Un LLM dans votre outil métier, pas un ChatGPT ouvert à côté
La plupart des PME « font de l'IA » en distribuant des abonnements ChatGPT à leurs équipes. Résultat : trois personnes l'utilisent vraiment, les données métier restent inaccessibles au modèle, et personne ne sait mesurer le ROI. L'IA reste un outil à part, déconnecté de votre activité.
L'intégration d'un LLM, c'est l'inverse : l'intelligence artificielle arrive directement dans l'application que vos équipes utilisent déjà. Un bouton « rédiger le devis » dans votre CRM, un résumé automatique dans votre back-office, une extraction de données au moment où la facture est déposée. L'IA travaille avec vos données, suit vos règles métier, et son usage devient mesurable.
Ce que nous connectons concrètement
Nous intégrons des LLM dans les outils métier de nos clients PME alsaciennes, qu'ils soient développés sur mesure ou achetés sur étagère. Le principe reste le même : on part de l'existant, on ajoute l'IA là où elle fait gagner du temps réel, et on garde une validation humaine sur tout ce qui est sensible.
CRM
Avant-vente. Pré-rédaction de devis et propositions, qualification automatique de leads, résumé de l'historique client, suggestions de relance.
ERP & back-offices
Données. Extraction depuis PDF / factures / contrats, contrôle de cohérence, génération de comptes-rendus, alimentation des fiches.
Applications .NET et Next.js sur mesure
Sur mesure. Ajout d'un assistant contextuel, classification de contenu, recherche en langage naturel — directement dans l'app que vos équipes utilisent.
Outils internes & intranet
Productivité. Aide à la rédaction, traduction, reformulation, synthèse de documents longs — partout où vos équipes écrivent.
API directe ou MCP : choisir la bonne architecture
Deux approches d'intégration selon le périmètre. Le bon choix dépend du nombre de systèmes à connecter et de l'envie de capitaliser pour des cas d'usage futurs.
| Critère | API directe 1 cas d'usage simple | Model Context Protocol (MCP) Plusieurs systèmes |
|---|---|---|
| Quand l'utiliser | Cas d'usage unique et délimité (génération de texte, classification, extraction) | Dès que l'IA doit accéder à plusieurs systèmes (CRM + ERP + base documentaire) |
| SDK / outil | SDK officiels (Anthropic, OpenAI) ou AI SDK Vercel côté Next.js | Serveur MCP sur mesure exposant vos APIs internes une seule fois |
| Réutilisabilité | Code spécifique au cas d'usage, à refaire pour chaque nouveau besoin | Tout agent compatible MCP peut s'en servir, sans recoder l'intégration |
| Time to value | Très rapide à mettre en production | Investissement initial plus important, ROI à mesure des cas d'usage ajoutés |
| Vision long terme | Bon pour un premier POC pragmatique | Le pivot architectural des projets IA en 2026 |
La stack IA souveraine que nous utilisons
- Modèles — Claude (raisonnement & rédaction), Mistral Large France (cas sensibles), Ollama / Llama 3.3 / Qwen 3 (self-hosting quand les données ne doivent jamais sortir).
- Backend — ASP.NET Core (.NET 10) ou Next.js avec l'AI SDK Vercel, selon votre existant.
- Connecteurs — serveurs MCP sur mesure pour exposer vos systèmes internes de façon contrôlée.
- Hébergement — infrastructure souveraine en France, à l'abri du Cloud Act américain.
- Observabilité — OpenTelemetry, suivi des coûts API temps réel, alertes sur dérive de qualité — un projet IA non monitoré est un projet qui dérape.
Déroulé d'un projet d'intégration
- Audit gratuit (30 min) — on identifie 1 ou 2 cas d'usage où un LLM apporte un vrai gain dans votre application. Si rien n'est pertinent, nous vous le disons honnêtement.
- POC sur périmètre étroit (2 semaines) — on prouve la valeur avec vos données réelles. Si le POC ne convainc pas, on s'arrête — budget cadré dès le départ.
- Industrialisation (4-8 semaines) — mise en production propre : architecture clean, sécurité, observabilité, conformité RGPD. Démos hebdomadaires, pas d'effet tunnel.
- Optimisation continue — suivi des coûts API, ajustement des prompts, mises à jour de modèles, gestion des cas limites — l'IA évolue, votre intégration aussi.
Budget et propriété du code
Le budget d'une mise en production complète dépend du périmètre, devisé sur mesure gratuitement sous 48 h. Voir nos tarifs. Le code et l'architecture vous appartiennent à 100 % — pas de plateforme propriétaire, pas de vendor lock-in. Pas sûr du cas d'usage ? Commencez par le conseil & stratégie IA.
FAQ
Combien coûte l'intégration d'un LLM dans une application existante ?
Le budget d'un POC ou d'un projet complet dépend du périmètre ; nous devisons sur mesure, devis gratuit sous 48 h après notre échange. Voir notre page Tarifs pour les ordres de grandeur.
Faut-il refaire mon application pour y intégrer de l'IA ?
Non, dans la grande majorité des cas. Un LLM s'intègre via une API : on ajoute un endpoint, un service, un écran ou un bouton à votre application existante (.NET, Next.js, ou autre). Nous commençons toujours par un POC sur un périmètre étroit pour le prouver. Si votre application est très ancienne ou mal architecturée, on en parle — parfois un petit module satellite est plus sain que de toucher au cœur legacy.
Quelle différence entre une API directe et MCP ?
L'API directe (SDK Anthropic, OpenAI, AI SDK Vercel) suffit pour un cas d'usage unique : génération de texte, classification, extraction. Le Model Context Protocol (MCP) devient intéressant dès que l'IA doit accéder à plusieurs de vos systèmes (CRM, ERP, base documentaire) : on écrit un serveur MCP une fois, et tout agent compatible peut s'en servir de façon contrôlée. Nous choisissons l'approche selon votre besoin réel, pas selon la mode.
Mes données métier vont-elles partir chez OpenAI ou Anthropic ?
Seulement si vous le décidez. Pour un cas d'usage sensible, nous privilégions Mistral hébergé en France ou un modèle Ollama auto-hébergé : vos données ne quittent jamais votre infrastructure. Pour les cas non sensibles, on peut utiliser Claude ou GPT avec un contrat entreprise (DPA, pas d'entraînement sur vos données). Nous vous expliquons clairement le compromis qualité / souveraineté pour chaque option.
Quel modèle d'IA recommandez-vous pour une intégration ?
Ça dépend du cas d'usage. Claude (Anthropic) pour le raisonnement long et la qualité rédactionnelle, Mistral Large pour rester souverain avec un hébergement France, Ollama (Llama 3.3, Qwen 3) en local quand les données ne doivent jamais sortir. Nous ne sommes affiliés à aucun éditeur — nous recommandons le bon outil pour votre contexte, et l'architecture reste conçue pour pouvoir changer de modèle sans tout réécrire.
Combien de temps prend une intégration IA dans une PME ?
Le POC tient en 2 semaines. Une intégration LLM complète (production, observabilité, conformité) prend généralement 4 à 8 semaines selon le nombre de points d'entrée et la complexité de vos systèmes. Nous travaillons en démos hebdomadaires : vous voyez l'avancée chaque semaine, sans effet tunnel.