Intégration LLM & RAG : de quoi parle-t-on ?
Aussi appelé : intégration LLM, RAG entreprise, intégration IA dans le SI, API LLM et connecteurs MCP.
L'intégration LLM et RAG consiste à ajouter des capacités d'intelligence artificielle à des outils que vous utilisez déjà, plutôt qu'à construire une nouvelle application autonome. Concrètement, on relie un modèle de langage (LLM) et une couche de RAG (recherche sur vos données) à votre CRM, votre ERP, votre intranet, votre GED ou vos applications métier, via des API et des connecteurs. Vos outils gagnent alors des fonctions nouvelles : générer un résumé ou un brouillon depuis une fiche, répondre à une question à partir de vos documents, classer ou enrichir une donnée, déclencher une action à partir d'un texte. C'est la voie pertinente quand vous ne voulez pas remplacer votre système d'information mais l'augmenter, en gardant vos outils et vos habitudes. Le travail porte autant sur la qualité des réponses (ancrage RAG, choix du modèle) que sur la robustesse de l'intégration (API maintenables, gestion des erreurs, sécurité des échanges). L'enjeu est d'ajouter de la valeur là où vos équipes travaillent déjà, sans créer un énième outil à ouvrir en parallèle.
- On branche un LLM et une couche RAG sur vos outils (CRM, ERP, intranet, GED) via API et connecteurs MCP.
- Vos applications gagnent des fonctions IA ancrées dans vos données, sans remplacer votre système d'information.
- Intégration robuste de production : authentification, droits d'accès, gestion des erreurs, maîtrise des coûts d'appel.
- Code des connecteurs livré : vos équipes techniques maintiennent et font évoluer l'intégration.
Comment nous construisons votre intégration llm & rag
Quatre étapes, un livrable à chaque palier : cadrage du périmètre, prototype sur un cas réel, développement et intégration à vos outils, puis déploiement et transfert. Vous décidez à chaque étape, sur des éléments concrets, et vous repartez propriétaire du code.
Cadrage des points d'intégration
Nous analysons vos outils existants, identifions où l'IA apporte le plus de valeur, et définissons les points d'intégration, les données à mobiliser, les contraintes de sécurité et le critère de réussite.
Prototype sur un cas d'intégration
Nous construisons une première intégration sur un cas prioritaire (par exemple un résumé ou une réponse sourcée dans votre CRM) en conditions réelles, pour valider la valeur et les choix techniques.
Développement et intégration
Nous développons les connecteurs et la couche RAG, les branchons à vos outils via API ou MCP, gérons l'authentification, les droits et les erreurs, et industrialisons l'intégration.
Déploiement et transfert
Nous accompagnons la mise en production sans perturber vos opérations, formons vos équipes techniques, et vous transmettons le code et la documentation pour que vous mainteniez l'intégration.
Sur quelles briques techniques ?
Sur quatre briques : une approche multi-LLM (le bon modèle au bon endroit), du RAG pour ancrer les réponses dans vos données avec sources, des connecteurs API et MCP vers vos outils, et des garde-fous avec validation humaine. Hébergement dans l'Union européenne possible selon vos exigences de conformité.
Nous travaillons en multi-LLM (Claude, GPT, Mistral) et choisissons le modèle selon le cas, le coût et la confidentialité, sans dépendance à un fournisseur unique. La couche RAG ancre les réponses dans vos données avec sources. L'intégration repose sur des API documentées et des connecteurs MCP, le protocole qui standardise le branchement des modèles sur des outils et des sources : CRM, ERP, GED, bases internes. Nous gérons l'authentification, le respect des droits d'accès, la gestion des erreurs et la limitation des coûts d'appel, pour une intégration robuste en production, pas un branchement de démonstration. La sécurité et la confidentialité sont des critères de conception : cloisonnement des données sensibles, journalisation, et, selon vos exigences, hébergement dans l'Union européenne. L'objectif est une intégration maintenable que vos équipes techniques peuvent reprendre.
Pour le détail de notre stack et de notre méthode d'ingénierie, parcourez notre agence de développement IA.
Intégration LLM & RAG : exemples par secteur
Quelques exemples génériques de ce que cette solution permet selon le métier. Ils illustrent des usages possibles, à adapter à votre contexte lors du cadrage. Pour un panorama plus large, parcourez nos cas d'usage de l'IA en entreprise.
Éditeurs de logiciels (SaaS)
Ajouter des fonctions IA (résumé, génération, recherche sémantique) à un produit existant via API, sans refondre l'application.
Services et conseil
Brancher un assistant de rédaction sourcé dans les outils internes (CRM, espace documentaire) pour gagner du temps sans changer d'environnement.
Industrie
Connecter un modèle à l'ERP et à la GED technique pour générer des fiches, des résumés et des réponses à partir des données existantes.
Banque, finance et assurance
Intégrer une recherche sourcée et une aide à la rédaction conforme dans les outils métier, avec traçabilité et contrôle des accès.
Votre secteur en particulier : IA pour l'industrie · IA pour la finance · IA pour les RH.
Des développeurs IA chez vous, sur site ou à distance
Au-delà du forfait au projet, nous pouvons détacher un ou plusieurs développeurs IA dans vos équipes, sur site ou à distance, en régie ou en équipe dédiée. Pour intégrer un LLM et du RAG dans un système d'information sensible ou réglementé, ce modèle garde le code dans votre périmètre, travaille au plus près de vos équipes techniques et facilite la reprise en interne. Nous le présentons comme une possibilité d'engagement, à arbitrer au cadrage.
Voir notre méthode de projet IAIntégration LLM & RAG : questions fréquentes
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Copilote IA interne
Un assistant métier connecté à vos données et à vos outils, qui répond, rédige et déclenche des actions dans le périmètre que vous définissez.
DécouvrirAssistant documentaire IA
Un moteur de réponse sur votre base documentaire : vos documents deviennent interrogeables en langage naturel, avec des réponses sourcées.
DécouvrirAutomatisation du traitement documentaire
Une chaîne qui lit, extrait, classe et route vos documents entrants (factures, contrats, formulaires) sans ressaisie, avec contrôle humain.
DécouvrirSources et références officielles
Pour vérifier nos engagements (certification qualité, financement) et approfondir l'outil concerné :
- Qualiopi — Ministère du Travail : la certification qualité qui rend nos formations finançables.
- Les OPCO — Ministère du Travail : le fonctionnement du financement de la formation par votre opérateur de compétences.