Agence LLM
Du choix du modèle à la mise en production, nous intégrons les LLM à vos données et à vos outils.
Entrepreneurs, nous avons transformé et scalé nos entreprises grâce à l'IA. Aujourd'hui, notre agence IA générative conçoit, évalue et déploie des applications LLM qui tiennent en production, pas des démonstrations.
Stratégie - Modèles - RAG - Fine-tuning - Agents - Déploiement
Notre track record de projets d'automatisation réussis et déployés
Découvrez nos 50 clients
Ils nous font confiance
C’est une vraie chance qu’on a avec ce programme BPI. Et c’est une vraie chance d’avoir Kayro aujourd’hui avec nous. On va vraiment appliquer l’IA sur des cas très concrets, individualisés et qui permettent d’embarquer tout le monde.
La qualité des experts est remarquable. C’est fluide, professionnel, l'équipe s'est immédiatement approprié le projet.
Un sujet neuf et complexe, nous ne savions pas par où commencer. Nous sommes très satisfaits, et continuons d'avancer avec Kayro !
Le diagnostic est très bien mené, on a un retour positif et enthousiaste des équipes. Tout le monde s’est retrouvé dans la restitution, alors que notre métier est complexe. Très positif.
Une compréhension rapide des besoins, une réactivité sans faille et une approche qui s’adapte parfaitement à notre rythme. Ultra efficace !
Grâce à l’accompagnement de Kayro, nous économisons chaque mois plus de 200 heures (soit près de 6 jours de travail) sur la rédaction et la traduction de nos contenus. L’usage de l'IA nous a non seulement permis d’accélérer la production d’articles de qualité, mais aussi de former rapidement nos nouvelles recrues à un métier complexe.
On voit la différence avec des consultants, vous mettez vraiment les mains dans le cambouis. Votre approche produit change la donne, vous préférez ne pas développer de features non utiles pour faire économiser de l’énergie au client. On a une vraie relation de confiance.
Une équipe de 20 + un réseau de 50 entrepreneurs et experts qui mettent les LLM au travail
Co-founder mindset
Nous challengeons vos choix comme si nous étions associés. Vous évitez les consensus mous et autres dérives décisionnelles.
Pas de temps morts
Nous comprenons des process métiers complexes très rapidement, et ne perdons pas de précieux mois à "cadrer".
Bulldozers, nous savons faire
Qualité des données, contraintes IT, complexité métier : nous connaissons les pièges, savons où ça casse et comment réparer.
Notre ADN ? C’est l’efficacité, la précision et un brin de rébellion.
Fondé par une équipe d'entrepreneurs dans l’automatisation IA et des LLM, et d'experts du conseil, Kayro incarne la fusion explosive de la tech, du business et de l'exécution. Pas de jargon, pas de PowerPoint interminables. "We get shits done".
Depuis 10 ans, nos experts créent des IA qui cartonnent – Golem.ai, Arkhn, Kinetix, Buster AI, HomeByMe, Ocus, Ornicar, Bloom… – et collaborent avec les plus grands instituts de recherche (Stanford, Oxford, Institut Pasteur, CNRS, Inria).
Nous ne suivons pas le mouvement. Nous challengeons, avec bienveillance mais sans complaisance. Et nous réinventons.
Bienvenue dans notre univers.
Les modèles évoluent chaque mois.
Catalyseurs du changement, nous choisissons avec vous le bon LLM, nous le branchons à vos données et nous le mettons en production, sans sacrifier la fiabilité ni la confidentialité.
Très rapidement.
Nos services LLM pour vos équipes et vos métiers
Choix et évaluation du modèle
Trois à cinq modèles comparés sur vos documents avant toute décision.
Jeu d'évaluation issu de votre activité, mesure de la qualité, de la latence et du coût par requête, recommandation d'un modèle et d'un plan de repli.
Assistant sur vos données (RAG)
Des réponses qui citent leurs sources et respectent les droits d'accès de chaque utilisateur.
Indexation de vos documents, recherche sémantique, génération de réponses vérifiables, mise à jour continue de la base et suivi de la qualité.
Fine-tuning et mise en production
80 % de nos déploiements sont rentables dès la première année.
Spécialisation du modèle quand le prompt et le RAG ne suffisent pas, hébergement en France ou en Europe, supervision, alertes et transfert de compétences à vos référents.
Transformez votre monde avec les technologies Kayro
Automatiser le support client avec un chatbot
Vérifier les contrats et documents juridiques
Automatiser la réponse aux appels d'offres
Identifier des prospects et les contacter automatiquement
Réconciliez paiements et factures avec précision pour éviter les écarts
Rechercher des informations dans un grand volume de documents
L'avance se prend maintenant
Disrupter son marché avant d'être disrupté
Agence LLM : questions fréquentes
Que fait une agence LLM pour une entreprise ?
