Du LLM brut au service gouverné

L'orchestrateur en action

Syrtis capte des sources hétérogènes, orchestre des agents spécialisés et distribue les résultats dans les canaux où vivent vos équipes.

Concepts initiaux

Les grands modèles de langage (LLM) ne sont pas des produits en eux-mêmes — ils s'apparentent davantage à une commodité, comme l'électricité.

De même que l'électricité ne devient utile que lorsqu'elle est combinée à des machines qui la transforment en produits tangibles (lumière, lavage, calcul), les LLM doivent être intégrés dans des applications structurées pour délivrer de véritables services. C'est le début d'une nouvelle ère : les services-en-tant-que-logiciel.

• Commodité : la puissance brute (électricité, ou LLMs).
• Solution : la machine ou l'application qui canalise et gouverne cette puissance.
• Résultat : le produit ou service numérique qui apporte une valeur mesurable.

Comparaison : IA boîte noire vs. Syrtis

• ChatGPT / Claude : « L'IA comme outil ».
• LLMs open-source : « L'IA comme matière première ».
• Syrtis : « L'IA comme service gouvernable ».

Introduction & positionnement

1. Introduction

Syrtis est née d'une question simple mais exigeante : peut-on concevoir un système autonome capable d'enseigner, de guider et d'évaluer des apprenants en temps réel ?

L'éducation est l'un des processus humains les plus complexes à modéliser. Elle exige :

• Une adaptabilité aux parcours d'apprentissage individuels.
• Une évaluation continue des lacunes de connaissances.
• Des boucles de rétroaction précises, contextualisées et explicables.
• La traçabilité et l'équité — les apprenants doivent comprendre pourquoi une décision a été formulée.

2. De l'éducation à l'IA d'entreprise

Les enseignements tirés de l'éducation ont été transformateurs :

• Architecture où chaque réponse est ancrée dans des sources vérifiables, éliminant les hallucinations.
• Suivi en temps réel et boucles de rétroaction, garantissant une amélioration continue.
• Souveraineté des données et auditabilité.
• Conception modulaire flexible, orchestrant composants IA et non-IA.

3. Vision des fondateurs

Notre objectif n'était pas de construire un énième chatbot. Nous voulions un enseignant virtuel capable de guider des milliers d'apprenants simultanément, tout en respectant les mêmes principes qu'un enseignant humain — équité, explicabilité et adaptabilité. Ce qui a commencé comme une façon de résoudre l'un des problèmes les plus difficiles de l'IA (l'enseignement autonome) a évolué en un plan de contrôle IA d'entreprise.

4. Pourquoi c'est important maintenant

L'IA en entreprise a atteint un point de bascule. Les budgets se déplacent de l'expérimentation vers le déploiement, pourtant la plupart des organisations restent bloquées dans des cycles de proof-of-concept. Pendant ce temps, de nouvelles réglementations comme le règlement IA de l'UE augmentent les enjeux en matière de conformité, de transparence et de souveraineté.

L'approche Syrtis

Syrtis réduit la complexité du déploiement de l'IA d'entreprise à une ligne de production de services IA fiables et auditables. La plateforme combine ingestion, conception, test, déploiement et surveillance en un plan de contrôle cohérent.

5.1 Ingestion & Indexation

• Sources d'entrée : CSV, bases SQL, PDF, notes, APIs et systèmes propriétaires.
• Couche de connaissance : toutes les données sont converties en un index sensible au contexte.
• Enrichissement des métadonnées : ontologies, contexte métier et gouvernance superposés.

Résultat : une couche de connaissance d'entreprise vivante qui évolue avec l'organisation.

5.2 Conception

• Constructeur de scénarios visuel : glisser-déposer pour créer des workflows.
• No-Code / Low-Code : les équipes métier conçoivent sans lourd investissement.
• Architecture composable : LLMs, recherche, règles métier, APIs.
• Flexibilité : agents synchrones (chat) ou asynchrones (reporting).

Résultat : un assistant IA personnalisé construit en quelques heures, pas plusieurs mois.

5.3 Test

• Évaluations automatisées avec piste de citation pour chaque réponse.
• Assurance qualité : tests intégrés, restauration, comparaisons A/B.
• Préparation à la conformité : traçabilité et explicabilité.

5.4 Déploiement

• Mise en production en un clic sur cloud européen, souverain ou on-premises.
• Souveraineté des données : les données ne quittent jamais le périmètre client.
• Scalabilité : déploiement interne, intégration SaaS ou APIs sécurisées.

