Développement IA · Open-source & API · RAG & Agents
De l'API GPT au modèle souverain self-hosted — on choisit la bonne brique pour ton métier.
FazeAI tourne aujourd'hui sur 4 LLMs en parallèle (Mistral cheap pour l'extraction, Mistral medium pour le raisonnement, Gemini long-form pour les articles, OpenAI Realtime pour la voix). On t'aide à concevoir et déployer ton propre stack IA : RAG sur ta doc, agents autonomes, modèles open-source self-hosted, ou simple intégration d'API choisie au bon prix.
Trois approches, un seul critère : ton ROI
Chaque approche a sa zone d'efficacité. On t'aide à arbitrer entre time-to-market, coût, et confidentialité.
API providers (OpenAI, Anthropic, Mistral)
Time-to-market en jours, pas en mois. Idéal pour démarrer ou prototyper. On orchestre la sélection de modèle (cheap pour l'extraction, smart pour le raisonnement, premium pour les conversations critiques).
Open-source self-hosted (Llama, Mistral, Qwen)
Hébergement sur ton infra (AWS, GCP, OVH ou bare-metal GPU). Zéro fuite de données, coût marginal nul une fois lancé, contrôle total des poids. Parfait pour la finance, la santé, le légal.
Hybride (cheap routing + premium fallback)
L'architecture qu'on utilise sur FazeAI : un router LLM qui choisit en temps réel entre 4 niveaux de modèles selon la complexité. -60% de coûts vs tout-GPT-4, sans perte de qualité.
Pipeline RAG production-grade
Notre architecture standard pour connecter un LLM à ta documentation, avec citations et anti-hallucination.
01
Ingestion & nettoyage
PDF, Word, HTML, Notion, Confluence, Slack, emails, transcripts d'appels. On parse, on segmente intelligemment (semantic chunking), on extrait les métadonnées clés.
02
Embeddings & vector DB
Embeddings adaptés à ton domaine (E5-multilingual, BGE-M3, ou modèles fine-tunés). Stockage dans Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate selon ton volume et ta latence cible.
03
Retrieval hybride + reranking
Recherche sémantique + BM25 + filtres métadonnées. Reranker cross-encoder (Cohere, Voyage, ou self-hosted) pour faire remonter les bons chunks en top 5.
04
Génération avec citations
LLM contraint à citer ses sources, à dire "je ne sais pas" si la base ne répond pas, et à répondre dans le ton de ta marque. Streaming SSE, gestion des contextes longs (>100k tokens).
Cas d'usage qu'on a déjà construit
Chaque brique ci-dessous tourne aujourd'hui en prod, soit sur FazeAI soit chez nos clients.
Chatbot produit ou support N1
Connecté à ta documentation, ton CRM, ton ERP. Comprend les questions complexes, escalade vers un humain quand pertinent, apprend de chaque conversation.
Recherche interne intelligente
Wiki, Notion, Confluence, GDrive : tes équipes posent une question en langage naturel et obtiennent la réponse avec les bons documents en pièce jointe.
Caller IA & assistants vocaux
On a construit FazeCaller : 35k prospects appelés, voix Charlie ElevenLabs, scripts dynamiques avec gestion d'objections. Twilio + Realtime API + ElevenLabs.
Génération de contenu SEO à la demande
Articles longs (3000+ mots), bien structurés, optimisés Yoast/RankMath, avec images Supabase. Multilingue. Publication WordPress/Django automatique.
Extraction & classification de documents
Factures, contrats, devis, KBIS, formulaires. On extrait les champs structurés en JSON, avec validation et fallback humain en cas de doute.
Agents autonomes (browser-use, code-agent)
Agents qui naviguent un site web pour remplir un formulaire, agents codeurs qui écrivent et testent du code, agents data qui orchestrent des pipelines ETL.
Conformité & sécurité, by design
On déploie pour la santé, la finance et le légal. La confidentialité n'est pas une option.
RGPD-ready
DPA Mistral signé, hébergement EU possible, suppression sur demande implémentée bout-en-bout.
ISO 27001
Audit de sécurité, gestion des secrets via Vault/AWS Secrets Manager, rotation automatique.
AI Act compatible
Documentation des modèles, traçabilité des décisions, mécanismes anti-hallucination, log d'audit.
Self-hosted possible
Pour la santé (HDS), la finance (PCI-DSS) ou le légal : déploiement on-premise ou cloud privé.
Questions fréquentes
L'IA générative bouge vite. Voici les réponses qu'on donne le plus souvent.
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?+
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) connecte un LLM à ta base documentaire en temps réel : chaque réponse cite ses sources. Le fine-tuning entraîne le modèle sur tes données pour qu'il les "absorbe". RAG = données qui changent souvent + traçabilité ; fine-tuning = ton de marque, jargon métier, ou tâche très spécifique. La plupart des projets démarrent en RAG et migrent vers un mix RAG + fine-tuning léger.
Combien coûte un projet IA chez FazeAI ?+
Un POC RAG sur ta documentation : à partir de 8 000 € (4 semaines). Un assistant IA en prod, multi-tenant, avec analytics et A/B testing : 35 000 à 80 000 €. Un agent autonome avec workflow complexe (caller, browser-use, code-agent) : 50 000 € et plus. On chiffre toujours après un atelier de cadrage gratuit (1h).
Pourquoi self-hoster un modèle plutôt que d'utiliser OpenAI ?+
Trois raisons : (1) confidentialité — tes données ne quittent jamais ton infra, c'est obligatoire pour la santé, la finance, certaines administrations ; (2) coût marginal nul — au-delà de 100k requêtes/mois, le self-hosting devient moins cher ; (3) contrôle — tu choisis les versions, tu fixes la latence, tu n'es pas exposé aux coupures fournisseur. On déploie Llama 3.3, Mistral Large, Qwen 2.5, ou des modèles fine-tunés selon ton use case.
Quels modèles open-source recommandez-vous en 2026 ?+
Pour le raisonnement général : Mistral Large 2411 ou Llama 3.3 70B. Pour le code : Qwen 2.5 Coder 32B ou DeepSeek-Coder V2. Pour le multilingue (français en particulier) : Mistral Small 3, qui est exceptionnel sur les benchmarks FR. Pour les embeddings : BGE-M3 ou E5-multilingual. On benchmarke régulièrement et on adapte la stack à chaque projet.
Comment garantir que l'IA ne hallucine pas ?+
Trois techniques combinées : (1) RAG strict — le LLM est contraint de répondre uniquement à partir des chunks récupérés, et de dire "je ne sais pas" sinon ; (2) self-consistency — on génère 3 réponses, on prend la majoritaire ; (3) eval automatisée — on teste contre un golden dataset à chaque déploiement, avec métriques de fidélité (RAGAS, faithfulness, answer relevancy). Sur FazeAI on mesure 92% de fidélité sur 10k échanges réels.
Avant de coder un seul prompt, parlons archi.
30 minutes pour qualifier ton use case, identifier les vrais risques (hallucination, coût, latence), et te donner une roadmap chiffrée.