Solutions IA, agents IA, RAG & LLM pour entreprise
Synertic conçoit des solutions d'IA connectées à vos données et applications : agent IA, chat, LLM, RAG, workflows, MCP, API, orchestration, gouvernance et garde-fous.
Intelligence artificielle : de la connaissance à l'action
L'intelligence artificielle ne se limite plus à générer du texte.
Connectée aux bonnes données, aux bonnes applications et aux bons processus, elle peut rechercher une information, analyser un contexte, assister un utilisateur et désormais déclencher certaines actions.
Synertic conçoit des solutions d'intelligence artificielle intégrées aux métiers et aux systèmes d'information.
Notre approche couvre l'ensemble de la chaîne : LLM, RAG, agent IA, orchestration, workflow, connecteurs, applications, données — avec, à chaque niveau, les mécanismes nécessaires de sécurité, de gouvernance et de contrôle.
Des solutions IA connectées à votre réalité
Une intelligence artificielle générique connaît beaucoup de choses. Elle ne connaît pas nécessairement votre entreprise. Pour être réellement utile, elle doit comprendre votre contexte : vos documents, vos produits, vos processus, vos données, vos utilisateurs, vos règles et vos applications.
C'est pourquoi nous concevons des solutions dans lesquelles l'intelligence artificielle peut être connectée de manière contrôlée aux ressources de l'organisation.
Chat IA et assistants conversationnels intelligents
Le Chat constitue souvent la première interface visible de l'intelligence artificielle. Mais derrière une interface conversationnelle peuvent se trouver différents services : recherche documentaire, interrogation de bases de connaissances, analyse de données, aide aux collaborateurs, assistance aux clients, génération de contenus ou accès aux fonctions d'une application métier.
LLM : choisir le bon moteur
Les Large Language Models constituent le moteur de nombreuses solutions d'intelligence artificielle générative. Selon les contraintes du projet, le choix peut dépendre des performances recherchées, du type de données manipulées, des coûts d'exploitation, de la confidentialité et du niveau de maîtrise attendu.
Notre rôle consiste à intégrer ces modèles dans une architecture globale, selon vos contraintes.
RAG : connecter l'IA à vos connaissances
Le Retrieval-Augmented Generation, ou RAG, permet à un modèle d'IA d'utiliser des informations provenant de sources sélectionnées : documents, procédures, bases documentaires, données métiers, référentiels, sites internes ou contenus applicatifs.
La solution recherche les informations pertinentes avant de construire la réponse. Cette architecture permet notamment de rapprocher les réponses de la connaissance réellement maîtrisée par l'entreprise.
Agents IA : lorsque l'intelligence artificielle passe à l'action
Un Agent IA va plus loin qu'un assistant conversationnel. Il peut analyser une demande, sélectionner les informations nécessaires, utiliser différents outils et exécuter une succession d'actions pour atteindre un objectif.
Un agent peut par exemple consulter plusieurs sources, analyser des informations, interroger une application, générer un document, préparer une action ou déclencher un workflow.
L'Agent IA devient alors une interface intelligente entre l'utilisateur, les données et les applications.
Orchestration et systèmes multi-agents
Les besoins complexes peuvent nécessiter plusieurs modèles, outils ou agents spécialisés.
Une couche d'orchestration permet d'organiser leurs interactions : quel agent intervient, avec quelles données, avec quels outils, selon quelles règles et dans quel ordre.
Cette architecture permet d'éviter une IA monolithique et de construire des systèmes composés de briques spécialisées.
Workflows : intégrer l'IA aux processus métiers
Une solution IA prend réellement de la valeur lorsqu'elle s'insère dans les processus de l'organisation.
L'intelligence artificielle peut être utilisée dans un workflow pour classifier une demande, extraire une information, analyser un document, préparer une réponse, identifier une anomalie, enrichir une donnée ou orienter un traitement.
Certaines étapes peuvent être automatisées. D'autres peuvent nécessiter une validation humaine.
API, connecteurs et MCP : donner des outils à l'IA
Pour pouvoir agir, une intelligence artificielle doit pouvoir communiquer avec son environnement.
Nous pouvons développer ou intégrer différents mécanismes : des API, pour dialoguer avec des applications et services ; des connecteurs, pour accéder aux systèmes existants ; MCP (Model Context Protocol), pour exposer de manière structurée certains outils et ressources aux systèmes d'IA.
Ils constituent le pont entre l'intelligence et l'action.
La donnée : le carburant de l'intelligence artificielle
La qualité d'une solution d'IA dépend fortement des informations auxquelles elle accède. Il est donc essentiel d'identifier quelles données peuvent être utilisées, leur pertinence, leur source, leur fiabilité, leur sensibilité, leur niveau de fraîcheur, leurs règles d'accès et leur cycle de vie.
Une démarche IA implique ainsi nécessairement une réflexion sur la gouvernance des données.
Sécurité, gouvernance et garde-fous
Une IA d'entreprise ne doit pas pouvoir utiliser n'importe quelle information ni réaliser n'importe quelle action.
