RubriqueDéveloppement & agents IA
Construire une solution IA qui tient en production demande plus qu’un bon prompt. Il faut une architecture, des données propres, des garde-fous, un budget maîtrisé et une équipe capable de maintenir l’ensemble dans la durée.
Cette rubrique décortique les briques qui comptent (agents IA, RAG, protocole MCP), les arbitrages économiques (coût d’un projet, sur mesure ou SaaS) et la méthode pour passer du prototype à un outil adopté par vos équipes.
Un agent IA ne se contente pas de répondre : il planifie, agit dans vos outils et corrige sa trajectoire. Définition, exemples concrets, garde-fous et méthode pour en mettre un en production.
De quelques dizaines d’euros par utilisateur à plus de 100 000 € : le coût d’un projet IA dépend surtout de l’intégration, des données et de l’exploitation. Postes, fourchettes et exemple de calcul.
Un POC réussi ne prouve pas grand-chose s’il a tourné sur dix exemples choisis. Les huit causes qui bloquent les projets IA avant la production, la méthode pour passer le cap et la check-list de lancement.
Le Model Context Protocol est devenu le standard pour brancher assistants et agents IA sur les outils de l’entreprise. Définition, architecture, usages, risques de sécurité et mise en route.
Les agents de code ont fait baisser le coût de construction d’un outil sur mesure, pas celui de son exploitation. Comment refaire le calcul du build or buy, fonction par fonction, sans se tromper de combat.
Le RAG permet à l’IA de répondre à partir de vos propres documents, en citant ses sources. Fonctionnement pas à pas, choix face au fine-tuning, droits d’accès, évaluation et coûts réels.
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