Claude en production —dans vos RAG, vos chatbots et vos agents.

Chatbot interne sur vos documents (RAG)

Un chatbot branché sur votre base documentaire : procédures, contrats, catalogue, comptes rendus. Claude répond en citant ses sources et signale quand la réponse n’est pas dans le corpus, au lieu d’inventer.

Assistant support & réponse client

Claude rédige des réponses à partir de votre historique de tickets et de votre documentation, dans votre ton. Brouillon proposé à un humain sur les cas sensibles, envoi automatique sur les cas simples.

Agents outillés (MCP, tool use)

Claude appelle vos outils : CRM, ERP, base de données, boîte mail, API interne. Le Model Context Protocol standardise ces connexions — c’est là que Claude est le plus à l’aise, et pourquoi on le choisit souvent pour nos agents.

Analyse de corpus longs

Appels d’offres, jeux de contrats, rapports d’audit, dossiers réglementaires. La très large fenêtre de contexte de Claude permet de traiter un dossier entier d’un bloc plutôt que de le découper en morceaux qui perdent le fil.

Extraction & structuration de documents

Factures, CV, bons de commande, PV : Claude lit, extrait les champs utiles et les rend dans un format structuré, prêt à écrire dans votre ERP ou votre base. Sortie contrainte par un schéma, validée avant écriture.

Génération et revue de code

Claude est notre modèle de référence sur le code : génération, revue, migration, documentation d’un legacy. C’est aussi ce qu’on utilise pour auditer un projet vibe codé avant de le reprendre.

Des réponses sourcées, pas une génération libre

On encadre Claude : RAG sur vos documents, règles métier explicites, sortie contrainte, validation humaine sur les cas critiques. Chaque réponse renvoie à ses sources et le modèle dit quand il ne sait pas.

Le bon modèle Claude au bon coût

Opus pour le raisonnement long et les agents, Sonnet pour la majorité des cas en production, Haiku pour la classification et le routage. On démarre haut pour valider la faisabilité, puis on descend jusqu’à ce que la qualité décroche.

Vos données ne servent pas à l’entraînement

Les données envoyées à l’API Anthropic ne sont pas utilisées pour entraîner les modèles. Quand le cadre l’exige, on passe par Bedrock ou Vertex AI en région européenne — ou on bascule le cas d’usage sur un modèle souverain.

Mesuré, supervisé, remplaçable

Benchmark sur vos vrais cas avant la mise en production, métriques de qualité et de coût suivies ensuite. L’accès au modèle reste isolé derrière une couche d’abstraction : changer de modèle ne veut pas dire réécrire l’application.

L’API gérée d’Anthropic : derniers modèles disponibles le jour de leur sortie, pas d’infrastructure à gérer, vos données non utilisées pour l’entraînement. C’est le point de départ par défaut sur la majorité de nos projets.

Claude est aussi servi via Amazon Bedrock et Google Vertex AI, avec un choix de région européenne. Utile quand le contrat cloud existe déjà, que la facturation doit passer par ce fournisseur, ou que la localisation est exigée.

Quand la donnée ne peut sortir d’aucun périmètre américain, Claude n’est pas la bonne réponse et on le dit. On bascule alors sur Mistral ou un modèle à poids ouverts auto-hébergé, avec la même architecture RAG.