Intégration de LLM à vos systèmes existants et patrimoniaux
L’intégration de LLM relie un modèle de langage comme Claude, GPT ou Azure OpenAI à vos systèmes actuels (ERP, CRM, bases de données, dépôts documentaires, anciens logiciels) pour que l’IA travaille sur vos vraies données, avec contrôle d’accès et journaux.
En bref
- Trois schémas courants : la recherche dans vos documents (RAG), un assistant ou une interface de clavardage dans un logiciel existant, et des appels au modèle dans les flux de travail.
- Les anciens systèmes sans API sont accessibles par des vues de base de données, des exportations de fichiers, un intergiciel ou, en dernier recours, l’automatisation de l’interface.
- Les permissions suivent le système source : le modèle voit uniquement ce que l’utilisateur qui pose la question a le droit de voir.
- Les points de terminaison des modèles sont choisis selon vos règles sur les données, y compris Azure OpenAI dans des régions canadiennes lorsque c’est offert.
- Prix : 9 800 $ CA + TVH pour un Sprint pilote IA de six semaines qui met une intégration en production.
Votre situation
Les données dont l’IA a besoin existent habituellement déjà ; elles se trouvent dans des systèmes bâtis bien avant les modèles de langage. Demandes typiques :
- Le personnel cherche dans cinq systèmes pour une seule réponse. Les politiques dans SharePoint, l’historique dans le CRM, les chiffres dans l’ERP.
- Un ancien système central. Une application de gestion de dossiers, un ERP ou une application métier avec une API limitée ou inexistante.
- Un éditeur de logiciels qui ajoute l’IA. Vous livrez un logiciel à des clients et il vous faut des fonctions LLM intégrées, avec séparation entre les clients.
- Un pilote qui n’a jamais atteint la production. La démonstration fonctionnait sur des données d’exemple ; les systèmes réels n’ont jamais été reliés.
Schémas d’intégration
| Schéma | Ce qu’il fait | Usage typique |
|---|---|---|
| Récupération (RAG) | Indexe les documents approuvés ; le modèle répond avec des citations | Recherche dans les politiques et les connaissances, réponses du soutien |
| Assistant intégré | Clavardage ou panneau latéral dans l’application existante | Résumés de dossiers, ébauches de réponses, consultation d’enregistrements |
| Étape d’un flux de travail | Appel au modèle dans un processus : classer, extraire, rédiger | Réception, tri, traitement de documents |
| Agent avec outils | Le modèle planifie les étapes et appelle vos API | Tâches dans plusieurs systèmes, avec approbations |
Pour la conception d’agents, voir le développement d’agents IA. Pour les flux riches en documents, voir le traitement intelligent des documents.
Ce que comprend le Sprint pilote IA
Une intégration en production. Un schéma d’intégration, relié à vos systèmes réels.
Une couche de connexion. API, vues de base de données, exportations ou intergiciel, avec nouvelles tentatives et gestion des erreurs pour protéger le système source.
Un modèle de permissions. Le modèle voit uniquement ce que l’utilisateur qui fait la demande a le droit de voir.
La configuration des points de terminaison. Fournisseur et région choisis selon vos règles sur les données ; clés et comptes à votre nom.
Journaux et évaluation. Chaque requête et chaque réponse journalisées ; un jeu d’essai tiré de vos données, exécuté avant le lancement.
Guide d’exploitation et transfert. Votre équipe TI apprend à l’exploiter, à le surveiller et à le modifier.
Liste de contrôle de sécurité pour l’intégration de LLM
- Des comptes de service avec l’accès minimal nécessaire, en lecture seule lorsque c’est possible.
- La vérification des permissions au moment de la récupération, pour que les réponses s’appuient uniquement sur les documents que l’utilisateur peut ouvrir.
- Le masquage des champs dont le modèle n’a pas besoin, comme les numéros de compte ou de carte santé.
- Des limites de débit, de nouvelles tentatives et des délais d’expiration qui protègent le système source contre la charge.
- Des journaux complets des requêtes, des documents récupérés et des réponses, conservés pendant la période fixée par votre politique.
Combien de temps ça prend
Six semaines. D’après notre expérience, les deux premières semaines vont aux accès, à l’examen de sécurité et à la cartographie des données, surtout pour les anciens systèmes. L’échéancier dépend de votre processus de gestion des changements, du soutien du fournisseur de l’ancien système et de la qualité des données.
