Une architecture IA qui tient trois ans n'a rien a voir avec un POC. Elle s'integre, se mesure, se remplace. Elle s'efface dans les outils existants plutot que de les concurrencer.
Pas besoin d'inventer. On part des patterns eprouves, on les adapte au contexte. Le bon point de depart est le cas d'usage — l'architecture decoule.
RAG, extraction, agent supervise, classification. Choisir le bon pattern avant de choisir le bon outil.
Un LLM branche sur vos documents (process, documentation, historique) pour repondre precis. Pattern le plus utilise en entreprise aujourd'hui. Point de vigilance : la qualite du decoupage documentaire (chunking) pese autant que le choix du modele.
Un LLM lit mails, factures, contrats, CVs et sort du JSON exploitable — ce qui alimente ensuite vos outils (ERP, CRM, base metier). Gain en vitesse et en couverture par rapport a l'OCR classique, surtout sur les formats non standardises.
Une chaine d'actions (lire, chercher, redacter, notifier) pilotee par un LLM, avec points de validation humaine avant les decisions sensibles. Le bon design evite l'agent 100% autonome — on garde un humain dans la boucle sur ce qui compte.
Un modele qui trie les messages par intention, urgence, responsable, et les route vers le bon destinataire. Pattern simple et tres rentable — gain de temps immediat pour les equipes support, commerce ou back-office.
Chaque choix engage — en cout, en dependance, en trajectoire. Voici les arbitrages a poser tot, avec une reponse par defaut quand le contexte ne tranche pas.
Cloud pour demarrer vite. On-premise quand les donnees sont non-exportables ou le volume rend le cloud trop cher.
API pour les POC et les cas generiques. Open source pour les cas a fort volume, a donnees sensibles, ou avec fine-tuning.
Microservices des que plusieurs cas d'usage coexistent. Couches decouplees — donnees, modele, application — pour remplacer sans reecrire.
Commencer au prompt. Passer au RAG si la donnee le demande. Envisager le fine-tuning seulement quand les deux ne suffisent plus.
Integrer, decoupler, mesurer, prevoir la sortie. Quatre principes non negociables.
Les outils que vos equipes utilisent deja (CRM, ERP, Slack, mail) sont le bon point d'entree. Une interface IA separee est souvent une interface morte. L'architecture doit s'effacer dans le quotidien.
Donnees, modele, application — trois couches distinctes. Changer de LLM ne doit pas obliger a reecrire le reste. C'est la frontiere entre un prototype fragile et un systeme qui tient trois a cinq ans.
Temps de reponse, cout par appel, taux de bonne reponse, taux de recours humain. Sans ces metriques, impossible de savoir si le systeme derive. Le monitoring n'est pas un plus — c'est la condition de la duree.
Quelle version du systeme dans douze mois ? Quelle bascule possible si le fournisseur disparait ? Une bonne architecture pense sa propre remplacabilite — sinon elle devient une dette.
Le bon point de depart est le cas d'usage — l'architecture decoule.
Peu d'acteurs portent la chaine entiere — la plupart des cabinets posent l'architecture, puis transferent a une ESN qui implemente sans porter la vision. Megin garde l'audit, l'architecture, l'implementation et le monitoring dans la meme equipe.
Concretement, les decisions d'architecture sont prises par ceux qui les porteront en production — et les remontees de terrain nourrissent les choix d'architecture. Pas de dossier qui change de main, pas de dilution de la responsabilite.
Il n'existe pas une architecture universelle — il y a un pattern par probleme. Trois patterns couvrent 80% des cas en entreprise : (1) RAG — un LLM branche sur vos documents internes pour repondre precis sur vos donnees ; (2) extraction structuree — un LLM qui lit des documents entrants (factures, mails, contrats) et sort du JSON exploitable ; (3) agent supervise — une sequence d'actions automatisees avec intervention humaine aux points critiques. Le bon point de depart est le cas d'usage — l'architecture decoule.
Cloud pour demarrer, on-premise pour des cas precis. Le cloud (API OpenAI, Anthropic, Mistral) permet de livrer vite avec peu d'infrastructure. L'on-premise (LLM open source heberge en interne) se justifie quand vous avez des donnees sensibles non-exportables, un volume qui rend le cloud trop cher, ou une latence critique. En pratique, 80% des projets d'entreprise commencent en cloud, et 20% basculent en on-premise quand l'economie l'impose. Ne partez pas on-premise par principe — les couts d'exploitation sont souvent sous-estimes.
API proprietaire (Claude, GPT, Gemini) pour les cas generiques et les POC — vous beneficiez du meilleur niveau du marche, facture au token. LLM open source (Llama, Mistral, Qwen) pour les cas a volume eleve, les donnees sensibles, ou les besoins de fine-tuning specifique. La realite 2026 : les modeles open source performent tres bien sur les taches metiers apres fine-tuning — l'ecart avec les API proprietaires se reduit. Beaucoup d'architectures matures melangent les deux.
Par API et par evenements — pas par migration. Le bon principe : l'IA consomme ce qui existe deja (votre ERP, votre CRM, votre DMS) via leurs API ou via du webhook, traite, et renvoie le resultat la ou les equipes travaillent deja (Slack, mail, outil metier). Le piege classique est l'interface IA separee que personne n'ouvre. Le systeme doit s'effacer dans les outils existants — un dirigeant ne doit pas avoir a se demander 'ou est l'IA'.
RAG signifie Retrieval Augmented Generation — un LLM qui cherche d'abord dans une base de documents internes avant de repondre. C'est le pattern le plus utilise en entreprise : assistant interne qui repond a partir de vos process, de votre documentation produit, de vos historiques clients. Il se justifie des que vous avez un corpus interne exploitable et des questions recurrentes dessus. Contre-indication : si les questions portent sur des donnees numeriques structurees, mieux vaut un acces direct a la base de donnees qu'un RAG.
Rarement en premiere intention. Un prompt bien construit, eventuellement complete par quelques exemples (few-shot), suffit dans la majorite des cas. Le fine-tuning se justifie quand vous avez un style metier tres specifique, un volume qui rend le prompt trop cher, ou une contrainte de latence. Le pattern recommande : commencer avec du prompt engineering, passer au RAG si la donnee le demande, envisager le fine-tuning uniquement quand les deux precedents ne suffisent plus.
Entre 40 000 et 200 000 euros pour un premier systeme en production, selon la complexite. La fourchette basse correspond a un pattern simple (RAG, extraction) branche sur un cas precis avec peu de connecteurs. La fourchette haute correspond a des systemes multi-modules, avec fine-tuning, integrations multiples, et exigences de haute disponibilite. Les couts d'exploitation post-lancement varient de quelques centaines a plusieurs milliers d'euros par mois selon le volume d'appels et le modele retenu.
En decouplant les couches. Un systeme bien architecture separe clairement : la couche de donnees (qui alimente), la couche de modele (qui raisonne), la couche d'application (qui sert l'usage metier). Changer de fournisseur de LLM ne doit pas obliger a reecrire le reste. C'est la difference entre un prototype — tout entrelace — et un systeme durable — interfaces claires, modele remplaceable. Le cycle de vie utile d'une architecture bien decouplee est de trois a cinq ans.
Un echange de 45 minutes pour poser les contraintes (donnees, integrations, volume, budget) et sortir avec une recommandation de pattern et une fourchette chiffree.