Nous intégrons donc dans l'architecture les mécanismes permettant de contrôler son fonctionnement : droits d'accès, filtrage des sources, cloisonnement des données, contrôle des outils accessibles, journalisation, règles métiers, validation humaine, contrôle des actions, supervision et autres garde-fous.
Cette approche rejoint la culture historique de Synertic, qui place depuis longtemps la sécurisation des applications et des systèmes d'information parmi les composantes structurelles d'un projet numérique.
L'IA intégrée aux applications mobiles et web
L'un des atouts du positionnement de Synertic est précisément de ne pas considérer l'intelligence artificielle comme un système isolé. Nous pouvons simultanément concevoir :
- l'expérience utilisateur
- l'application mobile ou web
- le Backend
- les API, les connecteurs
- la gestion des données
- les services d'intelligence artificielle
Cela permet de construire une solution cohérente de bout en bout.
Commencer par l'usage, pas par la technologie
LLM, RAG, agents ou MCP ne sont que des moyens. Un projet doit commencer par trois questions beaucoup plus simples :
- Quel problème souhaitons-nous résoudre ?
- Quelle valeur pouvons-nous créer ?
- Quelle part de décision souhaitons-nous réellement confier à l'intelligence artificielle ?
C'est à partir de ces réponses que nous concevons l'architecture appropriée.
Voir notre expertise technologique
Parlons de votre projet
Une idée, un besoin, une ambition ? Construisons ensemble la solution qui fera la différence
Nous contacterQuestions fréquentes
Synertic développe-t-elle des solutions d'intelligence artificielle ?
Oui.
Nous concevons des solutions IA intégrées aux métiers, aux données et aux applications de l'entreprise : assistants IA, Chat IA, Agents IA, RAG, orchestration, workflows et automatisations.
Notre rôle ne consiste pas uniquement à intégrer un LLM, mais à construire l'ensemble de l'architecture permettant à l'IA d'être utile, sécurisée et connectée au système d'information.
Qu'est-ce qu'un Agent IA ?
Un Agent IA est un système capable d'analyser une demande, de rechercher des informations, d'utiliser différents outils et éventuellement d'exécuter des actions pour atteindre un objectif.
Il peut par exemple interroger une base documentaire, consulter une application métier, analyser des informations puis déclencher un workflow.
Quelle différence entre un Chat IA et un Agent IA ?
Un Chat IA est principalement conçu pour dialoguer avec l'utilisateur et fournir des informations.
Un Agent IA peut aller plus loin : il peut raisonner sur un objectif, utiliser différents outils, interagir avec des applications et déclencher des actions. Un Chat peut néanmoins être l'interface utilisateur permettant d'interagir avec un ou plusieurs Agents IA.
Qu'est-ce qu'un LLM ?
Un Large Language Model (LLM) est un modèle d'intelligence artificielle capable de comprendre et de générer du langage. Les LLM constituent le moteur de nombreux assistants et solutions d'IA générative, mais ils ne représentent qu'une partie d'une architecture IA complète. Divers types de LLM sont disponibles : propriétaires, open source, spécialisés…
Exemples connus de LLM : GPT, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek…
Qu'est-ce qu'un RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à une intelligence artificielle de rechercher des informations dans des sources sélectionnées avant de construire sa réponse.
Ces sources peuvent être des documents, des bases de connaissances, des procédures, des référentiels ou des données métiers.
L'IA peut ainsi répondre en s'appuyant sur les connaissances spécifiques de l'organisation.
Peut-on connecter une IA aux données internes de l'entreprise ?
Oui.
Une solution IA peut être connectée de manière contrôlée à des documents, bases de données, applications métiers, API ou autres sources d'information.
Cette intégration nécessite cependant de définir précisément les droits d'accès, les données autorisées, leur niveau de confidentialité et les mécanismes de sécurité.
Pouvez-vous connecter une IA à notre ERP, CRM ou logiciel métier ?
Oui.
Nous pouvons connecter les systèmes d'IA aux applications et services de l'entreprise à travers des API, des connecteurs ou des protocoles comme MCP lorsque leur utilisation est pertinente.
L'IA peut alors accéder à des outils ou informations spécifiques, dans les limites définies par l'organisation.
Qu'est-ce que MCP ?
MCP (Model Context Protocol) est un protocole permettant notamment de mettre à disposition d'un système d'intelligence artificielle des outils, ressources ou informations de manière structurée.
Il facilite l'interconnexion entre les modèles d'IA et les applications ou services qu'ils doivent utiliser.
Une IA peut-elle déclencher automatiquement des actions ?
Oui.
Une IA peut être intégrée dans un workflow pour analyser une situation puis déclencher ou préparer une action.
Selon le niveau de risque ou la nature de l'action, une validation humaine peut être maintenue.
Chez Synertic, nous privilégions un principe simple : l'IA assiste et accélère, l'humain garde la maîtrise.
Comment limiter les erreurs ou comportements indésirables d'une IA ?
Une solution professionnelle doit intégrer des mécanismes de contrôle et des garde-fous.
Ils peuvent porter sur les informations accessibles, les droits de l'utilisateur, les actions autorisées, les sources utilisées, les règles métiers, la journalisation ou la validation humaine.
La sécurité et la gouvernance doivent donc être pensées dès la conception de l'architecture IA.