IA dans les outils internes
Ajouter des capacités d’IA à une application existante.
AI Integrations.
Nous connectons des modèles d’IA à vos systèmes, données et outils de façon sûre et traçable.
Le problème que nous résolvons.
La valeur d’un modèle dépend de ce à quoi il peut accéder. L’intégrer à des systèmes internes sans contrôle des accès, sans journalisation et sans limites revient à ouvrir une nouvelle porte dans votre architecture.
Ce qui est inclus.
- Intégration de modèles avec des API et des systèmes internes
- Contrôle des accès et des données exposées
- Journalisation et traçabilité de chaque appel
- Gestion des clés, des quotas et des coûts
- Observabilité de la latence, des erreurs et des tokens
Notre façon de travailler.
Cinq phases, toujours dans le même ordre. Sélectionnez-en une pour voir ce qui s’y passe. Dans les projets complets, elles s’inscrivent dans les étapes de notre méthode.
Nous identifions le cas d’usage, les données disponibles, les risques et la façon dont le succès sera mesuré.
Nous concevons la solution : modèles, données, intégrations, contrôles de sécurité et traçabilité.
Nous développons l’intégration avec contrôle des accès, journalisation des appels, quotas et gestion des secrets.
Nous testons permissions, erreurs et limites d’usage et vérifions que chaque appel est bien enregistré.
Nous ajustons avec l’usage réel et surveillons le système comme tout autre service en production.
Compétences techniques.
- API REST
- Model Context Protocol
- Passerelles de modèles
- Gestion des secrets
- OpenTelemetry pour la GenAI
- Splunk AI Agent Monitoring
Cas d’usage.
Accès aux données de l’entreprise
Donner à un modèle un accès contrôlé à des informations internes.
Plusieurs fournisseurs
Utiliser différents modèles derrière une même intégration.
Bénéfices pour votre organisation.
- Intégration sûre et auditée
- Coût et usage visibles
- Indépendance vis-à-vis du fournisseur de modèles
- Moins de risque d’exposition des données
Livrables.
- Intégration développée
- Contrôles d’accès documentés
- Tableaux de bord d’usage et de coût
- Documentation technique
Questions fréquentes.
Qu’est-ce que le Model Context Protocol ?
Un protocole ouvert pour connecter des modèles et des agents à des outils et des sources de données de façon standard.
Pourrons-nous changer de fournisseur de modèles plus tard ?
Nous concevons l’intégration pour que le changement de fournisseur ait le moins d’impact possible.
Comment le coût est-il contrôlé ?
Avec des quotas par application et des tableaux de bord de consommation de tokens et de coût estimé.
Autres services Artificial Intelligence.
Parlons de AI Integrations ?
Décrivez-nous votre situation. Si ce service ne correspond pas à votre besoin, nous vous le dirons ; sinon, nous vous proposerons une première étape concrète.
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