Introduction
Vous souhaitez intégrer un assistant LLM dans une application existante, parfois un monolithe ou un socle legacy, sans imposer une refonte complète. Nous concevons des intégrations modulaires adaptées aux ESN, studios et agences qui portent des projets IA pour des PME/TPE. Notre approche s’appuie sur une architecture simple à insérer, compatible avec les contraintes réelles d’exploitation : latence, coût, sécurité des données, qualité de réponse et maintien d’une base de code stable.
Pourquoi une approche modulaire dans un monolithe
Un monolithe concentre l’interface, le métier et la donnée. Ajouter un assistant LLM sans bouleverser cet équilibre exige une couche d’abstraction claire, un point d’entrée API maîtrisé et des feature flags pour activer la fonctionnalité de manière ciblée. Nous privilégions des composants faiblement couplés (ex. un API wrapper Node.js exposé via Fastify), capables de dialoguer avec le code existant, et de s’étendre si, demain, un RAG ou un second fournisseur d’IA s’avère nécessaire. Cette stratégie limite le risque, facilite les tests, et maintient la maintenabilité du produit.
Analyser — cadrage technique et fonctionnel
Avant toute ligne de code, nous réalisons un audit d’intégration orienté usages et risques. L’objectif est d’identifier le périmètre utile et la pertinence opérationnelle, puis de sélectionner la bonne combinaison technologique (cloud vs on‑premise, OpenAI/Anthropic/Gemini/Mistral vs Ollama, Qdrant pour le RAG si nécessaire, et un wrapper Node.js pour isoler la logique IA).
- Points d’entrée métier (où l’assistant crée de la valeur), nature des données sensibles, exigences de latence, enveloppe budgétaire, gouvernance des prompts, conformité interne, dépendances existantes (auth, audit log, SSO), stratégie d’hébergement (on‑premise ou cloud), et besoins de monitoring minimal
Cette phase cadre aussi le niveau d’intégration attendu: simple complétion assistée dans l’interface, aide à la rédaction ou RAG optionnel pour s’appuyer sur un corpus interne.
Créer — architecture modulaire et intégration contrôlée
Nous mettons en place une architecture qui s’insère proprement dans l’existant, avec des points de couplage explicites et un socle de qualité vérifiable.
API wrapper et points de contact
Nous développons un API wrapper en Node.js/Fastify qui centralise l’accès au LLM, la gestion des prompts, la sélection du provider, et la normalisation des réponses. Cette couche protège le monolithe des changements de fournisseurs et permet l’activation de feature flags pour cibler des rôles, des espaces ou des groupes d’utilisateurs. Elle devient la porte d’entrée unique pour les appels IA, en appliquant des règles de sécurité (quota, contrôle des entrées, filtrage minimum).
Contexte et RAG optionnel
Lorsque l’assistant doit s’appuyer sur le patrimoine informationnel, nous ajoutons un pipeline d’ingestion optionnel vers un index vectoriel (ex. Qdrant) et une base relationnelle (ex. Supabase/PostgreSQL) pour la gouvernance. Nous orchestrons la récupération de contexte via LangChain, avec des garde‑fous simples côté serveur (limitation du contexte, gestion des formats, journalisation). Si le cas d’usage ne nécessite pas de RAG, l’architecture reste légère et centrée sur l’API wrapper.
Qualité, sécurité et tests
Nous intégrons des tests unitaires et d’intégration sur la chaîne de traitement (pré‑traitement des entrées, assemblage des prompts, post‑traitement). Des scénarios de non‑régression assurent la cohérence métier. Côté sécurité, nous appliquons une séparation stricte des responsabilités, un contrôle des entrées, et une journalisation conforme à votre politique interne. L’objectif est de garantir des réponses pertinentes, stables et traçables.
Faire évoluer — mesurer, maintenir, migrer si nécessaire
L’intégration ne s’arrête pas à la mise en production. Nous assurons un suivi de monitoring pragmatique et un plan de maintenance pour pérenniser l’usage.
Indicateurs et observabilité utiles
Nous suivons des métriques essentielles: latence perçue, stabilité des réponses, volume et coût par fonctionnalité, et suivi du taux d’hallucination à partir d’un petit jeu d’évaluation interne. Les logs sont structurés pour faciliter l’analyse métier et la priorisation des améliorations. Lorsque pertinent, un retour utilisateur in‑app alimente le cycle d’amélioration.
Maintenance, CI/CD et rollbacks
Nous versionnons les prompts et gérons leur cycle de vie comme du code (historique, revue, retour arrière). Le pipeline CI/CD prévoit des tests automatiques, des déploiements progressifs et des rollbacks rapides en cas d’anomalie. Les feature flags permettent d’activer ou désactiver l’assistant LLM par segment d’utilisateurs pour isoler les effets et sécuriser l’exploitation.
Migration progressive
Si l’usage s’étend, l’API wrapper peut évoluer en service dédié, sans perturber le monolithe. Nous planifions une migration progressive: extraction des flux, mise en place d’une interface contractuelle stable, puis extension vers des fonctionnalités avancées (par exemple un RAG multi‑source). Cette trajectoire protège la stabilité du système tout en ouvrant la voie à de nouveaux cas d’usage.
Conclusion
Nous intégrons des assistants LLM dans des systèmes existants sans refonte, avec une approche modulaire, mesurée et maintenable. Notre priorité: une solution fiable, adaptée à votre stack, et alignée sur vos objectifs métiers. Vous souhaitez évaluer la faisabilité pour un client ou cadrer une première itération? Échangeons sur votre contexte via notre page contact.