IA appliquée
Retrouver une information fiable, préparer un document ou relier plusieurs outils : l’IA prend de la valeur quand elle répond à un usage précis. SDX Development accompagne les entreprises en France pour cadrer, tester et intégrer des systèmes dont les réponses, les accès et les coûts peuvent être évalués.
Détecter, compter, classifier ou suivre des objets et événements à partir d’images ou de flux vidéo.
Retrouver la bonne information dans vos documents et la rendre traçable dans une réponse de qualité.
Assister vos équipes dans une tâche précise : analyser, rédiger, qualifier, rechercher ou préparer une action.
Relier les modèles IA aux outils déjà utilisés sans transformer chaque workflow en développement spécifique.
Un RAG utile ne se limite pas à un chatbot
Un système RAG sérieux s’appuie sur des documents propres, une stratégie d’indexation, une recherche adaptée et des règles d’accès. Il doit aussi savoir dire qu’il ne dispose pas de la réponse.
Un RAG peut retrouver les passages utiles d’un corpus autorisé et appuyer une réponse sur ses sources. La pertinence et les erreurs sont évaluées sur des questions représentatives de vos usages.
n8n et les API peuvent relier une demande, une validation et une mise à jour métier. Les droits, les erreurs, les alertes et les reprises sont prévus ; les décisions sensibles gardent une validation humaine.
Le projet commence par des images représentatives et un objectif de détection précis. Les conditions de prise de vue, les erreurs acceptables et l’intégration avec l’outil terrain guident le prototype.
Un prototype sert à mesurer la faisabilité : qualité des résultats, temps de réponse, cas d’échec et coût par usage. La nature des données, les accès, les fournisseurs de modèles et les conditions d’hébergement sont étudiés dès le cadrage.
Le prix du modèle n’est qu’une partie du coût. Préparation des données, intégration, évaluations, supervision et maintenance sont distinguées. Les tarifs donnent un point de départ ; le passage en production dépend des résultats du prototype et d’un périmètre défini.
RATP Toilettes Connectées — Cette réalisation illustre l’intégration de données capteurs et opérationnelles dans un logiciel métier. Elle met en œuvre ingestion, synchronisation et corrélation ; elle ne constitue pas une référence de déploiement d’IA.
Non. Le périmètre utile, les permissions, les données à exclure et le fournisseur sont définis selon le projet. Les flux sont conçus autour de ces contraintes.
Un jeu d’essai représentatif permet de comparer qualité, latence et coût. Le choix dépend de la tâche et peut évoluer sans remettre en cause toute l’intégration.
Non. La montée en charge, la supervision, les accès avancés et les engagements de disponibilité doivent être cadrés et validés séparément.
Décrivons le flux, les données disponibles et la décision à améliorer avant de choisir un modèle ou une technologie.
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