Question 1

Pourquoi un LLM self-hosted Mistral, Llama ou Qwen à Montpellier plutôt qu'OpenAI ?

Accepted Answer

Pour PME, ETI HealthTech / AgriTech / WaterTech et scale-ups ClimateTech d'Occitanie, la question n'est pas idéologique mais contractuelle. Pôle Eau labellisé mondial (CGE, BRL, Veolia R&D), CHU Montpellier, INRAE — corpus AgriTech et imagerie médicale denses. Vos boards exigent souvent un audit trail, une non-fuite des données métier et un hébergement souverain. Mistral Large, Llama 3.3 70B ou Qwen 2.5 72B self-hosted sur OVHcloud Gravelines + Scaleway Paris (latence 12 ms via dorsale Renater) — option HPC MUSE accessible aux acteurs académiques répondent à ces exigences — et au-delà d'un certain volume mensuel d'inférence, le coût total descend sous celui d'OpenAI ou Anthropic.

Question 2

Vous codez en Claude Code SDK ou en Python / TypeScript à Montpellier ?

Accepted Answer

Les trois. Claude Code SDK quand l'agent doit interagir avec un système de fichiers, exécuter du code et enchaîner des tool calls via MCP servers. Python custom (LangGraph + Pydantic AI + LlamaIndex) pour les pipelines orchestrés profondément intégrés à votre stack data. TypeScript (Mastra + Vercel AI SDK) quand votre produit est déjà en Next.js — streaming UI natif, pas de pont Python à maintenir. Choix arbitré au cadrage, pas dogmatique.

Question 3

Quel budget pour un agent IA custom à Montpellier ?

Accepted Answer

Sur devis exclusivement. Un pilote (4-6 semaines, cas d'usage unique, pas de LLM souverain) démarre à quelques semaines d'effort. Un déploiement complet (8-12 semaines : agent multi-outils, RAG sur 100k+ documents, monitoring Langfuse, MCP servers custom) représente plusieurs dizaines de milliers d'euros. Un projet souverain (12-16 semaines : LLM self-hosted Mistral/Llama/Qwen sur OVHcloud Gravelines + Scaleway Paris (latence 12 ms via dorsale Renater) — option HPC MUSE accessible aux acteurs académiques, évals, runbook ops) monte au-delà. Le TJM AI engineer senior à Montpellier est de 500-800 €/jour sur le marché freelance (500 à 800 €), nos forfaits sont alignés mais incluent reranking, golden datasets et support 3-6 mois.

Question 4

Travaillez-vous en présentiel à Montpellier ?

Accepted Answer

Oui, ponctuellement. On fonctionne remote-first (comité hebdo 45 min en visio) mais on se déplace à Montpellier pour le kickoff projet, les comités de pilotage trimestriels et les sessions design d'agent critique. On fréquente régulièrement Cap Omega, BIC Innovation Montpellier et Pôle Eau (cluster mondial water-tech). Si votre siège est dans Cap Alpha, Port Marianne, Antigone, Castelnau-le-Lez ou Millénaire, on cale volontiers une session de cadrage en présentiel.

Question 5

Maîtrisez-vous les contraintes spécifiques aux acteurs HealthTech / AgriTech / WaterTech de Montpellier ?

Accepted Answer

Oui — c'est précisément le profil de clients qu'on prend. Pôle Eau labellisé mondial (CGE, BRL, Veolia R&D), CHU Montpellier, INRAE — corpus AgriTech et imagerie médicale denses. Concrètement, ça veut dire : certifications HDS pour HealthTech, données capteurs AgriTech multi-sources (Sentinel, drones, IoT), interopérabilité INRAE / IRD. On a déjà livré des agents IA custom avec ces contraintes pour des acteurs de HealthTech, AgriTech, WaterTech, MedTech et ClimateTech, et notre approche par défaut intègre dès le cadrage les certifications et arbitrages techniques nécessaires (HDS, SOC 2, ITAR, OFAC selon vertical).

Question 6

Quelle observabilité fournissez-vous pour un agent IA en production à Montpellier ?

Accepted Answer

Langfuse activé dès le premier déploiement. Traces multi-étapes complètes (chaque tool call, chaque appel LLM, chaque retrieval RAG), spans détaillés, coût par utilisateur avec Helicone si stack OpenAI/Anthropic. Évals automatisés à chaque release : Promptfoo + LLM-as-judge sur un golden dataset construit avec vos équipes métier (50 à 200 cas). On vous transfère le dashboard et la propriété des golden datasets en fin de mission.

Question 7

Comment gérez-vous les hallucinations sur un RAG à Montpellier ?

