Intégration de ChatGPT en entreprise, l'IA dans vos logiciels
Intégrer ChatGPT en entreprise, ce n'est pas ouvrir un compte à chacun. Il s'agit de placer l'IA directement dans les logiciels que vous utilisez déjà, comme votre site, votre outil métier ou votre espace client. Depuis Bastia, nous relions les modèles de langage à vos applications par API. Avec des tests, et sans perdre le contrôle.
Intégrer l'IA dans un logiciel, ce que cela recouvre
ChatGPT est l'application grand public d'OpenAI. Derrière elle, comme derrière les assistants des autres fournisseurs, tourne un LLM. C'est un grand modèle de langage, entraîné sur d'énormes quantités de textes, qui comprend une demande et rédige une réponse.
On accède à ces modèles par API, une porte d'entrée technique par laquelle un logiciel envoie une demande au modèle et reçoit sa réponse, sans fenêtre de discussion. C'est ce qui permet de mettre l'IA dans un logiciel existant. Un bouton qui résume un dossier, par exemple. Ou un champ qui se remplit seul, un tri automatique des demandes, une recherche qui comprend les questions.
Passer par l'API plutôt que par l'application grand public change pas mal de choses. Vous choisissez le modèle et vous encadrez ce qu'il reçoit comme ce qu'il renvoie, tout en gardant la main sur les coûts et sur la façon dont les données sont traitées.
Exemples d'intégration de l'IA par secteur
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Commerce
Des fiches produits rédigées à partir des caractéristiques techniques, un catalogue traduit, un moteur de recherche qui comprend une demande tapée n'importe comment.
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Tourisme et hôtellerie
Des réponses aux avis clients préparées pour que vous les validiez. Des descriptifs traduits, une synthèse des demandes reçues dans votre outil de réservation.
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Artisans
À partir de notes prises en vitesse, un descriptif de travaux propre, rédigé directement dans votre logiciel de devis ou votre application de chantier.
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Cabinets et professions libérales
Résumer un dossier, préparer un courrier type, classer les pièces reçues. Sans jamais quitter l'outil de gestion du cabinet.
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Collectivités
Réécrire un texte administratif pour qu'on le comprenne, trier les demandes d'usagers, aider les agents à rédiger.
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Startups et éditeurs de logiciels
Une fonction d'IA ajoutée à votre produit, sur une architecture qui permet de changer de fournisseur de modèles sans tout réécrire.
Une API LLM au service d'une application fiable
Brancher une API LLM, c'est vite fait. Obtenir un comportement fiable et prévisible, sans que la facture s'envole, demande beaucoup plus. Nous traitons l'IA comme n'importe quel composant logiciel, avec des consignes précises et des réponses structurées que le programme peut vérifier, des tests automatisés, puis une surveillance après la mise en ligne.
Hameau Vivant, une de nos réalisations, l'illustre bien. Dans cette simulation sociale persistante, un LLM conduit en continu l'esprit et les décisions des villageois. Pour qu'un tel système tienne dans le temps, il faut exactement ce dont une entreprise a besoin. Des sorties encadrées, une mémoire rangée dans une base de données classique, des appels au modèle comptés, et des personnages qui restent cohérents d'un jour à l'autre.
Enfin, chaque intégration est pensée pour ne pas dépendre d'un seul fournisseur. Si un autre modèle devient meilleur, moins cher ou plus compatible avec vos contraintes, il doit pouvoir prendre le relais.
Pourquoi intégrer l'IA plutôt que d'utiliser ChatGPT à côté
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L'IA là où se fait le travail
Fini le copier-coller entre une fenêtre de discussion et votre logiciel. La fonction est là où vous en avez besoin, au moment où vous en avez besoin.
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Des résultats homogènes
Les consignes sont écrites une fois pour toutes. Chaque collaborateur obtient des résultats au même format, et de même niveau.
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La main sur vos données
Vous décidez de ce qui part vers le modèle, et le fournisseur est choisi selon vos exigences de confidentialité.
