Systèmes agentiques et IA
Des systèmes IA qui atteignent la production
RAG, assistants et workflows agentiques où l'essentiel n'est pas le modèle. Logique métier auditable, cœur déterministe, et un déploiement qui survit au contact des vrais utilisateurs.
Où se place le LLM
Les règles métier d'abord, un cœur déterministe ensuite, le modèle de langage dans des créneaux étroits : lire l'intention, rédiger la justification. Chaque décision remonte à une règle ou à un score, c'est ce qui la rend opérable.
Ce que ça donne en général
- La démo était excellente. Neuf mois plus tard, rien en production.
- L'assistant est fluide et parfois, avec assurance, faux, sans moyen d'auditer pourquoi.
- Chaque réponse passe par le LLM : coût et latence suivent le trafic, et personne ne sait expliquer ni l'un ni l'autre.
- Personne ne peut dire ce que le système fera mardi prochain, parce que rien n'est déterministe.
Ce que vous obtenez
Un cœur déterministe
Le LLM gère la langue. Filtrage, ranking, règles métier et validation sont du code lisible, testable, raisonnable.
Des décisions auditables
Chaque recommandation porte sa justification et est reproductible. Quand on demande pourquoi, la réponse n'est pas « le modèle l'a dit ».
Du contrôle sans déploiement
Les responsables métier changent ce que le système met en avant par configuration, pas par ticket engineering.
Déployé là où il faut
Votre cloud ou sur site. Monitoring, harnais d'évaluation, et la documentation pour l'opérer.
Cas sélectionnés
Generative AI
AI-guided recommendation engine for premium floral e-commerce
A production-oriented recommendation system that guides customers through emotionally loaded floral purchases — using a deterministic state machine with LLM components constrained to intent parsing and rationale generation only.
Guided purchase flow in production: auditable recommendations, business rules editable without a deploy
Risk & Operations
Supplier risk intelligence framework
Network-based supplier risk modeling that identifies systemic vulnerabilities and "too-central-to-fail" suppliers before disruptions occur.
Too-central-to-fail suppliers identified before disruption, prioritised by systemic impact
Profondeur
Jul 28, 2026
One training monorepo, or a repo per model?
Seven ML products, one retail team, and the question of whether to consolidate training into a single Vertex-native monorepo. The answer is conditional, and the condition is the whole point.
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The Hidden Cost of Precision in Operational AI
Enterprise AI systems often work at the first level of granularity, then become fragile when the business asks for more precision. A field lesson from pharmaceutical supply optimization on why incremental architectures matter.
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Real Latency vs Perceived Latency in GenAI Systems
Raw latency and perceived latency are different engineering problems. Production GenAI systems feel fast when they expose progress early, overlap backend work, and avoid silent waiting.
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From SaaS to intelligence native: the feedback loop.
Intelligence-native systems need agent access to decision artefacts and feedback loops. Why context, not models, is the differentiator — and how MCP, traditional ML, and versioned artefacts fit together.
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Who controls what your AI recommends?
Seasons, campaigns, and weekly events — retail runs on overlapping cycles, and the AI recommender has to keep up with all of them. Notes on the business-rules control surface that lets merchandising teams steer a conversational recommender without editing prompts, filing tickets, or waiting for a deploy.
Apr 13, 2026
Ce que le commerce agentique exige vraiment en production
Macy's annonce que les clients utilisant son assistant IA dépensent 4,75x plus. Sephora vient de lancer une app dans ChatGPT. Zalando déploie son assistant dans 25 marchés. La question pour tous les autres retailers n'est plus 'faut-il le faire ?' mais 'comment l'architecturer pour que ça tienne en production ?'
Comment ça démarre
Diagnostic d'abord, build ensuite.
01 · Decision System Diagnostic · À partir de 12 000 €
Trois mois, une décision critique. On établit ce que le système doit décider, on teste ce qui doit être déterministe et ce qui nécessite vraiment un modèle, puis on définit les contrôles nécessaires à la production. Vous repartez avec des preuves, une architecture cible et une feuille de route chiffrée.
02 · Design et build
Architecture, couche déterministe, intégration du modèle, évaluation et déploiement. Cadré depuis la feuille de route, facturé à la mission.
03 · Opérer et transférer
Monitoring, évaluation, documentation, et la formation pour le faire tourner sans moi.