03 / IA
Une couche d'intelligence artificielle branchée sur votre application Spring existante : API Mistral, OpenAI, ou modèle exécuté chez vous via Ollama quand vos données ne doivent pas sortir. Livrée intégrée, testée et déployable.
Le contexte
L'IA est rarement bloquée par la technique. Elle est bloquée par le fait que personne dans l'équipe n'a le temps de défricher le sujet sérieusement.
Une démo qui n'a jamais dépassé le prototype Quelqu'un a bricolé un appel d'API qui marche sur son poste, mais rien n'est intégré, testé, ni tenable en production.
Des données qui ne peuvent pas sortir Contraintes réglementaires, données de santé, secret industriel : envoyer le contenu à un service tiers n'est pas envisageable.
Une peur de la facture Vous craignez un coût à l'usage impossible à prévoir, sans savoir comment le borner techniquement.
Une tâche manuelle et répétitive Classement, extraction, résumé, reformulation : un travail que vos équipes font à la main et qui se prête bien à une automatisation partielle.
Cas d'usage
Transformer un document libre — courrier, compte rendu, facture, formulaire — en objet exploitable par votre application, avec un schéma de sortie contraint et validé.
Trier automatiquement des demandes entrantes par catégorie, urgence ou destinataire, avec une règle de repli explicite quand la confiance est insuffisante.
Interroger en langage naturel un corpus interne, avec récupération des passages pertinents et citation des sources — pour que la réponse soit vérifiable et non inventée.
Condenser des volumes de texte, générer des synthèses ou adapter un contenu à un public donné, directement dans vos écrans existants.
Livrables
Hébergé ou local, selon vos contraintes de confidentialité, de latence et de budget. Je vous donne une recommandation motivée plutôt qu'une liste d'options — et je documente ce qui la ferait changer, car ce marché bouge vite.
Développement en Spring avec appels non bloquants, et surtout une interface qui isole le fournisseur du reste du code. Changer de modèle ou de prestataire six mois plus tard ne doit pas vous obliger à réécrire votre application.
C'est ce qui sépare un prototype d'une intégration tenable. Délais dépassés, quotas atteints, service indisponible, réponse hors format : chaque cas a un comportement défini, et votre application continue de fonctionner quand le modèle ne répond pas.
Comptage de la consommation par appel, plafonds configurables, journalisation des échanges et mise en cache des réponses réutilisables. Vous savez ce que vous dépensez et vous pouvez plafonner avant que la facture ne surprenne.
Conteneurisation de l'ensemble, y compris le service de modèle local si vous retenez cette option, avec la configuration d'exécution et la documentation d'exploitation.
Confidentialité
C'est une contrainte fréquente et parfaitement traitable. Un modèle exécuté sur votre propre infrastructure via Ollama ne transmet rien à l'extérieur : aucune donnée ne quitte votre réseau, ce qui simplifie considérablement la discussion avec votre délégué à la protection des données et vos clients.
La contrepartie est réelle et je la pose franchement : un modèle local demande des ressources machine, et à taille comparable il reste en retrait des meilleurs modèles hébergés. Pour de la classification, de l'extraction et du résumé, l'écart est généralement acceptable. Pour du raisonnement complexe, il se voit. L'étape de cadrage sert à trancher ce compromis sur votre cas précis, pas dans l'abstrait.
Cadre
Stack
Questions
Uniquement si vous choisissez un modèle hébergé, et dans ce cas je vous indique précisément ce qui transite et ce qui n'a pas besoin de le faire — une bonne partie du travail consiste souvent à n'envoyer que le strict nécessaire. Si la contrainte est ferme, on part sur un modèle local via Ollama et rien ne quitte votre réseau.
Par construction, pas par surveillance. Plafonds configurables par utilisateur et globaux, mise en cache des réponses réutilisables, limitation de la taille des contenus envoyés, et comptage de la consommation exposé dans vos métriques. Vous fixez un plafond et l'application le respecte.
On ne fait jamais confiance à la sortie brute. Les réponses sont contraintes à un format validé côté application, et tout ce qui ne respecte pas le schéma attendu est rejeté et bascule sur le comportement de repli. Pour les décisions sensibles, je recommande de garder une validation humaine : l'IA propose, votre métier valide.
Pas nécessairement. Les modèles compacts tournent sur un serveur correctement dimensionné en mémoire, avec une latence plus élevée mais souvent acceptable pour du traitement en arrière-plan. Pour de l'interactif à plusieurs utilisateurs simultanés, un GPU devient rapidement pertinent. Le dimensionnement fait partie du cadrage.
C'est prévu dès la conception : la couche d'abstraction isole le fournisseur du reste de votre code. Changer de modèle revient à écrire une nouvelle implémentation derrière la même interface, sans toucher à votre logique métier. Vu la vitesse à laquelle ce domaine évolue, c'est une précaution qui se rentabilise vite.
Décrivez-le en quelques lignes. Je réponds sous 24 h en vous disant franchement si l'IA est la bonne réponse — il m'arrive de dire que non.
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