IA générative : comment l'intégrer dans vos process métier

Integrer l'IA generative en entreprise

En 2025, on a deploye des solutions d'IA generative chez 4 clients. Voici ce qui marche vraiment, au-dela du buzz.

RAG : la brique incontournable

Le Retrieval-Augmented Generation reste le pattern le plus fiable. Sur une mission pour un cabinet juridique, on a indexe 15 000 documents dans une base vectorielle (Qdrant) avec des embeddings ada-002. Le chatbot interne repond avec les bonnes references dans 89% des cas, contre 40% en prompting direct.

Agents IA : au-dela du chatbot

L'Agentic AI change la donne. Avec LangChain et LangGraph, on a construit un agent qui orchestre 4 outils : recherche documentaire, requete SQL, calcul de pricing et generation de devis. Le temps de traitement d'une demande client est passe de 2 jours a 15 minutes.

Fine-tuning vs prompting

Le fine-tuning n'est pertinent que si vous avez un vocabulaire metier tres specifique et au moins 5 000 exemples annotes. Dans 80% des cas, un bon prompt engineering + RAG suffit et coute 10x moins.

Couts et deploiement

Budget API pour un usage moyen (50 000 requetes/mois) :

• GPT-4o : environ 800 EUR/mois
• Claude 3.5 Sonnet : environ 600 EUR/mois
• Mistral Large : environ 400 EUR/mois

Pour le deploiement, Dataiku permet d'exposer les pipelines RAG en API sans gerer l'infra. On l'utilise sur 2 projets en production actuellement.

L'IA generative n'est pas magique. C'est de l'ingenierie, avec des couts et des limites mesurables.