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Intelligence Artificielle & LLM

Intégrez la puissance des LLM directement dans vos outils métier. Pas de wrapper ChatGPT générique — des solutions sur mesure, intégrées à vos workflows, avec vos données hébergées chez vous.

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L'intelligence artificielle générative transforme la façon dont les entreprises traitent l'information. Mais un chatbot générique ne suffit pas : il faut des solutions intégrées à vos processus, configurées pour vos données, et conformes à vos exigences de confidentialité.

INYSTER conçoit des systèmes IA sur mesure : RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour interroger vos documents internes, chatbots métier connectés à vos bases de données, pipelines de traitement automatique de documents, et bien plus.

Ce qui est inclus

Systèmes RAG pour interroger vos documents internes
Chatbots métier connectés à vos données
Traitement automatique de documents (extraction, classification)
Intégration d'API LLM (OpenAI, Anthropic, modèles open source)
Hébergement sur votre infrastructure (conformité RGPD)

Besoin d'automatisation de workflows sans IA ? Workflows n8n, scripts sur mesure, intégrations systèmes.

Voir notre service Automatisation →

RAG — Retrieval-Augmented Generation

Le RAG permet à un LLM de répondre en s'appuyant sur vos documents internes : contrats, documentation technique, base de connaissances, manuels. Le modèle ne « devine » pas — il cite ses sources. Résultat : des réponses fiables, contextualisées, et traçables.

Intégration LLM

Nous connectons les modèles d'OpenAI, Anthropic ou des modèles open source (Mistral, Llama) à vos outils existants. Résumé automatique d'emails, génération de rapports, classification de tickets — les cas d'usage sont nombreux.

IA & Automatisation

En combinant n8n et les LLM, nous créons des workflows intelligents : extraction de données depuis des factures PDF, classification automatique de documents entrants, analyse de sentiment sur les retours clients.

GPT Interne & Chatbots

Un assistant IA connecté à vos données internes, accessible à vos équipes. Idéal pour les bases de connaissances RH, le support technique interne, ou l'aide à la rédaction de documents métier.

Stack technique

Technologies utilisées

PythonLangChainOpenAI APIAnthropic APIpgvectorn8n

Scénarios de projets réalistes

L'IA au service de vos métiers

GPT interne pour cabinet d'avocats

Système RAG permettant aux avocats d'interroger en langage naturel une base de 10 000+ documents juridiques. Réponses sourcées avec citation des articles et jurisprudences.

Avant Avocats cherchant manuellement dans des milliers de documents juridiques

Après Système RAG : recherche en langage naturel avec citation des sources

Gain estimé ~Recherche documentaire réduite de plusieurs heures à quelques minutes

Base de connaissances technique RAG

Système RAG pour un éditeur SaaS : les équipes support et développement interrogent la documentation technique, les changelogs et les tickets résolus en langage naturel.

Avant Équipes support et développement fouillant manuellement la documentation technique

Après Base de connaissances RAG interrogeable en langage naturel

Gain estimé ~Résolution des tickets accélérée significativement

Chatbot support client e-commerce

Assistant IA intégré au site e-commerce, connecté au catalogue produits, les FAQ et les politiques de retour. Escalade automatique vers un agent humain si nécessaire.

Avant Support client submergé par des demandes répétitives

Après Assistant IA intégré au site, formé sur le catalogue et les FAQ

Gain estimé ~Majorité des demandes simples résolues sans intervention humaine

Estimations basées sur des cas de figure typiques. Les résultats varient selon le contexte.

Retour type

Ce que nos clients disent généralement

Le système RAG interne permet à nos équipes de retrouver l'information pertinente en quelques secondes dans des milliers de documents. C'est un vrai système de production, avec citation des sources et contrôle d'accès.

Témoignage illustratif — basé sur des retours clients habituels

FAQ

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui permet à un modèle IA de répondre à des questions en s'appuyant sur vos documents internes. Le modèle cherche d'abord les passages pertinents dans votre base de connaissances, puis génère une réponse sourcée.

Peut-on utiliser des modèles open source au lieu d'OpenAI ?

Oui. Nous travaillons avec Mistral, Llama et d'autres modèles open source qui peuvent être hébergés entièrement sur votre infrastructure. Vos données ne quittent jamais vos serveurs.

Comment la confidentialité des données est-elle assurée ?

Nous privilégions l'hébergement sur votre infrastructure. Quand nous utilisons des API externes (OpenAI, Anthropic), les données sont transmises de façon chiffrée et ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Nous vous conseillons sur l'architecture la plus adaptée à vos exigences RGPD.

Pourquoi INYSTER privilégie-t-il le RAG plutôt que la modification de modèles ?

Le RAG garde le modèle standard mais lui fournit du contexte pertinent à chaque requête via vos documents. C'est plus rapide à mettre en place, moins coûteux, et plus facile à maintenir — il suffit de mettre à jour les documents sources. C'est l'approche la plus pragmatique pour la majorité des cas d'usage en entreprise.

Pas sûr de la formule ?

Expliquez-nous votre besoin en 30 minutes. Nous vous orienterons vers la bonne approche.

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