.Conseil en IA et intégration LLM

Cédric Millauriaux
Rédigé par Cédric Millauriaux, Architecte Logiciel
Mis à jour le
Conseil en IA et intégration LLM

Le marché de l'IA générative est saturé d'éditeurs, d'intégrateurs et de revendeurs déguisés en conseil. DINNO est un cabinet de conseil en IA indépendant : pas de revente, pas de commission, pas de technologie de prédilection. Notre seule motivation est la pertinence de nos recommandations pour votre contexte.


Nous accompagnons les directions générales, les DSI et les directions produit dans leurs décisions d'intégration d'IA générative et de LLM. De la qualification de cas d'usage à la mise en production, en passant par les choix d'architecture, la conformité (RGPD, AI Act) et la maîtrise des coûts.



Pourquoi un conseil IA dédié ?

L'IA générative est un sujet à part. Les modèles évoluent tous les 3-6 mois, les pratiques d'intégration (RAG, fine-tuning, agents, MCP) se redéfinissent en continu, le cadre réglementaire (AI Act) s'installe progressivement, les coûts dérivent rapidement sans gouvernance.


Une approche « on regarde le sujet au passage, en plus du reste » ne fonctionne pas. S'appuyer sur une équipe à jour, indépendante des éditeurs, est aujourd'hui le meilleur moyen d'intégrer de l'IA sans tomber dans une mode coûteuse.



Intelligence artificielle générative

Nos domaines d'intervention

  • Intégration de LLM : sélection de modèles, architecture, prompt engineering, observabilité, FinOps IA.
  • Architecture RAG : retrieval-augmented generation, bases vectorielles, chunking, rerankers, évaluation continue.
  • AI Act et conformité IA : qualification du risque, obligations, gouvernance, RGPD pour l'IA, secret professionnel.
  • Audit d'usages IA : qualification des cas d'usage, ROI, identification des points de blocage, plan d'action priorisé.


Cas d'usage qui fonctionnent

  • Assistants métier internes : recherche dans la documentation, brouillons de réponses, synthèses de réunions. Ce sont les premiers cas d'usage à privilégier : forte valeur, faible risque.
  • Automatisation de processus à fort volume : classification de documents, extraction de données structurées, contrôle qualité.
  • Interfaces conversationnelles produit : assistance utilisateur en langage naturel, aide à la décision pour des opérationnels.
  • Aide au développement logiciel : Copilot, assistants de code, génération de tests. Intéressant à condition de mesurer rigoureusement la productivité.
  • Analyse de contenus non structurés : emails, contrats, articles scientifiques, retours utilisateurs.


Cas d'usage qui déçoivent

  • Chatbots externes en remplacement du support humain : taux de satisfaction généralement décevant, escalade nécessaire.
  • "Faire de l'IA" sans cas d'usage précis : projets vitrines qui ne créent pas de valeur métier mesurable.
  • IA générative dans les processus à risque non encadré : décisions médicales, juridiques ou financières sans supervision humaine.
  • Fine-tuning là où un bon RAG suffit : surcoût important sans gain de qualité significatif.

Un projet IA à valider ? Échangeons sans détour, sans engagement

Format de nos missions

  • Cadrage de cas d'usage (1 à 2 semaines) : qualification, benchmark, recommandation orientée métier.
  • POC RAG avec mise en production (4 à 6 semaines) : prototype complet sur votre corpus métier, évaluation, plan d'industrialisation.
  • Conseil AI Act et gouvernance IA : état des lieux, qualification du risque, plan de conformité.
  • Architecte IA délégué (1-2 jours/semaine sur 3 à 6 mois) : accompagnement de votre équipe interne dans la mise en place et la mise à l'échelle.

Ces durées sont données à titre informatif et peuvent varier selon la complexité et les spécificités de votre projet.

Ces tarifs sont donnés à titre indicatif, car fortement dépendant du projet : un chiffrage vous sera donné en amont de tout lancement de travaux.



