Automatisations LLM sur mesure pour vos processus métier
Pipelines en prod pour vos process répétitifs : classification, extraction, scoring, génération encadrée.
- Code Python ou Node.js avec tests, retry et batch, pas un empilement no-code
- Sortie typée et validée par schéma, jamais du texte libre balancé en aval
- Coûts tokens estimés au cadrage et suivis en prod via dashboard
Le contexte
Pourquoi c'est dur à bien faire
Vous avez un process répétitif qui coûte du temps humain : classifier 500 emails par jour, extraire les champs structurés de 50 factures, générer des descriptions produits à partir de specs techniques, scorer un lead à partir de signaux multiples. C'est du travail à la chaîne sur du langage, c'est exactement ce qu'un LLM fait bien quand on l'encadre.
Le piège, c'est d'empiler les briques no-code jusqu'à ce que la facture mensuelle dépasse le coût d'un dev. Les vrais workflows demandent du code pour le retry, le batch, le monitoring et un coût maîtrisé à long terme.
Mon approche
Comment je le fais
Pipeline codée en Python ou Node.js comme du vrai code : sortie typée et validée par schéma (Pydantic, Zod), tests sur les cas connus, retry avec backoff, batch quand le volume le justifie. Coûts tokens estimés au cadrage avec hypothèses écrites, puis trackés en prod sur un dashboard que vous lisez sans moi.
Eval automatique sur un dataset de référence : si la qualité baisse après un changement de modèle ou un ajustement de prompt, vous le voyez avant la prod. Chaque choix (modèle, prompt, batch size) est justifié par des chiffres mesurés sur votre corpus, pas par mode.
Stack & outils
Cas d'usage
Ce que ça donne en vrai
Extraction structurée depuis factures et PDF
Document en entrée, JSON validé par schéma en sortie. Sur des formats répétitifs (factures d'un même fournisseur, formulaires standards), les exceptions détectées par la pipeline partent en validation humaine au lieu de polluer la base. Le taux exact se mesure sur votre corpus au cadrage.
Génération de descriptions produits e-commerce
Spec technique et fiche produit en entrée, description SEO en sortie respectant votre charte éditoriale, déclinée par marché si besoin. Pipeline en mode batch pour traiter un catalogue large d'un coup avec un coût par fiche connu d'avance.
Scoring de leads B2B multi-signaux
Données enrichies (site, signaux d'usage, profil public) en entrée, score 0-100 avec justification textuelle en sortie. Pipeline schedulée quotidiennement, alerte commerciale sur les leads qui passent le seuil que vous fixez.
Questions fréquentes
Ce qu'on me demande sur ce sujet
Quel est le coût typique d'une pipeline LLM en production ?
De quelques euros par mois sur des volumes faibles avec un petit modèle, à plusieurs milliers sur des millions de requêtes mensuelles. J'estime au cadrage à partir de votre volume cible, avec un buffer explicite pour les pics. Vous repartez avec un fichier que vous pouvez challenger ligne par ligne.
Vous utilisez quel modèle par défaut ?
Ça dépend de la tâche. Modèle léger sur les classifications simples pour le rapport coût/qualité. Modèle plus gros sur les tâches qui demandent du raisonnement multi-étapes. Modèle européen quand l'hébergement EU est une contrainte contractuelle. Le choix se justifie par des chiffres mesurés au cadrage, pas par préférence.
Comment gérez-vous les ratés ?
Retry avec backoff exponentiel sur les erreurs transitoires, fallback vers un modèle plus simple si le principal timeout, logs structurés qui permettent de rejouer un job à l'identique, dead-letter queue pour les cas qu'un humain doit traiter à la main. Aucun job ne disparaît silencieusement.
On en parle ?
Premier échange gratuit, sans engagement. On regarde ensemble si ce service est le bon pour votre besoin.