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Mise en place de l’IA dans vos outils : agents LLM, automatisations et assistants

Faire entrer un modèle de langage dans un outil existant sans casser ce qui marche pour les humains.

Discuter de votre projet Comment ça se passe

De quoi il s’agit

Une API bien conçue est déjà une API pilotable par un agent. C’est la leçon de deux ans à brancher des modèles de langage sur de vraies applications : chez Animalink, des agents n8n qui consomment l’API Symfony au même titre qu’un client humain, de l’analyse documentaire avec Mistral, un chatbot produit. Sur mon temps propre, des outils publics comme ticket-runner, qui transforme un ticket Notion en session d’agent et en pull request.

Le travail intéressant n’est pas dans le prompt. Il est dans ce qui l’entoure : quelles données le modèle voit, ce qu’il a le droit de faire, comment on vérifie sa sortie, ce qui se passe quand il se trompe, et combien ça coûte par appel. C’est du travail de développeur, et c’est ce que je fais.

Je choisis le modèle en fonction du besoin et de vos contraintes : API hébergée (Claude, Mistral, OpenRouter) quand la qualité prime, modèle local avec Ollama quand la donnée ne doit pas sortir.

Pour qui

Une équipe qui répète chaque jour une tâche de lecture, de tri ou de rédaction que l’IA peut faire à sa place, sous contrôle.
Un produit qui veut proposer un assistant à ses utilisateurs, branché sur ses vraies données.
Une application existante à rendre pilotable par des agents : API, outils MCP, webhooks.
Une entreprise qui veut essayer l’IA sur un cas précis, avec un budget et un délai fermés, avant de généraliser.

Ce que comprend la prestation

Choix du cas d’usage

On part d’une tâche mesurable, pas d’une technologie : combien de temps elle prend, combien de fois par jour, ce qu’une erreur coûte. C’est ce qui décide si ça vaut le coup.

Agents branchés sur vos API

Des agents qui lisent et écrivent dans votre système par ses API, avec des droits limités et une trace de chaque action. Serveurs MCP pour exposer vos outils à Claude ou à d’autres modèles.

Automatisations n8n

Des flux entre vos outils (CRM, messagerie, Notion, ERP) avec une étape de modèle de langage là où elle apporte quelque chose, et une validation humaine là où il le faut.

Analyse de documents et recherche

Extraction d’informations dans des PDF, des mails, des formulaires ; recherche augmentée (RAG) sur votre documentation ; transcription audio avec Whisper.

Assistants et chatbots

Un assistant dans votre produit, qui répond depuis vos données et sait dire quand il ne sait pas.

Hébergement et coûts

Modèles locaux (Ollama) ou API hébergées, suivi de la consommation, mise en cache, choix du modèle par tâche pour tenir le budget.

Comment ça se passe

1
Atelier de cadrage
Une demi-journée pour lister les cas d’usage, les classer par valeur et par risque, et en choisir un.
2
Prototype en conditions réelles
Deux à trois semaines pour un premier flux qui tourne sur vos données, avec des mesures : temps gagné, taux d’erreur, coût par exécution.
3
Mise en production
Droits, journalisation, supervision, gestion des erreurs, documentation. L’agent devient un composant de votre système comme un autre.
4
Transmission
L’équipe sait relire les prompts, surveiller les coûts et faire évoluer le flux sans moi.

Ce que vous recevez

Un cas d’usage cadré avec ses indicateurs de succès.
Un agent ou un flux en production, versionné, supervisé, documenté.
Un tableau de bord des coûts et des erreurs.
Une équipe formée à le faire vivre.

Technologies

Claude
Mistral
OpenRouter
Ollama
MCP
n8n
Whisper
Python
TypeScript
Symfony
PostgreSQL
Docker

Questions fréquentes

Mes données doivent-elles sortir de l’entreprise ?

Pas nécessairement. Un modèle local avec Ollama tourne sur votre serveur et ne transmet rien. Quand une API hébergée est préférable, on choisit un fournisseur et un contrat compatibles avec vos obligations, et on limite ce qui lui est envoyé.

Combien coûte un agent en fonctionnement ?

Ça dépend du modèle et du volume : de quelques centimes à quelques euros par exécution. Le prototype mesure ce coût dès le départ, et le choix du modèle par tâche permet de le tenir.

Faut-il que mon application ait déjà une API ?

C’est plus simple, mais pas obligatoire. Si elle n’en a pas, l’exposer proprement est souvent la première étape, et elle sert ensuite bien au-delà de l’IA.

Et si le modèle se trompe ?

Il se trompera. Le flux est conçu pour ça : droits limités, validation humaine sur les actions sensibles, trace de chaque action pour pouvoir revenir en arrière, et mesure du taux d’erreur pour décider ce qu’on automatise vraiment.

Pour aller plus loin

Parlons de votre projet

Un premier échange d’une heure, gratuit et sans engagement, pour comprendre votre besoin et vous dire franchement si je suis la bonne personne. Lyon · à distance.

Me contacter cardona.salvador2022@gmail.com

Les autres services

Développement web

Des applications web de bout en bout : API Symfony structurées, interfaces React typées, et l’outillage qui va avec.

Audit de sécurité et d’application

Un regard extérieur sur votre application : failles, dette technique, dépendances, configuration. Un rapport priorisé, pas un PDF de 200 pages.