Approfondir



Sources et références

Textes, normes et publications de référence que nous utilisons sur ce sujet.




L'équipe DINNO sur vos sujets IA

Une équipe qui utilise les LLM au quotidien dans ses projets clients et qui a éprouvé en interne les bonnes pratiques d'intégration, d'évaluation et de gouvernance.

Aline Deschamps

Aline Deschamps

Directrice Générale, spécialiste Data

Co-fondatrice de DINNO, elle pilote la stratégie de l'agence et accompagne les clients dans la valorisation de leurs données. Elle intervient sur le cadrage des projets, la gouvernance et la dimension métier des solutions, en particulier auprès des acteurs de la santé.

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Antoine Précigout

Antoine Précigout

Directeur Technique

Directeur technique de DINNO, il pilote l'équipe de développement et garantit la qualité d'ingénierie de bout en bout : architecture, industrialisation, CI/CD, tests automatisés et mise en production. Référent technique sur les projets web et mobiles.

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Cédric Millauriaux

Cédric Millauriaux

Architecte Logiciel

Architecte logiciel chez DINNO, il intervient sur les audits techniques, la conception d'architecture et l'urbanisation des systèmes d'information. Il accompagne éditeurs et grands comptes dans leurs refontes et leurs choix structurants (cloud, intégration LLM, sécurité).

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Questions fréquentes

À partir de quel moment a-t-on besoin d'un consultant IA ?
Trois moments typiques : (1) au démarrage, pour qualifier les cas d'usage où l'IA crée vraiment de la valeur (et écarter les autres) ; (2) au moment d'un choix structurant : quel modèle, quelle architecture, produire en interne ou externaliser ; (3) après un POC ou un pilote, pour passer à l'échelle sans empiler les coûts et les risques. Le point commun entre ces trois moments : éviter de payer cher des décisions qu'on regrettera dans six mois.
Êtes-vous indépendants ou revendeur d'un éditeur IA ?
Indépendants. Nous n'avons aucun contrat de revente avec OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Azure AI ou autre. Nos recommandations sont fondées sur la pertinence technique et économique pour votre contexte. Ce positionnement est volontaire : le marché de l'IA est saturé de revendeurs déguisés en conseil, et nous tenons à occuper une position de tiers de confiance.
Quels modèles maîtrisez-vous ?
Côté propriétaire (mai 2026) : OpenAI (GPT-4, GPT-5), Anthropic (Claude 4.6/4.7), Mistral (Large, Codestral), Google (Gemini), AWS Bedrock, Azure AI. Côté open-source (mai 2026): Llama (Meta), Qwen (Alibaba), DeepSeek, Mistral open-weight. Nous testons et benchmarkons régulièrement les nouveaux modèles. Notre choix dépend de votre cas d'usage (coût, latence, confidentialité, qualité).
Combien coûte une mission de conseil IA ?
Un cadrage de cas d'usage (1 à 2 semaines) : 7 500 € à 12 500 €. Un POC RAG complet (4 à 6 semaines) : 25 000 € à 60 000 €. Un accompagnement à la mise en production et à la mise à l'échelle : variable selon le périmètre, le plus souvent en régie cadrée par des objectifs intermédiaires. Premier échange exploratoire toujours gratuit. Ces tarifs sont donnés à titre indicatif, car fortement dépendant du projet : un chiffrage vous sera donné en amont de tout lancement de travaux.
AI Act, RGPD, secret professionnel : on peut faire de l'IA dans un domaine régulé ?
Oui, à condition de structurer le projet avec ces contraintes intégrées dès le cadrage. AI Act classe les usages par risque (interdit, haut risque, limité, minimal) : selon la classe, les obligations diffèrent fortement. Pour les domaines régulés (santé, finance, juridique), nous combinons l'IA avec les exigences sectorielles (HDS pour la santé, secret professionnel, doctrine du numérique). C'est possible, mais cela demande une expertise croisée.

Parlons de votre projet IA ! Premier échange offert