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Des coûts lisibles
L'usage est mesuré, et l'on peut le plafonner. C'est plus simple à suivre qu'une pile d'abonnements individuels.
Les étapes d'un projet d'intégration ChatGPT en entreprise
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Comprendre
Nous regardons votre logiciel, les tâches à améliorer et les données concernées, puis votre budget et votre calendrier. À Bastia comme sur le continent, le travail commence de la même façon.
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Concevoir
Nous choisissons le modèle et le fournisseur. Nous définissons ce que la fonction reçoit et renvoie, et comment elle trouve sa place dans l'interface. Vous validez les maquettes avant le développement.
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Réaliser
Nous développons l'intégration et la testons sur un jeu d'exemples représentatifs, cas limites compris. Vous suivez l'avancement et vous essayez la fonction en conditions réelles.
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Lancer et accompagner
Mise en ligne, hébergement, maintenance, suivi de la qualité comme des coûts. Quand les modèles changent, nous vérifions que votre fonction se comporte toujours comme prévu.
Données, sécurité et dépendance au fournisseur
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Les données envoyées
Chaque appel envoie du texte au fournisseur. Les données personnelles sont réduites au strict nécessaire, et nous vérifions où et comment elles sont traitées, conformément au RGPD.
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Les tentatives de détournement
Un texte tapé par un utilisateur peut cacher des instructions destinées à détourner le modèle. C'est pourquoi l'IA n'a jamais plus de droits qu'il n'en faut.
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L'évolution des modèles
Les fournisseurs mettent à jour leurs modèles, ou les retirent. Des tests automatisés vérifient qu'un changement ne dégrade pas votre fonction.
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La transparence
Le règlement européen sur l'IA impose de la transparence pour certains usages, par exemple prévenir un utilisateur qu'il parle à une IA. Nous en tenons compte dès la conception.
De quoi dépend le coût d'une intégration LLM
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Le logiciel existant
Son code est-il accessible, documenté, prévu pour recevoir des connexions ? Un logiciel récent et ouvert rend l'intégration plus simple.
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La complexité de la fonction
Reformuler un texte demande moins de travail qu'une fonction qui croise plusieurs sources de données puis déclenche des actions.
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Le volume et le modèle
L'usage se paie selon la quantité de texte traitée. Les modèles les plus puissants coûtent plus cher.
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La confidentialité et le suivi
Les exigences sur le traitement des données, le recours éventuel à une IA locale, la maintenance et la surveillance au fil des années.
Technologies et méthodes
- API LLM
- OpenAI
- Modèles ouverts
- Sorties structurées
- Tests automatisés
- TypeScript
- Node.js
Questions fréquentes
Peut-on intégrer ChatGPT dans notre logiciel existant ?
Le plus souvent, oui, si nous pouvons toucher à son code ou s'il prévoit des points de connexion. Nous le regardons dès le premier échange. Quand le logiciel est fermé, un outil complémentaire relié à vos données reste parfois possible.
Faut-il forcément passer par OpenAI ?
Non. Plusieurs fournisseurs proposent de bons modèles de langage, y compris en Europe, et certains modèles ouverts tournent sur vos propres serveurs. Le choix se fait selon le niveau de qualité attendu, le coût et la confidentialité.
Nos données servent-elles à entraîner les modèles ?
Beaucoup d'offres professionnelles accessibles par API s'engagent à ne pas les utiliser pour l'entraînement. Les conditions varient pourtant d'un fournisseur à l'autre, et elles changent. Nous les vérifions pour vous avant de choisir.
Combien coûte l'utilisation de l'API au quotidien ?
Elle se paie à l'usage, selon la quantité de texte traitée et le modèle choisi. Avant le développement, nous estimons ce coût à partir de vos volumes réels. Ensuite viennent un suivi et des plafonds.
Peut-on utiliser l'IA sans envoyer nos données à l'extérieur ?
Oui, avec une IA locale. Un modèle ouvert est installé sur un serveur dans vos locaux, ou chez un hébergeur dont vous gardez le contrôle. L'équilibre entre qualité, coût et confidentialité n'est alors plus le même, et nous vous l'expliquons franchement.