Intégration IA dans vos logiciels.
Krafter intègre des composants d’IA dans vos logiciels, existants ou en cours de développement : LLM, RAG sur vos données, agents, automatisation. Le modèle adapté à votre cas d’usage (GPT, Claude, Gemini, Mistral), avec les garde-fous qui vont avec. De l’IA en production, pas de la recherche exploratoire.
En production. Pas en démo.
Le constat
Vous ne voulez pas un chatbot. Vous voulez un logiciel plus intelligent.
Tout le monde veut mettre de l’IA dans son produit. Peu savent ce que ça implique vraiment : quel modèle choisir, ce que ça coûte à chaque requête, ce qui se passe quand le modèle se trompe, et ce que deviennent les données qu’on lui confie.
La démo est facile. La production, beaucoup moins. Un prototype qui impressionne en réunion peut devenir un gouffre : réponses imprévisibles, latence qui explose, factures d’API incontrôlées, informations sensibles qui partent chez un fournisseur sans que personne n’ait posé la question.
Chez Krafter, une intégration d’IA commence par une question : où l’IA apporte-t-elle une valeur mesurable dans votre logiciel ? Résumer, extraire, classer, suggérer, générer. Le reste (modèle, architecture, garde-fous) découle de la réponse.
Ce qu'on intègre
Du LLM branché à l'agent qui agit : quatre niveaux.
Intégration de LLM
#1GPT, Claude, Gemini, Mistral connectés à votre logiciel : résumé, génération, analyse de texte, suggestions contextuelles. Le modèle choisi sur des critères mesurés : coût, qualité, latence, confidentialité.
En parlerRAG sur vos données
#2Un LLM ne connaît pas votre métier. Le RAG indexe votre base documentaire pour produire des réponses sourcées, appuyées sur vos documents plutôt que sur des connaissances génériques.
En parlerAgents IA et function calling
#3Des agents qui ne se contentent pas de répondre : rechercher dans le CRM, créer une tâche, envoyer un email, mettre à jour un enregistrement. Avec validation humaine là où ça compte.
En parlerAutomatisation intelligente
#4Classification documentaire, extraction depuis emails et PDF, enrichissement de fiches, résumé automatique, scoring prédictif. Les tâches répétitives sortent du quotidien de vos équipes.
En parlerPourquoi Krafter
L’IA tourne déjà dans nos produits, pas seulement dans nos slides.
Smashr, notre CRM commercial, est augmenté par l’IA depuis sa conception : préparation des calls, enrichissement des fiches, synthèses automatiques. Il tourne en production, avec de vrais commerciaux qui s’appuient dessus tous les jours.
Nous savons donc ce que coûte une requête, ce qui se passe quand le modèle répond à côté, comment plafonner une facture d’API, et comment évaluer la qualité des réponses dans le temps. Pas en théorie : sur nos propres factures et nos propres utilisateurs.
Et parce que nous développons des logiciels avant tout, l’IA s’intègre proprement dans votre architecture : pas un gadget posé à côté du produit, mais un composant testé, monitoré et maintenable, au même standard que le reste du code.
Conviction
« L’IA générative, c’est puissant, mais c’est aussi imprévisible. Un bon système IA en production, c’est 20 % de prompt engineering et 80 % de garde-fous.»
Fabien Maquin
Cofondateur & CEO, Krafter
Comment on travaille
Du cas d'usage au composant IA en production.
Une intégration d'IA réussie ne commence pas par le choix d'un modèle. Elle commence par identifier où l'IA apporte une valeur mesurable, et par prouver que ça marche sur vos données.
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Cadrage du cas d’usage
1 semaineOù l’IA apporte-t-elle une valeur mesurable dans votre logiciel ? On identifie les tâches candidates et les critères de succès.
Volume traité, temps gagné, taux d’erreur acceptable, contraintes de confidentialité : le périmètre est posé avant de parler modèle.
Choix du modèle et POC
1 à 2 semainesLes modèles candidats sont testés sur vos données réelles. Le choix se fait sur des résultats mesurés.
