KMT.Development

Intelligence artificielle native.

L'IA n'est pas un gadget marketing. Bien intégrée, elle remplace une équipe entière sur certaines tâches : qualification commerciale, traitement de documents, génération de contenu calibré sur votre voix de marque, support client de niveau 1. KMT Development conçoit des cas d'usage IA chiffrés, intégrés à vos outils existants (CRM, helpdesk, base documentaire), avec garde-fous métier, coûts maîtrisés et conformité RGPD. Stack Claude Anthropic, OpenAI GPT-4o, modèles open source via Replicate ou Together AI selon le cas.

Trois piliers d'une IA qui rapporte

Cas d'usage qualifié et chiffré

Pas de POC sans ROI. On commence par mesurer le coût actuel de la tâche (temps équipe × volume), on chiffre le coût IA (API + intégration + maintenance), on définit les indicateurs de succès. L'IA n'est lancée que si le ROI est démontré.

RAG sur vos données métier

Retrieval Augmented Generation : l'IA répond avec votre base documentaire (process internes, FAQ, historiques clients, contrats), pas avec le web généraliste. Embeddings vectoriels pgvector ou Pinecone, citations sourcées, garde-fous sur les sujets sensibles.

Garde-fous métier et conformité

Prompt système verrouillé, validation humaine sur les décisions critiques, journalisation des conversations, anonymisation des données personnelles, conformité RGPD documentée. L'IA ne dérive pas, ne hallucine pas hors contexte, ne fait pas de promesses non-couvertes.

Cas d'usage typiques

Agent conversationnel support client niveau 1

Chatbot IA branché sur votre base documentaire (FAQ, process, contrats), capable de répondre 80% des questions courantes en français et anglais, avec escalade automatique vers un humain si le sujet sort du périmètre. Diviseur de coût support de 3 à 5x.

Qualification commerciale de leads entrants

L'IA lit chaque demande entrante, extrait les informations clés (besoin, budget, timeline, taille société), enrichit avec sources publiques, calcule un score de priorité, attribue au bon commercial, propose un premier message personnalisé. Le commercial valide et envoie.

Génération de contenu calibrée sur votre voix de marque

Prompt système qui encode votre tonalité, vos valeurs, vos formules signature. L'IA produit articles de blog, posts LinkedIn, fiches produits, e-mails commerciaux qui sonnent comme votre marque. Validation humaine systématique avant publication.

Analyse documentaire et extraction structurée

Cabinet juridique, médical, immobilier qui traite des dossiers volumineux. L'IA extrait les informations clés (clauses, dates, montants, engagements), génère un résumé structuré, alerte sur les incohérences. Diviseur de temps d'analyse par 5 à 10.

Livrables

  • Cas d'usage IA qualifié et chiffré avec ROI cible documenté
  • Intégration aux modèles Claude Anthropic, OpenAI GPT-4o ou Mistral selon le besoin
  • RAG sur votre base documentaire avec embeddings et citations sourcées
  • Garde-fous métier, validation humaine, journalisation et anonymisation RGPD
  • Interface utilisateur intégrée à vos outils existants (CRM, helpdesk, back-office)
  • Monitoring qualité et coûts (Helicone ou LangSmith), alertes sur dérive
  • Suivi qualité, ajustement des prompts et amélioration continue

Stack technique

  • Claude (Anthropic) — Sonnet 4.6 et Opus 4.7 pour le raisonnement
  • OpenAI — GPT-4o, GPT-4o-mini, embeddings text-embedding-3
  • Vercel AI SDK — streaming, tool calling, multi-provider
  • Supabase + pgvector — embeddings et recherche vectorielle
  • LangChain / LlamaIndex — orchestration RAG
  • Replicate / Together AI — modèles open source à la demande
  • ElevenLabs / OpenAI TTS — synthèse vocale
  • Whisper API — transcription audio
  • Mistral AI — alternative européenne pour conformité
  • Helicone / LangSmith — monitoring des coûts et qualité

Méthode de livraison

01

Cadrage et chiffrage du cas d'usage

Atelier avec vos équipes pour identifier la tâche à automatiser. Mesure du volume mensuel, du temps consommé, du taux d'erreur acceptable. Chiffrage coût API estimé et ROI cible.

02

Prototype et tests qualité

Construction d'un prototype sur les premiers cas réels. Tests de qualité (justesse, hallucination, coût par requête, latence). Itération sur les prompts, les modèles, le RAG. Validation des indicateurs.

03

Intégration et garde-fous

Intégration dans vos outils existants (CRM, helpdesk, back-office). Implémentation des garde-fous : validation humaine, journalisation, anonymisation RGPD, alertes sur dérive.

04

Mise en production et amélioration continue

Bascule progressive avec monitoring temps réel des coûts et de la qualité. Revue mensuelle des conversations problématiques, ajustement des prompts, mise à jour de la base documentaire RAG.

Pour qui

Équipes commerciales noyées sous les e-mails entrants à qualifier. Cabinets juridiques et médicaux qui traitent des dossiers volumineux nécessitant analyse documentaire. Sites e-commerce qui veulent un support client multilingue scalable sans embaucher. Marques et agences qui veulent industrialiser la production de contenu calibré sur leur voix. Sociétés B2B qui veulent automatiser la qualification de leads entrants avec scoring intelligent.

Secteurs accompagnés

  • Cabinets juridiques et de conseil (analyse de contrats, due diligence)
  • Cabinets médicaux et paramédicaux (synthèse dossiers patients)
  • E-commerce et DTC (support client multilingue scalable)
  • Marques et agences (génération de contenu calibré)
  • Sociétés de service B2B (qualification leads entrants)
  • Cabinets immobiliers (extraction de baux et compromis)

Questions fréquentes

+Quelle différence entre ChatGPT pris tel quel et une intégration sur-mesure ?

ChatGPT public est généraliste, ne connaît pas vos données, ne garantit aucune confidentialité. Une intégration sur-mesure passe par les API privées (Anthropic ou OpenAI), avec votre prompt système, votre base documentaire RAG, votre design conversationnel, vos garde-fous métier. C'est l'IA branchée sur votre métier, pas un produit grand public.

+Mes données partent-elles en pâture aux modèles ?

Non. Les API Anthropic et OpenAI Enterprise garantissent que vos données ne servent pas à entraîner les modèles publics. Pour les cas critiques, on peut utiliser des modèles open source hébergés en Europe (Mistral, modèles via Together AI région EU) ou en self-hosting.

+Et si l'IA hallucine ou se trompe ?

Les garde-fous sont prévus dès la conception : RAG avec citations sourcées, validation humaine sur les décisions critiques, refus explicite hors périmètre, journalisation pour audit. La qualité est mesurée en continu, les dérives sont détectées et corrigées.

+C'est compatible RGPD ?

Oui : minimisation des données envoyées aux API, anonymisation pgsql avant prompt, choix d'API européennes (Mistral) ou région EU pour les sujets sensibles, registre des traitements documenté, droits d'accès et suppression maintenus.

Vous avez un projet précis en tête ?

Décrivez-le. Je reviens vers vous sous vingt-quatre heures avec une lecture concrète.

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