Ce que ça coûte
Le Sprint pilote IA coûte 9 800 $ CA + TVH pour une intégration en production. Les coûts des modèles et de l’hébergement vous sont facturés directement. Si vous devez d’abord choisir entre plusieurs fournisseurs, voir la sélection de fournisseurs IA ; tous les forfaits figurent sur la page des tarifs.
Pourquoi Remolda pour l’intégration de LLM
- Les systèmes sources restent stables. Accès en lecture seule d’abord, limites de débit et nouvelles tentatives par défaut.
- Des permissions appliquées. La récupération suit les droits du système source.
- Neutralité face aux fournisseurs. Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic ou une combinaison, testés sur votre tâche.
- Les règles canadiennes de vie privée dès la conception. Les flux de données sont documentés en fonction de la LPRPDE (Loi sur la protection des renseignements personnels et les documents électroniques) et de la Loi 25.
- Il vous appartient. Code, configuration et journaux dans votre dépôt et votre environnement.
Le déroulement
L’intégration couvre les étapes Stratégie et Mise en œuvre du cycle Remolda (Audit → Stratégie → Mise en œuvre → Autonomisation → Évolution).
- Appel d’architecture. Systèmes, données, règles de sécurité, schéma d’intégration visé.
- Accès et cartographie. Comptes de service, carte des données, données d’essai.
- Réalisation. Couche de connexion, récupération ou flux de travail, vérification des permissions.
- Évaluation. Exécution du jeu d’essai, examen de sécurité, correctifs.
- Production et revue. Utilisation en production, journaux examinés, poursuivre / ajuster / arrêter.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’intégration de LLM ?
L’intégration de LLM est le travail d’ingénierie qui permet à un grand modèle de langage de lire vos systèmes d’affaires et d’y agir : connexion aux API ou aux bases de données, récupération des bons documents, application des permissions, journalisation de chaque appel et gestion des défaillances pour que le système existant continue de fonctionner.
Quels sont les principaux schémas d’intégration de LLM pour les logiciels d’entreprise ?
La génération augmentée par récupération (le modèle répond à partir de vos documents indexés), un assistant intégré à l’interface existante, des appels au modèle dans les flux de travail (classer, extraire, rédiger) et des agents qui utilisent vos API comme outils. Les projets combinent souvent deux de ces schémas.
Pouvez-vous intégrer l’IA à un système sans API ?
Habituellement, oui : par des vues de base de données en lecture seule, des exportations planifiées, une couche d’intégration (intergiciel) ou, quand rien d’autre n’existe, l’automatisation de l’interface. Nous choisissons la voie la moins fragile et nous la documentons.
Quel fournisseur de LLM devrions-nous utiliser ?
Cela dépend de la résidence des données, des contrats existants et de la qualité sur la tâche. Azure OpenAI peut traiter les requêtes au Canada pour certains modèles (déploiements standard dans la région Canada Est). L’API OpenAI peut stocker les données au repos au Canada pour les clients admissibles, avec un traitement ailleurs ; Anthropic traite les données aux États-Unis ou à l’échelle mondiale et, par Bedrock depuis la région Canada Centre, garde les données au repos au Canada. Nous testons les modèles candidats sur votre tâche avant de nous engager.
Comment les données sensibles ou financières sont-elles protégées ?
Comptes de service selon le principe du moindre privilège, vérification des permissions au moment de la récupération, masquage des champs dont le modèle n’a pas besoin, offres entreprise qui n’entraînent pas les modèles sur vos données par défaut, points de terminaison régionaux au besoin et journalisation de chaque requête.
Combien coûte un projet d’intégration de LLM ?
Le Sprint pilote IA de six semaines de Remolda coûte 9 800 $ CA + TVH pour une intégration en production. Les programmes plus larges qui touchent plusieurs systèmes sont définis après le pilote. L’utilisation des modèles est facturée par le fournisseur.
Combien de temps ça prend ?
Six semaines pour la première intégration. D’après notre expérience, les approbations d’accès, l’examen de sécurité et l’état des données de l’ancien système dictent le rythme plus que le travail sur le modèle.
Sources
- Microsoft Learn — Disponibilité des régions pour les modèles Foundry vendus par Azure
- OpenAI — Business data privacy, security and compliance
- Documentation Claude Platform — Résidence des données
- OpenAI API docs — Your data
- Anthropic Privacy Center — Mes données sont-elles utilisées pour l’entraînement du modèle ?
Faits vérifiés :
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