Connexion LLM aux outils métiers existants

Avant toute intégration, nous cartographions précisément votre environnement technique pour identifier les connexions à fort potentiel.

• Inventaire des outils métiers : CRM (Salesforce, HubSpot, Pipedrive), ERP, SIRH, outils de ticketing, bases documentaires
• Analyse des APIs disponibles : documentation, authéntification, limites de taux, format des données
• Qualité et accessibilité des données : structuration, fraicheur, complétude et exploitabilité des données existantes
• Identification des cas d'intégration prioritaires : quels flux de données apporteront le plus de valeur une fois exposés au LLM ?

Cette cartographie initiale conditionne toute la stratégie d'intégration et évite les mauvaises surprises en cours de développement.

La couche d'intégration est le pont entre votre LLM et vos outils. Sa conception détermine la qualité, la rapidité et la fiabilité des échanges.

• Choix du protocole d'intégration : Model Context Protocol (MCP) pour les agents, API REST pour les requêtes directes, webhooks pour les déclencheurs événementiels
• Définition des outils (tools) exposés au LLM : quelles actions le modèle peut exécuter sur chaque système
• Schéma de données : structuration des entrées/sorties pour maximiser la compréhension du modèle
• Stratégie d'authentification : OAuth2, clés API, tokens, gestion des droits d'accès par rôle

L'architecture est validée avec vos équipes techniques avant tout développement.

C'est la phase de construction technique. Nous développons les connecteurs qui permettent au LLM d'interagir avec vos outils de façon sécurisée et contrôlée.

• Développement des serveurs MCP : exposition de vos APIs métiers comme outils natifs pour Claude, GPT-4 ou Mistral
• Connecteurs API sur mesure : pour les outils sans MCP natif (ERP internes, logiciels métier spécifiques)
• Système RAG si le LLM doit s'appuyer sur vos bases documentaires (PDF, Word, bases de connaissance)
• Gestion des contextes : injection dynamique des données métier dans le prompt selon la requête de l'utilisateur
• Cache et optimisation : réduction des coûts d'API et des latences pour une expérience fluide

Chaque connecteur est développé avec des tests unitaires et une documentation technique complète.

Une intégration LLM expose vos données internes à un modèle d'IA. La sécurisation et la validation sont donc des étapes critiques que nous ne sautons jamais.

• Tests de pertinence : le LLM donne-t-il des réponses correctes, contextualisées et non hallucinées ?
• Tests de sécurité : le modèle peut-il accéder à des données auxquelles il ne devrait pas avoir accès ?
• Contrôle des droits : chaque utilisateur ne voit que les données correspondant à son rôle et ses permissions
• Conformité RGPD : aucune donnée personnelle n'est transmise au LLM sans consentement et traitement adéquat
• Validation métier : vos équipes testent les cas d'usage réels et valident la qualité des outputs

Nous ne passons à la mise en production qu'après validation explicite de vos équipes.

Après la mise en production, nous mettons en place les outils de suivi et les processus qui permettent d'exploiter pleinement les intégrations dans la durée.

• Déploiement progressif : mise en service par groupes d'utilisateurs pour valider les comportements à échelle
• Monitoring des usages : volume de requêtes, coûts d'API, latences, taux d'erreur, satisfaction utilisateur
• Tableau de bord de supervision : visibilité temps réel sur les interactions LLM-outils et les éventuelles anomalies
• Formation des équipes : comment interroger le LLM connecté, comprendre ses limites et signaler les problèmes
• Roadmap d'évolution : ajout de nouveaux outils connectés, extension des cas d'usage, optimisation des performances

Les intégrations LLM évoluent avec votre activité. Mirax peut assurer la maintenance et l'extension continue de votre stack IA.