EU AI Act RGPD Art. 22 Évaluation continue Neutralité fournisseur
Nous intégrons les modèles GPT d'OpenAI dans des SaaS de production avec des sorties structurées, du function calling et des harnais d'évaluation — pas des démos. Chaque engagement est livré avec un document de classification des risques selon le règlement européen sur l'IA, une configuration RGPD ZDR, et un basculement vers Anthropic ou des modèles auto-hébergés pour ne jamais être lié aux tarifs ou à la disponibilité d'un seul fournisseur.
Nous livrons des projets d'ingénierie d'intégration OpenAI pour quatre profils d'acheteurs : les équipes produit SaaS qui ajoutent des fonctionnalités propulsées par GPT — extraction, classification, résumé, reclassement de recherche ; les secteurs réglementés exigeant la conformité au règlement européen sur l'IA et la configuration RGPD ZDR ; les clients entreprise qui construisent des assistants IA internes sur des corpus privés ; et les plateformes qui remplacent les flux de révision manuelle par une automatisation propulsée par LLM. La neutralité fournisseur est intégrée — chaque intégration est routée via une couche d'abstraction qui permet de passer d'OpenAI à Anthropic ou à des modèles auto-hébergés sans réécrire la logique applicative.
Défis
Les prompts utilisateurs contiennent souvent des noms, e-mails et données de santé. Nous implémentons la détection et la suppression des données personnelles ainsi que la configuration ZDR avant que tout prompt ne quitte le périmètre.
Les dépenses en tokens augmentent de façon imprévisible sans budgets par fonctionnalité et alertes d'anomalies. Nous instrumentons chaque appel de modèle avec des métriques de comptage de tokens et alertons avant que les budgets mensuels soient dépassés.
Les modèles GPT-4 hallucinent sur des récupérations sous-spécifiées ou des instructions ambiguës. Nous ancrons les réponses avec RAG, utilisons des sorties structurées pour contraindre le format, et conditionnons les seuils sur les scores de fidélité RAGAS.
Les entrées contrôlées par l'utilisateur intégrées dans les prompts système créent des vecteurs d'injection. Nous appliquons des schémas structurés, des délimiteurs explicites, une validation des sorties et des jeux de tests adversariaux en CI.
Les modifications de prompts sont déployées sans contrôle qualité et dégradent silencieusement les sorties. Nous construisons des harnais d'évaluation basés sur RAGAS et exigeons des évaluations réussies comme porte d'entrée CI pour les fusions.
Les régulateurs attendent une classification des risques documentée avant la mise en ligne des fonctionnalités IA. Nous conduisons l'atelier de classification le premier jour et produisons un dossier technique, pas une simple feuille de calcul.
Solutions
Génération augmentée par récupération sur des documents internes, des bases de connaissances et des bases de données — avec pgvector ou Qdrant, attribution des sources et contrôles des hallucinations.
Agents GPT qui appellent des API internes, des bases de données et des outils — avec des schémas typés, une logique de nouvelle tentative et des portes d'approbation humaine pour les actions sensibles.
Analyse de documents, extraction de formulaires et classification avec le mode JSON et la validation de schéma Pydantic — remplaçant les flux de révision manuelle.
Pipelines de modération combinant l'API de modération OpenAI avec des classifieurs personnalisés pour les catégories de politique spécifiques à la plateforme.
Recherche hybride BM25 + embedding avec reclassement propulsé par GPT — améliore significativement la pertinence pour les catalogues, bases de connaissances et recherches de code.
Couche de routage neutre fournisseur qui dispatche vers OpenAI, Anthropic ou des modèles auto-hébergés selon le type de tâche, le budget de coût et le SLA de latence.
Stack
OpenAI GPT-4.1, GPT-4o, Whisper, Structured Outputs, Assistants API, Embeddings, LangChain, LlamaIndex, pgvector, Qdrant, LangSmith, Ragas, FastAPI, Python.
Conformité
Conforme au RGPD · Sensible au règlement européen sur l'IA · Compatible SOC 2 · Compatible HIPAA · CCPA pris en compte
Commun : OWASP LLM Top 10, durcissement contre l'injection de prompts, SBOM pour les dépendances de modèles.