Accepted Answer

Trois leviers cumulés. Chunking métier-aware (pas du chunking par tokens aveugle — on respecte la structure de vos documents : sections de contrat, paragraphes de manuel technique, fiches produit). Reranking systématique (Cohere Rerank v3 ou Voyage Rerank-2) sur le top-50 retrieval avant injection contexte. Citations sourcées obligatoires côté agent : la réponse cite toujours la source exacte (document + page/section), faute de quoi l'agent répond "je ne sais pas" plutôt que d'halluciner.

Question 8

Le code de l'agent IA est-il propriétaire ou hébergé chez vous ?

Accepted Answer

100 % propriétaire chez vous. À la fin du projet, on transfère l'intégralité du code (agent, MCP servers custom, scripts d'ingestion RAG, configs Langfuse, golden datasets d'évals) sur votre repo GitHub/GitLab. Hébergement sur votre infra (OVHcloud Gravelines + Scaleway Paris (latence 12 ms via dorsale Renater) — option HPC MUSE accessible aux acteurs académiques pour le LLM souverain le cas échéant). Aucune dépendance à un SaaS Uclic, aucun lock-in. Si vous arrêtez le support après 6 mois, votre équipe peut reprendre.

Question 9

Combien de temps pour passer en production à Montpellier ?

Accepted Answer

4 à 16 semaines selon le périmètre. Un pilote sur cas d'usage unique (qualif lead, FAQ interne sur 5k documents) tient en 4-6 semaines. Un agent multi-outils intégré CRM/Slack/API métier prend 8-12 semaines. Un projet avec LLM souverain Mistral/Llama/Qwen self-hosté sur OVHcloud Gravelines + Scaleway Paris (latence 12 ms via dorsale Renater) — option HPC MUSE accessible aux acteurs académiques, évals automatisés et runbook ops complet monte à 12-16 semaines. On déploie progressivement (5 % users → 50 % → 100 %) avec feature flags pour limiter les risques.

Question 10

Travaillez-vous avec des PME ou uniquement des grands comptes à Montpellier ?

Accepted Answer

Les deux. Notre cœur de cible reste PME, ETI HealthTech / AgriTech / WaterTech et scale-ups ClimateTech d'Occitanie, ce qui inclut des PME de 10-50 personnes (typiquement Series A SaaS, atelier WineTech, ETI familiale) et des ETI 200+ avec stack tech plus complexe. Le plus important : avoir un cas d'usage cadré (ou la volonté de le cadrer ensemble) et un sponsor technique côté client (CTO, Head of AI, Tech Lead) qui pourra prendre le relais après transfert.

Question 11

Quels outils MCP servers développez-vous pour les agents Claude Code à Montpellier ?

Accepted Answer

On développe des MCP servers custom adaptés à chaque stack client. Côté SaaS : HubSpot MCP, Salesforce MCP, Pipedrive MCP, Notion MCP, Linear MCP, Slack MCP, Teams MCP. Côté infra : Postgres MCP avec policies row-level, S3/Scaleway Object Storage MCP, Sentry MCP, Datadog MCP. Pour vos API maison, on écrit le MCP server en TypeScript ou Python avec validation Zod/Pydantic stricte des tool calls et des guardrails sur les actions critiques (write/delete) qui restent en confirmation humaine.

Question 12

Faites-vous du fine-tuning ou uniquement du RAG + prompting à Montpellier ?

Accepted Answer

Par défaut, on commence par RAG + prompting structuré + tool use — ça résout 80 % des cas et c'est radicalement moins cher à maintenir. Le fine-tuning entre en jeu si : (1) votre vocabulaire métier est tellement spécifique que le base model rate la sémantique (HealthTech, AgriTech, WaterTech, MedTech et ClimateTech, jargon métier dense), (2) la latence d'inférence devient critique et un petit modèle fine-tuné bat un gros modèle généraliste, (3) vous avez un volume de données labellisées exploitable (10k+ exemples). On fait du LoRA / QLoRA sur Mistral 7B ou Llama 3.1 8B principalement, sur OVHcloud Gravelines + Scaleway Paris (latence 12 ms via dorsale Renater) — option HPC MUSE accessible aux acteurs académiques.

Question 13

Qu'est-ce qu'un agent IA sur mesure ?

Accepted Answer

Un agent IA sur mesure est un système construit pour exécuter une tâche précise de votre activité : qualifier des demandes entrantes, enrichir des dossiers, préparer des réponses, surveiller des signaux. À la différence d'un chatbot générique, il est branché sur vos outils et vos données, respecte vos règles métier et fonctionne sous supervision. Le bon agent se mesure au temps qu'il rend à vos équipes et aux erreurs qu'il évite.

Question 14

Claude Code, Python custom ou LLM self-hosted : comment choisir ?

