Intégration d’IA générative dans votre produit, à Paris

Les meilleures fonctionnalités d’IA générative ne ressemblent pas à de l’IA. Elles donnent l’impression que le produit a enfin compris ce que l’utilisateur voulait dire. Depuis Paris, ZR Digital intègre l’IA générative à votre produit : des copilotes dans votre application, une recherche qui comprend les questions, des réponses fondées sur vos documents, une extraction qui transforme le désordre en données propres.

Nous intervenons sur des produits qui ont déjà des utilisateurs, et sur des produits neufs pensés avec l’IA dès le premier sprint. Le travail reste le même : repérer les endroits où un modèle de langage supprime une vraie friction, les livrer correctement, et les garder fiables quand des milliers de personnes s’en servent d’une façon que personne n’avait prévue.

Là où l’IA générative a sa place

• Copilotes. Rédiger, reformuler, remplir un formulaire complexe à partir d’une phrase, suggérer l’étape suivante. Cantonnés à votre métier, conscients du contexte et des droits de l’utilisateur.
• Recherche sémantique. L’utilisateur écrit ce qu’il veut dire, pas le mot exact. Des embeddings dans PostgreSQL avec pgvector, combinés à des filtres classiques pour rester précis.
• RAG sur vos documents. Des réponses construites à partir de vos contrats, manuels ou base de connaissances, sources à l’appui. Les droits par document s’appliquent dès la recherche : le modèle ne voit jamais ce que l’utilisateur n’a pas le droit de voir.
• Résumé et extraction. De longs échanges, appels ou rapports résumés ; factures, formulaires et e-mails transformés en champs structurés, fiables une fois validés.

Nous savons aussi dire non. Si un bon filtre, un modèle de document ou un écran plus clair répond mieux au besoin, c’est ce que nous recommandons.

Choisir le modèle

Le choix du modèle est une décision d’ingénierie, pas une préférence de marque. Nous notons les candidats sur un même jeu d’évaluations bâti à partir de vos données, puis nous arbitrons entre qualité, latence, coût par requête et lieu de traitement des données.

• API de pointe d’Anthropic (Claude) ou d’OpenAI quand la tâche exige un raisonnement ou une rédaction solides.
• Mistral quand vous voulez un fournisseur européen, avec un hébergement dans l’UE.
• Modèles open-weight, Llama ou Mistral, auto-hébergés dans votre compte cloud, pour les gros volumes ou une confidentialité stricte.

L’intégration reste portable. Changer de modèle plus tard, c’est une configuration et une campagne d’évaluation, pas une réécriture.

La rendre fiable

Un modèle de langage est probabiliste. La même question peut produire une réponse un peu différente, parfois fausse et énoncée avec assurance. La recherche peut manquer le bon passage. Des utilisateurs colleront des contenus conçus pour manipuler le modèle. Nous traitons chacun de ces risques.

• Évaluations exécutées en intégration continue à chaque changement : qualité de la recherche, exactitude des réponses, respect du format, comportement de refus.
• Garde-fous en entrée et en sortie, validation des réponses structurées, défenses contre l’injection de prompt selon l’OWASP Top 10 pour les applications LLM.
• Protection des données dès la conception. Le minimum de données envoyé au modèle, données personnelles masquées si possible, conservation et localisation documentées pour le RGPD, transparence envers les utilisateurs là où l’AI Act l’exige.
• Budgets de latence et de coût. Réponses en streaming, cache, petits modèles pour les étapes simples, et un tableau de bord des dépenses par fonctionnalité.

Qui la construit

ZR Digital est un studio d’IA et d’ingénierie produit dirigé par un CTO fondateur qui compte plus de quinze ans de développement logiciel. Nous concevons, développons et exploitons notre propre SaaS, BookCab.tech, pour les chauffeurs VTC indépendants en France. Nous savons donc ce qu’il faut pour qu’une fonctionnalité tienne après l’annonce de lancement : supervision, tickets de support, et la discipline de retirer ce que personne n’utilise.