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Intégration LLM & RAG : brancher l'IA dans vos outils existants

Intégrer un LLM et du RAG, c'est brancher un modèle de langage et la recherche sur vos données directement dans vos outils existants (CRM, ERP, intranet, applications métier), via API et connecteurs, sans refonte de votre SI. Vos applications gagnent des capacités IA ancrées dans vos contenus. Masteria développe et intègre ces briques, et vous en livre le code.

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Multi-LLM (Claude, GPT, Mistral)RAG sur vos donnéesCode livré au clientLyon · France · Suisse · Belgique
Ce que c'est

Intégration LLM & RAG : de quoi parle-t-on ?

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.

Méthode

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.

Approche technique

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.

Multi-LLM, le bon modèle au bon endroitRAG : réponses sourcées sur vos donnéesConnecteurs API & MCPGarde-fous & validation humaineHébergement UE possible

Pour le détail de notre stack et de notre méthode d'ingénierie, parcourez notre agence de développement IA.

Cas d'usage

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.

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.

Modèle d'engagement

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.

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FAQ

Intégration LLM & RAG : questions fréquentes

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Décrivez votre contexte et vos contraintes. Nous revenons vers vous sous 24 heures avec une lecture du périmètre, un premier prototype envisageable et une proposition de cadrage. Vous repartez avec une vision claire de ce qu'il est possible de développer, et vous restez propriétaire du code.

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Sources et références officielles

Pour vérifier nos engagements (certification qualité, financement) et approfondir l'outil concerné :