Le problème auquel vous faites face
Utilisée brute, l'IA générative invente des faits, ignore le contexte de votre métier et produit des contenus impossibles à vérifier. Les équipes l'abandonnent : ou pire, publient sans vérifier.
Notre réponse
Nous branchons les modèles sur vos données réelles (RAG), nous encadrons les sorties avec des garde-fous métier, et nous gardons la traçabilité de chaque contenu généré : sources utilisées, révisions humaines, versions.
Ce que LaMeDuSe AI prend en charge
- Cas d'usage génératifs : rédaction, synthèse, reformulation
- Connexion à vos données (RAG) pour des contenus fondés
- Garde-fous : filtres qualité, formats imposés, interdits métier
- Citation des sources utilisées pour chaque contenu
- Circuit de validation humaine adapté à l'enjeu
- Mesure de la qualité et des gains de temps
- Formation des équipes aux bons usages
Notre méthodologie
- 1
Analyse du processus existant
Mesure de l'état actuel : temps passé, taux d'erreur, points de friction. La baseline sert de référence mesurable.
- 2
Prototypage ciblé
Un prototype sur vos données réelles, évalué avec vos équipes métier : pas sur un benchmark générique.
- 3
Déploiement encadré
Mise en service progressive, supervision humaine sur les cas ambigus, mesure continue des gains.
- 4
Industrialisation
Extension du périmètre une fois la valeur prouvée, avec documentation et formation des équipes.
Technologies
Sécurité & conformité
Données traitées dans le périmètre européen, minimisation avant envoi aux modèles, journalisation complète et aucune réutilisation pour l'entraînement.
Hébergement
Hébergement sur infrastructure européenne du groupe : datacenters en France, Allemagne et Suisse.
Maintenance
Suivi de la qualité en production, ajustement des modèles et des pipelines, support par l'équipe de construction.
Pourquoi LaMeDuSe AI
Nos propres équipes utilisent quotidiennement des outils génératifs que nous avons construits : sur nos données, avec les mêmes garde-fous que ceux que nous déployons chez nos clients.
Questions fréquentes
Trois leviers : ancrer les réponses dans vos données réelles (RAG) plutôt que dans la mémoire du modèle, imposer la citation des sources, et adapter le circuit de validation à l'enjeu du contenu. Une IA générative sans garde-fous est un générateur de risques.
Non : les modèles commerciaux que nous utilisons sont configurés sans entraînement sur vos données, et nos hébergements européens garantissent la confidentialité. Pour les besoins les plus sensibles, l'auto-hébergement de modèles open source élimine tout envoi externe.
L'une complète l'autre : la générative rédige et synthétise, la spécialisée (classification, extraction, prédiction) traite avec des métriques mesurables. Nous recommandons selon le cas d'usage, souvent en combinaison.
Sur la rédaction et la synthèse documentaire, les gains typiques vont de 30 à 60 % du temps passé : mesurés sur la POC, pas promis. Le gain dépend de la qualité de vos données et du circuit de validation.