Une agence LLM intègre des grands modèles de langage à vos données et à vos outils pour produire un résultat mesurable : assistant documentaire, extraction d'informations, rédaction assistée, support interne. Le travail couvre le choix du modèle, la préparation des données, l'évaluation sur vos cas réels, la mise en production et la supervision.
Nous traitons ici la brique modèle : quel LLM, quelle architecture, quel hébergement. Pour les usages de l'IA générative au sens large, consultez notre agence IA générative. Pour des systèmes qui agissent dans vos logiciels, voir notre agence agent IA.
Pourquoi faire appel à Kayro pour un projet LLM ?
Kayro a déployé plus de 120 projets dans 80 entreprises françaises et européennes, avec un principe constant : vous payez le résultat livré, pas le temps passé. Chaque projet se chiffre au forfait après un cadrage.
- Un modèle choisi sur vos données. Nous comparons plusieurs modèles sur vos documents réels, pas sur un classement public.
- Une évaluation écrite avant le développement. Le seuil d'acceptation est fixé avant la première ligne de code.
- Une propriété claire. Prompts, code, jeux d'évaluation et documentation vous appartiennent, et la mise en production s'effectue dans vos comptes.
Kayro est une agence indépendante des éditeurs de modèles : nous recommandons le modèle qui convient à votre cas, pas celui d'un partenaire. Nos tarifs sont détaillés dans notre guide combien coûte un projet IA.
Nos trois offres LLM
1. Choix et évaluation du modèle. Nous testons trois à cinq modèles sur vos documents, mesurons la qualité, la latence et le coût par requête, puis recommandons un modèle et un plan de repli.
2. Assistant sur vos données (RAG). Indexation de vos documents, recherche, réponses citant leurs sources, gestion des droits d'accès. Les réponses restent vérifiables, ce qui limite les inventions du modèle.
3. Fine-tuning et mise en production. Spécialisation d'un modèle lorsque le prompt et le RAG ne suffisent pas, hébergement, supervision, alertes. Les arbitrages techniques sont détaillés dans notre article sur le triangle des performances critiques d'une application LLM.
Quel modèle choisir : GPT, Claude, Gemini, Mistral ou open source ?
La question n'est pas de trouver le meilleur modèle, mais le modèle le plus adapté à votre tâche, à vos contraintes de confidentialité et à votre budget. Nous le mesurons sur vos propres documents.
Critère Modèle propriétaire via API Modèle ouvert hébergé par vous Mise en route Rapide : quelques jours Plus longue : infrastructure à monter Qualité sur tâches complexes Souvent la plus élevée Variable selon le modèle et sa taille Confidentialité Données transmises à un fournisseur : contrat et région à vérifier Données conservées dans votre infrastructure Coût À l'usage, croissant avec le volume Infrastructure fixe, rentable à fort volume Maîtrise des versions Le fournisseur fait évoluer le modèle Vous figez la version Pertinent pour La plupart des premiers projets Gros volumes, contraintes de souveraineté RAG, fine-tuning ou prompt : quelle approche choisir ?
Ces trois approches se combinent. L'ordre à suivre va de la plus simple à la plus coûteuse : on n'entraîne un modèle que si les deux premières ne suffisent pas.
Approche Principe À choisir quand Limite Prompt et instructions Cadrer le modèle par des consignes et des exemples La tâche est générale et le format simple Ne connaît pas vos documents RAG Chercher les passages utiles dans vos documents, puis les fournir au modèle Les réponses doivent s'appuyer sur vos données, à jour et citées Dépend de la qualité des documents et de la recherche Fine-tuning Réentraîner un modèle sur des exemples de votre métier Style, format ou vocabulaire très spécifiques, volume élevé Exige des exemples de qualité, à refaire à chaque évolution Entraîner un modèle de zéro reste rare et concerne peu d'entreprises. Notre analyse pour décider est détaillée dans l'article faut-il créer son propre LLM.
Comment évaluer un LLM avant la mise en production ?
Un LLM se juge sur vos cas, pas sur un score public. Notre protocole d'évaluation tient en six points :
1. Un jeu d'évaluation réel. Une centaine à quelques centaines de questions ou de documents issus de votre activité, avec la réponse attendue validée par un expert métier.
2. Des critères mesurables. Exactitude, présence de la source citée, taux de refus justifié, latence, coût par requête.
3. Des tests difficiles. Questions hors périmètre, documents contradictoires, tentatives de détournement du modèle.
4. Un seuil d'acceptation. Fixé avec vous avant le développement, pour décider objectivement du passage en production.
5. Une exécution en parallèle. Le LLM travaille côté à côté avec le processus manuel avant de le remplacer.
6. Un suivi continu. Les modèles changent : le jeu d'évaluation est rejoué à chaque mise à jour. La méthode pour chiffrer le gain figure dans notre guide du ROI d'un projet IA.
Où héberger un LLM : cloud, souverain ou sur site ?