Accepted Answer

Trois axes de décision. (1) Sensibilité des données : si vous traitez du juridique, du RH, du médical ou du financier qui ne peut pas sortir, le LLM self-hosted (Mistral, Llama, Qwen sur Ollama/vLLM) s'impose. (2) Cas d'usage code-aware : revue de PR, génération de tests, refactor : Claude Code SDK est imbattable, livraison en jours plutôt qu'en semaines. (3) Cas spécifique métier (scoring lead complexe, multi-agent orchestré, RAG métier vertical) : Python custom avec LangChain, LlamaIndex ou Pydantic AI. On tranche en S1 avec vous, ROI à l'appui : pas de dogme.

Question 15

Pourquoi un LLM souverain hébergé chez nous, plutôt qu'OpenAI ou Anthropic ?

Accepted Answer

Trois raisons concrètes en 2026. (1) RGPD & secret professionnel : avocats, médecins, RH, banque : vos données ne peuvent pas transiter par un serveur US, même avec un DPA signé. La CNIL est explicite. (2) Coût à l'échelle : au-delà de 50M tokens/mois, un Mistral 7B ou Llama 3.3 sur GPU dédié (RunPod ~sur devis) revient moins cher qu'OpenAI. (3) Latence & disponibilité : un LLM local répond en 200-500ms sans rate limit, sans panne API externe. Performance Mistral/Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 = 85-95 % de GPT-4o sur la majorité des tâches métier (mesuré sur MMLU, HumanEval, MT-Bench).

Question 16

Combien de temps avant un agent IA en production ?

Accepted Answer

Plan de marche standard. Pilote (sur devis) : 4-6 semaines, 1 agent + 1 cas d'usage. Production (sur devis) : 8-10 semaines, 1 à 3 agents intégrés + RAG multi-sources + monitoring. Souverain (sur devis) : 10-12 semaines, LLM self-hosted + audit sécurité + support 6 mois. Pas de POC qui dure 6 mois : chaque étape a un livrable mesurable. Si l'agent ne tient pas le ROI à S6, on repivote ou on rembourse l'écart : c'est écrit dans le contrat.

Question 17

Quels cas d'usage donnent le meilleur ROI en agents IA ?

Accepted Answer

Cinq familles éprouvées chez nos clients PME/ETI. (1) Assistant juridique interne (RAG sur contrats + jurisprudence) : 60 % de temps gagné par juriste. (2) Scoring de leads automatique (signaux d'achat + enrichissement) : +35 % de taux de conversion SQL. (3) Classification de tickets support : -45 % de temps de routage, +12 points de NPS. (4) Génération de fiches produit (e-commerce, catalogues) : x10 sur la cadence de mise en ligne. (5) RAG sur base documentaire interne (Notion + Confluence + Drive) : adoption 70 %+ en 3 mois sur les équipes ops.

Question 18

Comment on évite les hallucinations en production ?

Accepted Answer

Cinq garde-fous obligatoires. (1) RAG avec citations sourcées : pas de réponse sans lien vers la source dans Notion/Confluence/DB. (2) Validation Pydantic stricte sur la sortie structurée : l'agent ne renvoie pas de JSON malformé. (3) Fallback déterministe : si le score de confiance est trop bas, on retombe sur une règle métier ou une escalade humaine. (4) Golden dataset 50-200 cas avec sortie attendue, rejoué à chaque modification de prompt : détection de régression. (5) Supervision humaine sur les actions critiques (envoi email client, modification CRM, validation contrat) : l'agent propose, l'humain valide. Hallucination résiduelle < 2 % en production.

Question 19

Quels modèles vous utilisez concrètement et pourquoi ?

Accepted Answer

Pas de boîte noire : choix explicite par cas d'usage. Claude Sonnet 4 / Opus 4 (Anthropic) : raisonnement long, agents code-aware via Claude Code, qualité d'écriture FR. GPT-4o / o1 (OpenAI) : raisonnement complexe, multi-modal, écosystème mature. Mistral 7B / 8x7B : open source FR, excellent rapport perf/coût en self-hosted. Llama 3.3 70B (Meta) : open source, performance proche de GPT-4o, tourne sur 1 GPU H100. Qwen 2.5 (Alibaba) : open source, fortes performances code et multilingue. Embeddings : OpenAI text-embedding-3-large ou Mistral Embed selon souveraineté.

Question 20

Vous utilisez quels frameworks Python et TypeScript ?

Accepted Answer

Python : LangChain pour les workflows multi-step matures, LlamaIndex pour le RAG haute précision, Pydantic AI pour la validation stricte des sorties structurées (notre choix par défaut sur les nouveaux projets), FastAPI pour exposer l'agent en API interne. TypeScript : Vercel AI SDK pour les agents conversationnels intégrés à Next.js avec streaming natif, Mastra pour les agents stateful avec workflows complexes (équivalent LangChain en TS). On choisit en S1 selon votre stack existante : pas de réécriture forcée.

Question 21

Comment se passe l'observabilité d'un agent IA en production ?