5.5 Surveillance

• Tableaux de bord en temps réel : latence, tokens, précision, dérive.
• Métriques de durabilité : suivi des émissions CO₂.
• Journaux d'audit : historique complet et lignage des données.
• Alertes proactives : dégradation qualité, dépassement coûts, risques conformité.

5.6 La valeur de bout en bout

En unifiant ces cinq étapes — Ingestion → Conception → Test → Déploiement → Surveillance — Syrtis délivre un pipeline CI/CD pour l'IA générative, un plan de contrôle qui gouverne IA et non-IA, et un chemin fiable du prototype à la production, fondé sur les valeurs européennes de souveraineté, transparence et conformité.

Architecture modulaire

Chez Syrtis, nous croyons que les entreprises doivent prendre le contrôle de l'IA, et non l'inverse. En décomposant les services en agents et nœuds, les équipes construisent des workflows comme un assemblage de blocs de construction — réduisant drastiquement le temps de développement et gardant chaque workflow transparent et auditable.

6.1 Modules prédéfinis pour chaque équipe

• RH : onboarding, formation conformité, développement carrière.
• Opérations : automatisation, workflows de support, reporting.
• Juridique & Conformité : révision de contrats, vérifications réglementaires, audits.
• Finance : analyse, révision de documents, détection d'anomalies.

6.2 Configuration par vibe : l'IA pour les non-spécialistes

• Configuration simple : paramètres en langage naturel, glisser-déposer.
• Conception orientée métier : pas de connaissance technique avancée nécessaire.
• La technique intervient en dernier : l'IT supervise, n'exécute pas chaque étape.

6.3 Supervision & gouvernance d'entreprise

• Bibliothèque de prompts : référentiel central versionné.
• Suivi des ressources : tokens, coûts, empreinte CO₂.
• Application des politiques : garde-fous conformité et souveraineté.

6.4 De la modularité à la productivité

• Temps de mise en œuvre réduit de plusieurs mois à quelques jours.
• Le personnel non technique participe à l'innovation IA.
• Les DSI conservent visibilité et contrôle sans ralentir la progression.

La plateforme

Syrtis est le plan de contrôle qui transforme des blocs modulaires en services IA de niveau production, entièrement traçables — plus rapidement que les applications boîte noire, avec une gouvernance d'entreprise intégrée.

Constructeur de scénarios visuel

Des workflows glisser-déposer composés d'agents et de nœuds (LLM ou code classique) permettent aux équipes de modéliser n'importe quel service synchrone ou asynchrone en quelques minutes.

Agnostique & composable

Syrtis est agnostique en termes de modèles : OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini ou LLMs open-source, combinés avec recherche, RAG, appels HTTP et règles métier dans un même graphe.

Itérer en toute sécurité

Chaque modification est accompagnée d'un versionnement intégré, d'une expérimentation en direct et d'évaluations automatisées — un harnais de test et une piste de citation pour chaque itération.

Déployer en un clic → surveiller

• Cloud européen, souverain/privé, ou on-premises.
• Tableaux de bord temps réel : précision, dérive, coûts, CO₂.

Audit-ready par conception

• Chaque requête, y compris les cascades, est journalisée.
• Lignée complète des données capturée automatiquement.
• Conformité RGPD et règlement IA UE comme sous-produit naturel.

Agents, nœuds & scénarios

Les applications IA dans Syrtis sont construites étape par étape à travers des scénarios (service complet), composés d'agents (objectifs spécifiques), eux-mêmes composés de nœuds (LLM ou autres fonctions).

Expérimentation & versionnement

• Les utilisateurs métier expérimentent en temps réel.
• Test A/B sécurisé entre versions.
• Historique complet garantissant le retour arrière.

Supervision & gouvernance

• Bibliothèques de prompts centralisées.
• Tableaux de bord consommation de tokens.
• Rapports empreinte carbone.
• Journaux de conformité et d'audit.

Conclusion

Syrtis transforme les LLM d'une matière première brute en services IA gouvernés, modulaires et prêts pour l'entreprise. En combinant conception visuelle, modularité, modules prédéfinis, expérimentation sécurisée et gouvernance, Syrtis permet aux organisations de :

• Reprendre le contrôle de l'IA
• Déployer l'adoption à l'échelle de tous les départements
• Garantir la conformité et la souveraineté
• Libérer des gains de productivité mesurables