Comparaison coût, qualité, latence et confidentialité sur votre cas précis. Si aucun modèle ne tient la route, on vous le dit à ce stade, pas après six mois.
Intégration et garde-fous
Le composant IA s’intègre dans votre logiciel avec validation des sorties, fallbacks et limites de coût.
Contrôle des réponses avant affichage, comportement défini en cas d’échec du modèle, plafonds de consommation API, journalisation de chaque requête.
Mesure et itérations
en continuQualité des réponses, coûts d’usage, adoption : le système est suivi et ajusté après la mise en production.
Les prompts évoluent, les modèles changent de version, les prix bougent. Le composant est réévalué régulièrement pour rester pertinent et rentable.
Côté technique
Quel modèle d'IA choisir pour votre logiciel ?
Il n'y a pas de meilleur modèle dans l'absolu : il y a le modèle adapté à votre cas d'usage. GPT, Claude, Gemini et Mistral ont chacun un profil différent de coût, de qualité, de latence et de confidentialité, et le classement change selon la tâche : résumer un document, extraire des données structurées ou alimenter un agent ne sollicitent pas les mêmes capacités. Krafter teste les modèles candidats sur vos données réelles pendant le cadrage, et quand la confidentialité l'exige, déploie des modèles open source sur votre propre infrastructure.
- Modèles
- GPT, Claude, Gemini, Mistral, et modèles open source auto-hébergés.
- Approches
- Intégration LLM, RAG, agents avec function calling, automatisation.
- Sélection
- Tests sur vos données réelles : coût, qualité, latence, confidentialité.
- Garde-fous
- Validation des sorties, fallbacks, plafonds de coût, journalisation.
- Confidentialité
- Clauses de non-entraînement, ou modèle hébergé chez vous.
- Preuves
- Smashr, notre CRM augmenté par l’IA, en production tous les jours.
FAQ
Résumé, extraction, RAG, agent : on commence par identifier ce que l'IA doit rapporter à votre logiciel, pas par choisir un modèle.
Parler de mon projet IAAvant d'intégrer de l'IA dans votre logiciel.
Ça dépend du cas d’usage. GPT, Claude, Gemini, Mistral : chaque modèle a son profil de coût, de qualité, de latence et de confidentialité. Nous testons les candidats sur vos données réelles pendant le cadrage, et le choix se fait sur des résultats mesurés, pas sur la réputation du fournisseur.
Avec les API commerciales, vos données transitent par les serveurs du fournisseur, encadrées par des clauses de non-entraînement et des options de résidence des données. Quand c’est insuffisant (données sensibles, contraintes réglementaires), nous déployons des modèles open source sur votre propre infrastructure : rien ne sort de chez vous.
Une intégration simple (résumé, extraction, génération sur un flux existant) se situe entre 3 000 et 8 000 € HT. Un système RAG complet sur votre base documentaire : entre 10 000 et 25 000 € HT. Un agent IA avec automatisation de processus : entre 15 000 et 40 000 € HT. S’y ajoute le coût d’usage des API, estimé dès le cadrage.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet au modèle de répondre à partir de vos documents plutôt que de ses connaissances génériques. Votre base documentaire est indexée, les passages pertinents sont retrouvés à chaque question, et le modèle génère une réponse sourcée. C’est la technique de référence pour mettre un LLM au service de votre métier.
Sur les tâches répétitives et structurées (classification, extraction, saisie), oui, et c’est tant mieux. Sur tout ce qui demande du jugement et de la nuance, l’IA est un accélérateur, pas un remplacement : elle prépare le travail, l’humain décide.
Non. Les modèles pré-entraînés fonctionnent sans données propres : pas besoin d’entraîner quoi que ce soit. Pour un RAG, une base documentaire de quelques dizaines de documents suffit à obtenir des réponses utiles.
Let’s build a product people → actually use
30 minutes en visio avec un fondateur. Réponse en 24/48h. Pitch deck facultatif.