Le lieu d'inférence dépend de la sensibilité de vos données et de vos contraintes réglementaires. Il se choisit avant le modèle, car il restreint la liste des candidats.
Option Ce qui se passe pour vos données Contrôle Pertinent pour API du fournisseur du modèle Traitées chez le fournisseur, selon son contrat Faible Données peu sensibles, preuve de valeur rapide Cloud d'un grand acteur, région européenne Traitées dans une région choisie, sous contrat cloud existant Moyen Entreprises déjà clientes de ce cloud Hébergeur français ou européen Traitées par un acteur soumis au droit européen Élevé Secteurs régulés, exigence de souveraineté Sur site Ne quittent pas votre infrastructure Maximal Données très sensibles, volumes élevés Le niveau de sécurité attendu s'inscrit dans un cadrage plus large, que nous traitons avec notre conseil en IA.
Quel budget prévoir pour un projet LLM ?
Le budget dépend du périmètre, de la qualité de vos données et du nombre d'intégrations. Voici des ordres de grandeur observés sur le marché français, hors licences et appels aux modèles.
Poste Fourchette indicative Délai Diagnostic ou audit IA 2 000 à 15 000 € 1 à 4 semaines Workflow avec extraction documentaire par LLM 8 000 à 30 000 € 3 à 8 semaines Assistant documentaire (RAG) 20 000 à 40 000 € 4 à 8 semaines Appels aux modèles (tokens) 100 à 1 500 € par mois Continu Run, supervision et maintenance 300 à 2 500 € par mois Continu Les budgets complets par cas d'usage figurent dans notre guide combien coûte un projet IA, et les critères de comparaison dans comment choisir son prestataire IA.
Pour comparer ces budgets aux autres prestations, TJM et modes de facturation compris, voyez notre guide du tarif d'une agence IA.
Notre méthode de déploiement d'une application LLM
1. Diagnostic. Cas d'usage, documents disponibles, contraintes de confidentialité, ligne de base chiffrée. Le diagnostic reprend la logique de notre audit IA.
2. Comparaison des modèles. Jeu d'évaluation, test de trois à cinq modèles, choix de l'architecture : prompt, RAG ou fine-tuning.
3. Pilote. Quatre à huit semaines sur des données réelles, avec un point hebdomadaire pour ajuster les résultats.
4. Mise en production et transfert. Supervision, alertes, documentation, formation de vos référents internes. Vos équipes gardent la main sur le prompt et les paramètres.
Comptez de quatre à dix semaines entre le cadrage et la mise en production, selon le nombre d'intégrations. Pour mesurer l'adoption par vos équipes, voir l'accompagnement IA.
Sécurité, RGPD et AI Act : le cadre à poser avant la mise en production
Une application LLM manipule des données de l'entreprise. Le cadre se pose avant le déploiement, pas après.
- Données personnelles. Identifier les données concernées, définir la base légale, limiter ce qui est envoyé au modèle et ce qui est conservé. Le détail pour un assistant conversationnel figure dans notre article sur les pièges du RGPD avec un chatbot.
- Droits d'accès. Le LLM ne doit répondre qu'avec des documents que l'utilisateur a le droit de lire.
- Journalisation. Requêtes, sources utilisées et réponses sont tracées pour l'audit.
- Contre-mesures. Filtrage des instructions malveillantes intégrées aux documents, limitation des actions que le modèle peut déclencher.
- AI Act. Chaque usage est classé selon son niveau de risque, ce qui conditionne la documentation et la supervision humaine exigées.
Faut-il créer ou entraîner son propre LLM ?
Dans la grande majorité des cas, non. Entraîner un modèle de langage de zéro exige des données, des ressources de calcul et des équipes hors de portée de la plupart des entreprises, pour un résultat rarement meilleur qu'un modèle existant bien adapté.
La bonne séquence : partir d'un modèle du marché, le cadrer par des instructions, lui fournir vos documents par RAG, puis envisager un fine-tuning seulement si l'évaluation montre un écart. Pour comprendre les notions de base, lisez les grands modèles de langage : l'essentiel pour se lancer.
Agence LLM, agence IA générative, agence agent IA : quelle différence ?
Ces expressions se recoupent. Notre répartition évite de vous orienter vers la mauvaise page :
Votre besoin Question centrale Page à consulter Choisir, évaluer et héberger un modèle de langage Quel LLM, quelle architecture ? Cette page Créer du contenu, du texte, des images ou de la synthèse avec l'IA Quels usages de l'IA générative ? Agence IA générative Un système qui décide et agit dans vos logiciels Quel niveau d'autonomie ? Agence agent IA Un assistant conversationnel pour clients ou équipes Quel parcours de conversation ? Agence chatbot IA Supprimer des tâches répétitives entre vos outils Quel processus automatiser ? Agence automatisation IA Former vos équipes à utiliser les LLM Quels programmes, quelle durée ? Formation IA en entreprise