Accepted Answer

Langfuse (open source, self-hostable) ou Helicone sur tous les projets. Traces complètes : prompt système, prompt user, contexte RAG injecté, réponse, tool calls, coût en tokens, latence. Tableaux de bord : coût/jour, latence p50/p95, taux d'hallucination (mesuré sur golden dataset), taux d'échec tool call, satisfaction utilisateur (thumbs up/down). Alertes Slack en cas de dérive (>20 % du coût quotidien, latence p95 >5s). Golden dataset rejoué à chaque déploiement pour détecter les régressions.

Question 22

Qui garde la propriété du code, des prompts et du modèle ?

Accepted Answer

Vous, à 100 %. Code source livré sur votre repo Git, prompts versionnés, modèle hébergé sur votre infrastructure (Souverain) ou sur votre compte cloud (Production). Aucun lock-in. Si vous arrêtez avec nous, l'agent continue de tourner : c'est le contraire d'un SaaS IA générique. Documentation complète + runbook + formation pour que vos équipes puissent le maintenir. Pas de redevance d'usage, pas de royalties : projet forfaitaire, livrable à vous.

Question 23

Vous fine-tunez les modèles ou pas ?

Accepted Answer

Pas par défaut. Le prompting bien fait + RAG bien indexé couvre 90 % des cas. Le fine-tuning (LoRA/QLoRA) ne s'envisage que si (1) vous avez 5000+ exemples de qualité, (2) le ton/format/vocabulaire est très spécifique (juridique, médical, technique vertical) et (3) le ROI le justifie face au coût (5-15 k€ supplémentaires + GPU training). C'est inclus dans le palier Souverain si pertinent. On en parle en S2 avec data à l'appui : pas de fine-tuning gadget.

Question 24

Quel coût pour un agent IA sur mesure ?

Accepted Answer

Trois paliers Uclic, tous sur devis après cadrage S1. Pilote : 4-6 semaines, 1 agent + 1 cas d'usage cadré (ex : qualification leads entrants), Claude Code ou Python custom selon la sensibilité. Production : 8-10 semaines, 1 à 3 agents intégrés à votre stack (HubSpot, Slack, base documentaire), RAG multi-sources, observabilité Langfuse, 30 jours de garantie post-livraison. Souverain : 10-12 semaines, LLM self-hosted (Mistral 7B / Llama 3.3 70B / Qwen 2.5) sur GPU dédié, audit sécurité, isolation réseau, support 6 mois et fine-tuning si besoin. Le ROI s'évalue en S1 sur 3 critères chiffrés : heures économisées/mois × coût horaire chargé, NPS support, économie CAC. Si le ROI ne tient pas mathématiquement, on ne signe pas.

Question 25

Combien de temps pour déployer un agent en production ?

Accepted Answer

Pas de POC qui s'éternise : chaque palier a un livrable en production daté. Pilote : 4 à 6 semaines du kickoff à un agent en prod sur 1 cas d'usage, observabilité Langfuse activée, golden dataset 50 cas validé. Production : 8 à 10 semaines pour 1 à 3 agents intégrés, RAG sur 3-5 sources (Notion + Drive + base PostgreSQL + tickets HubSpot par exemple), monitoring continu, runbook complet et formation 1/2 journée pour vos équipes. Souverain : 10 à 12 semaines incluant l'audit sécurité, l'isolation réseau et le fine-tuning éventuel. Décomposition standard : S1 cadrage + choix architecture, S1-S2 modèle + infra, S2-S3 RAG + ingestion, S3-S5 construction agent + outils, S5-S6 observabilité + tests, S6+ mise en production progressive (10 % → 50 % → 100 %).

Question 26

Faut-il un LLM souverain ou OpenAI ?

Accepted Answer

Décision tranchée en S1 sur trois critères. LLM souverain (Mistral 7B, Llama 3.3 70B, Qwen 2.5) self-hosted sur Ollama / vLLM / GPU dédié : oui si vous traitez des données RGPD-sensibles non sortables (juridique, RH, santé, finance, défense, secret professionnel), si votre volume dépasse 50M tokens/mois (rentabilité économique), ou si vos clients/régulateurs exigent une garantie de non-fuite extra-UE. Performance Mistral/Llama 3.3/Qwen 2.5 = 85-95 % de GPT-4o sur la majorité des tâches métier (mesuré MMLU, HumanEval, MT-Bench). OpenAI / Anthropic / Google Vertex : oui si vos données ne sont pas RGPD-critiques, si votre volume est sous 30M tokens/mois (moins cher en pay-per-use), ou si vous avez besoin de la dernière génération de raisonnement (Claude Opus 4.7, GPT-5, o3) sur des tâches complexes. On peut aussi panacher : OpenAI pour le raisonnement public, Mistral self-hosted pour les pièces sensibles. Pas de dogme, ROI à l'appui.

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