Cas
Clients de signature électronique natifs iOS et Android avec un CRM Symfony + React pour un cabinet juridique transfrontalier — onboarding KYC et piste de preuves défendable pour les dossiers US & EU.
Plateforme sociale en production — App Store + Google Play, déployée aux États-Unis et en Europe — avec radar géographique, messagerie chiffrée et économie virtuelle.
Plateforme web de marketplace immobilière avec CMS de listings, moteur de recherche et console d'administration B2B pour les opérateurs américains et européens.
Pourquoi YuSMP
Nous intégrons OpenAI, Anthropic, Mistral et des modèles auto-hébergés via un routeur unifié — pour changer de fournisseur sans réécrire la logique applicative.
Aucun prompt n'est déployé sans évaluation de régression. Métriques RAGAS, comparaisons de référence et benchmarks métier spécifiques s'exécutent en CI à chaque fusion.
Chaque engagement IA commence par un atelier de classification des risques. Les systèmes à haut risque reçoivent des plans d'évaluation de conformité ; les systèmes à risque limité reçoivent des modèles de divulgation de transparence.
FAQ
Nous configurons les endpoints API à rétention zéro (ZDR) lorsqu'ils sont disponibles, implémentons la détection et la suppression des données personnelles avec Microsoft Presidio ou des modèles NER personnalisés avant que les prompts ne quittent notre périmètre, et routons les données personnelles UE exclusivement via Azure OpenAI avec des endpoints en région UE et une configuration sans journalisation.
Les endpoints ZDR demandent à OpenAI de ne stocker aucune donnée de requête API au-delà de la réponse immédiate. Disponibles sur certains modèles via accord API. Nous documentons la configuration ZDR dans votre accord de traitement des données et l'incluons dans le dossier technique du règlement européen sur l'IA.
Nous implémentons la mise en cache sémantique (GPTCache ou Redis personnalisé) pour éviter de réémettre des requêtes identiques, sélectionnons les niveaux de modèle par tâche (gpt-4o-mini pour le routage, gpt-4o pour l'analyse), définissons des budgets max_tokens, surveillons les dépenses en tokens par fonctionnalité en temps réel et alertons sur les anomalies.
Nous construisons un harnais d'évaluation avant d'écrire le premier prompt : questions-réponses de référence, métriques RAGAS pour la qualité de récupération, et métriques métier spécifiques par fonctionnalité. Chaque modification de template de prompt exécute la suite d'évaluation en CI. Aucun prompt n'est déployé sans test de régression.
Nous conduisons un atelier structuré couvrant la finalité prévue, la population d'utilisateurs, l'autonomie décisionnelle et le secteur pour assigner le bon niveau de risque. Les systèmes à haut risque (scoring de CV, aide à la décision médicale) reçoivent un plan d'évaluation de conformité ; les systèmes à risque limité reçoivent des modèles de divulgation de transparence. La classification est documentée dans un dossier technique.
RAG pour les corpus dynamiques où l'attribution des sources est importante — documents juridiques, catalogues produits, bases de connaissances support. Le fine-tuning pour un ton, un format ou un vocabulaire de domaine stables que le RAG seul ne peut pas produire de manière fiable. Nous recommandons RAG en premier et n'évaluons le fine-tuning que lorsque le RAG plafonne.
Schémas de sortie structurée (mode JSON + Pydantic), séparation claire du contenu système/utilisateur avec des délimiteurs explicites, validation du schéma de sortie, jeux de tests d'injection adversariaux en CI, et surveillance des patterns de sortie anormaux en production.
Oui. Nous implémentons un routeur de modèles qui dispatche vers OpenAI, Anthropic Claude, Mistral ou un modèle auto-hébergé selon le type de tâche, le budget de coût et le SLA de latence. La couche applicative appelle le routeur, non un modèle spécifique — ainsi changer de fournisseur ne nécessite aucune modification du code applicatif.
Réponse sous 1 jour ouvré. NDA sur demande.
Partagez quelques détails et un consultant senior vous répondra dans un délai d'un jour ouvré.