Question 1

Quelle différence entre IA générative, LLM, RAG et agents IA ?

Accepted Answer

L'IA générative est la famille de modèles capables de produire du texte, du code, de l'image ou de l'audio. Les LLM (Large Language Models) sont la sous-catégorie textuelle (GPT, Claude, Mistral, Llama). Le RAG (Retrieval Augmented Generation) combine un LLM avec une recherche dans vos données : le modèle s'appuie sur vos sources de vérité au lieu d'inventer. Un agent IA, lui, ajoute une boucle de décision et l'usage d'outils (API, base de données, actions métier). En pratique, la plupart des projets combinent les trois.

Question 2

Combien coûte un projet d'IA générative en entreprise ?

Accepted Answer

Un POC ciblé (RAG documentaire, copilote interne) démarre à 10 000 - 25 000 €, sur 2 à 4 semaines (POC dès 8 000 € pour un périmètre resserré). Une mise en production avec sécurisation, observabilité et intégration au SI tient en général dans une fourchette de 30 000 à 80 000 €. Les coûts récurrents (API, hébergement) sont chiffrés dès le devis pour éviter toute surprise. Nous donnons une fourchette transparente après un cadrage de 30 minutes.

Question 3

Quel délai pour passer d'un cas d'usage à un MVP en production ?

Accepted Answer

Notre format type : 2 à 4 semaines pour un POC fonctionnel testable, puis 8 à 12 semaines pour la version production (intégration au SI, sécurité, monitoring, conformité). On évite délibérément les chantiers de 9 mois en cascade - la valeur arrive vite ou pas du tout, avec la GenAI.

Question 4

Faut-il OpenAI ou peut-on rester sur des modèles open source / souverains (Mistral, Llama) ?

Accepted Answer

Ça dépend de trois critères : la sensibilité des données, la qualité requise, le budget. OpenAI / Anthropic offrent encore une qualité supérieure sur les raisonnements complexes, mais Mistral et Llama 3.x sont compétitifs sur la majorité des cas d'usage RAG et tool-use, avec l'avantage du déploiement souverain (cloud EU ou on-premise). Nous benchmarkons systématiquement les options pertinentes au moment du cadrage - pas de parti pris a priori.

Question 5

Comment garantir la conformité AI Act et RGPD ?

Accepted Answer

Nous classons chaque cas d'usage selon les catégories de l'AI Act (minimal, limited, high risk) dès le cadrage, et nous ajustons les obligations en conséquence : traçabilité des décisions, transparence utilisateur, humain dans la boucle pour les décisions impactantes, anonymisation des données d'entraînement. Côté RGPD : hébergement EU par défaut, contrats DPA avec les providers, journalisation des prompts/réponses si pertinent, droit d'accès et d'effacement préservés.

Question 6

Peut-on intégrer un LLM dans une application mobile (offline, low-latency) ?

Accepted Answer

Oui - et c'est l'un de nos différenciateurs. Trois options selon le besoin : appel API distant (le plus simple, latence ~1-3s), modèle quantisé embarqué via Core ML / TensorFlow Lite / ONNX Runtime (offline, latence < 1s), ou architecture hybride (cache local + LLM distant pour les requêtes complexes). Nous avons livré ces trois patterns en production sur iOS et Android.

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