RAG imprécis
Les réponses sont incomplètes, les sources remontées sont peu pertinentes ou le système hallucine.
Diagnostic technique & sprint IA
Améliorez la fiabilité et les performances de votre système IA
Nous aidons les équipes techniques à diagnostiquer un RAG, un agent, un pipeline documentaire ou un modèle qui ne donne pas encore les résultats attendus.
Vous reconnaissez l'un de ces symptômes ?
Nous partons du comportement observé, puis nous mesurons les causes possibles avant de recommander une technologie.
Agent instable
Certains parcours échouent, les outils sont mal sélectionnés ou les boucles deviennent difficiles à contrôler.
Coût trop élevé
Le coût par traitement augmente avec les volumes ou des appels modèles inutiles pénalisent la rentabilité.
Latence excessive
Les utilisateurs attendent trop longtemps ou le pipeline accumule des étapes dont la valeur n'est pas mesurée.
Évaluation absente
La qualité repose sur quelques démonstrations et aucune baseline reproductible ne permet de piloter les changements.
Prototype bloqué
Le système fonctionne en démonstration, mais les erreurs, les intégrations ou l'observabilité empêchent son passage en production.
Sorties structurées fragiles
Le JSON, les extractions ou les classifications ne respectent pas toujours le format attendu.
Données sensibles
Les modèles ou l'hébergement actuels ne répondent pas aux contraintes de confidentialité ou de souveraineté.
Modèle mal adapté
Le modèle généraliste comprend mal le domaine, alors que le prompt atteint ses limites.
Deux formats d'intervention
D'abord établir les faits, puis expérimenter sur les leviers prioritaires.
01
À partir de 3 000 € HT
Diagnostic technique
Une intervention courte pour reproduire le problème, établir une baseline et prioriser les hypothèses.
Vous obtenez :
- Reproduction du problème
- Dataset d'évaluation
- Baseline mesurée
- Analyse des données
- Revue d'architecture
- Causes probables
- Recommandations priorisées
- Plan d'expérimentation
Condition de réussite
Nous devons pouvoir observer le système, reproduire des échecs et disposer d'exemples suffisamment représentatifs.
02
Forfait, bloc de 5 ou 10 jours
Sprint d'amélioration
Une ou plusieurs itérations bornées pour tester les améliorations retenues et comparer leurs effets.
Exemples d'expérimentations :
- Retrieval et reranking
- Comparaison de modèles
- Structured outputs
- Réduction des coûts
- Optimisation de la latence
- Human-in-the-loop
- Fine-tuning ciblé
- Observabilité et monitoring
Mesure avant opinion
Chaque changement est comparé à la baseline. Une technologie n'est retenue que si elle améliore une métrique utile sans déplacer excessivement le coût ou le risque.
Les technologies viennent ensuite
Le fine-tuning n'est pas un diagnostic
Un mauvais résultat peut venir du corpus, du découpage, du retrieval, du prompt, du modèle, des outils de l'agent ou de la méthode d'évaluation. Nous testons le levier le plus plausible au lieu de présupposer la solution.
RAG & recherche
Chunking, embeddings, recherche hybride, filtres, reranking et réponses sourcées.
Agents IA
Orchestration, sélection d'outils, mémoire, garde-fous et validation humaine.
Modèles spécialisés
LLM, SLM, NLP, classification, extraction et fine-tuning lorsque les données le justifient. Voir notre architecture de structuration de données non structurées.
Industrialisation
Évaluation continue, observabilité, sécurité, optimisation des coûts et déploiement cloud ou local.
Des systèmes mesurés sur le terrain
Quelques exemples de briques IA construites ou améliorées avec des critères observables.
Continental
Assistant RAG industriel
La précision des réponses est passée de 67 % à 89 % sur une documentation technique complexe.
Voir le cas client →Éditeur médical
RAG pour le support utilisateur
Un assistant évalué et intégré au produit, avec 50 % de tickets support en moins.
Voir le cas client →Reezet
Structured outputs et mémoire conversationnelle
Une brique IA produit avec schémas Pydantic, abstention, recommandations vectorielles et boucle d'évaluation qualitative.
Voir le cas client →Ce qui permet de commencer
Le système
Accès au code, à une instance, aux traces ou à une documentation technique.
Les exemples
Cas de réussite, échecs connus et données représentatives du terrain.
La métrique
Qualité, coût, temps de réponse, stabilité ou taux de validation attendu.
Les contraintes
Hébergement, confidentialité, délais, volumes et systèmes à intégrer.
Questions fréquentes
Non. Nous pouvons diagnostiquer un prototype, à condition de pouvoir reproduire le problème et d'accéder à des exemples représentatifs, au code ou à une documentation technique suffisante.
Non. La cause peut venir des données, du retrieval, du prompt, du modèle, de l'orchestration ou de l'absence d'évaluation. Le fine-tuning n'est testé que lorsqu'il répond à une hypothèse mesurable.
Un accès au système ou au code, des exemples d'échecs et de réussites, l'architecture connue, les métriques disponibles et les contraintes d'hébergement ou de confidentialité.
Oui. L'intervention peut prendre la forme d'un sprint au forfait, d'un bloc de cinq ou dix jours ou d'un accompagnement plus long intégré à l'équipe.
Un problème technique devient traitable lorsqu'il est reproductible
Présentez-nous votre système, quelques exemples d'échec et la métrique que vous souhaitez améliorer. Nous vous dirons si un diagnostic court peut débloquer la situation.
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