI, Google) directement, ou tu self-host des open weights ; on concoit la selection de modele et le caching pour que la facture de tokens reste previsible 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 tache est une regle claire, un lookup ou un calcul, du code deterministe est moins cher, plus rapide et plus safe qu'un modele de langage, et il n'hallucine pas. Les LLM gagnent leur place sur le langage, l'ambiguite et les donnees non structurees : support, recherche, traitement documentaire, redaction. Une partie de l'audit, c'est de tracer cette ligne honnetement, pour que tu ne paies pas des prix de modele 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 modele dans tes propres donnees : au lieu de repondre depuis son entrainement seul, il recupere les documents pertinents dans un vector DB et repond a 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 meme d'envisager le fine-tuning. On construit le chunking, les embeddings et le retrieval, et on le regle pour que les reponses soient ancrees, pas inventees.Vous construisez des agents IA, pas juste un chatbot ?
Oui, c'est la qu'est le levier. Un chatbot repond ; un agent agit. On construit des agents avec function et tool calling cables vers tes vrais systemes, des permissions scopees et de la memoire, pour qu'ils accomplissent du boulot multi-etapes : triage de tickets, extraction de donnees, recherche, ops. Chaque agent est scope a une tache, n'a que les outils necessaires, et part avec une etape de revue ou un humain valide ce qui compte. Il fait les 80% repetitifs sans sortir ton equipe de la decision.Comment vous empechez le modele d'halluciner ?
Tu ne peux pas l'eliminer, mais tu peux le controler, et c'est une partie centrale du job. On ancre les reponses dans tes donnees avec le RAG pour que le modele bosse depuis de vraies sources, on ajoute des garde-fous qui attrapent les sorties dangereuses ou hors-sujet, et on construit des evals qui mesurent a quelle frequence il se trompe sur tes vrais cas, avant et apres chaque changement. L'observabilite en prod montre le drift tot. On est honnete : aucun setup n'est parfait, donc on garde un humain dans la boucle partout ou une mauvaise reponse coute cher.Vous utilisez quel modele : Claude, GPT, Gemini ou open weights ?
Celui qui colle a la tache et au budget. On est neutre sur le modele et on n'a aucun palier de partenaire a pousser. Pour certains boulots, un modele frontier comme Claude ou GPT vaut le coup ; pour des cas a gros volume ou sensibles au cout, un modele plus petit ou en open weights self-host est le meilleur choix, et Gemini colle a d'autres. On choisit par tache, on concoit pour le cout et la latence, et on construit des evals pour que tu compares les modeles sur tes vraies donnees au lieu de croire un benchmark.Vous formez notre equipe ou vous construisez juste ?
Les deux, et c'est a la transmission que la plupart des projets LLM echouent en silence. Une feature que personne chez toi ne sait maintenir, c'est un risque. On documente les prompts, les evals, les garde-fous et les choix de modele dans ton repo, et on forme ton equipe a la faire tourner, la debugger et l'etendre. Si tu veux aller plus loin, on a une formation IA qui couvre RAG, agents et le SDK de A a Z, pour que ton equipe construise la prochaine feature sans nous.
Arrete de shipper des demos. Ship quelque chose de fiable.
Un audit de 60 minutes, tes cas d'usage cartographies, un plan de build avec les evals et les garde-fous integres. Si ton equipe peut le faire tourner en interne apres qu'on l'ait construit, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.