
Nous intégrons les capacités conversationnelles de ChatGPT dans vos applications pour enrichir l'expérience utilisateur.
ChatGPT d'OpenAI apporte une intelligence artificielle de pointe à vos produits, capable de comprendre le contexte, générer du contenu pertinent et interagir naturellement avec vos utilisateurs, ouvrant des possibilités infinies d'innovation.

L'audit IA & LLM permet d'identifier les processus métier où l'intelligence artificielle peut avoir le plus d'impact. Mirax cartographie vos usages potentiels, évalue leur faisabilité et vous livre une feuille de route priorisée pour déployer l'IA efficacement.

Le conseil en stratégie IA permet de définir une vision claire, des priorités d'action et une feuille de route réaliste pour intégrer l'intelligence artificielle dans votre organisation. Mirax vous accompagne de l'intention à l'exécution.

Le Proof of Concept IA permet de tester un cas d'usage sur vos données réelles avant d'investir dans un déploiement complet. Mirax développe votre prototype, mesure les résultats et valide la faisabilité technique et business de votre projet IA.

Les agents IA sont des systèmes capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes, de façon autonome et sans intervention humaine à chaque action. Mirax conçoit, développe et déploie vos agents IA sur mesure pour automatiser vos processus métier les plus exigeants.

La sensibilisation et formation IA permet de comprendre les usages, les limites et le potentiel des modèles avancés comme Mistral, OpenAI, Claude et Gemini. Vous apprenez à les utiliser efficacement pour améliorer vos processus, gagner du temps et prendre de meilleures décisions.

Chat GPT répond à des questions, explique des concepts et suit des instructions complexes tout en se souvenant des échanges précédents. Il s’adapte au contexte et améliore la fluidité des conversations.
La fonction Memory mémorise des informations utiles (nom, préférences, objectifs) afin de personnaliser les interactions futures help.openai.com. Les Projects permettent d’organiser des discussions, des fichiers et du contexte autour d’un objectif partagé.
Chat GPT propose la recherche web, la génération et l’édition d’images, l’analyse de fichiers, le traitement de données, un mode vocal et un espace collaboratif (Canvas). Selon votre abonnement, vous pouvez activer ces outils pour enrichir vos workflows.
Avec la fonctionnalité Company knowledge, Chat GPT combine les informations provenant de vos outils internes (Slack, SharePoint, Google Drive, GitHub, etc.) afin de générer des réponses adaptées à votre entreprise. Chaque réponse inclut des citations pour vérifier l’origine des informations et respecter vos droits d’accès
Vos données restent privées : Chat GPT n’accède qu’aux éléments autorisés et ne les utilise pas pour entraîner ses modèles par défaut. OpenAI applique un chiffrement de niveau industriel et des contrôles d’accès centralisés pour protéger vos informations.
Déployer un site internet vitrine, un site E-commerce, une application web en adéquation avec votre image de marque.
Intégrer Chat GPT dans vos outils ou workflows entraîne souvent des questions. Entre les usages, les limites et les meilleures pratiques, cette FAQ vous propose des réponses claires et directement exploitables.
Choisir Azure OpenAI ou une instance privée (self-hosted) plutôt que l’API publique OpenAI dépend de vos contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Voici les bénéfices clés à considérer pour un projet Chat GPT en environnement exigeant.
1) Sécurité, confidentialité et conformité
2) Gouvernance et contrôle des usages
3) Performance opérationnelle & intégration SI
4) Quand préférer une instance privée (self-hosted)
5) Quand l’API publique suffit
Un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la recherche de connaissances et la génération de texte pour permettre à un modèle de type Chat GPT de répondre avec des informations vérifiées issues de vos propres sources. Concrètement, avant de rédiger, l’IA retrouve (retrieve) les passages pertinents dans une base documentaire (intranet, procédures, fiches produits, tickets support…), puis génère (generate) une réponse en s’appuyant sur ces extraits. Résultat : des réponses contextualisées, traçables et beaucoup moins sujettes aux hallucinations.
Comment ça marche (vue simple d’architecture)
Pourquoi c’est clé pour l’entreprise
Bonnes pratiques pour réussir
Pour bien choisir un modèle Chat GPT, partez de vos contraintes métier plutôt que d’un nom de modèle. L’objectif : obtenir le meilleur rapport qualité / coût / latence au regard d’un cas d’usage précis.
1) Clarifiez le besoin et les contraintes
2) Associer le bon “profil” de modèle au cas d’usage
3) Optimiser le TCO et la qualité
4) Check-list de décision
Oui, mais avec une nuance importante : les modèles “Chat GPT” ne naviguent pas nativement sur le Web. La recherche Web devient possible lorsqu’on active un outil dédié dans l’interface ChatGPT ou via l’API. En pratique, trois options principales existent selon votre usage.
1) Dans ChatGPT (produit grand public & entreprise)
2) Via l’API OpenAI (cas développeur / SI)
3) Gouvernance & bonnes pratiques en entreprise
En résumé
Un Custom GPT et l’API Assistants poursuivent le même objectif, créer un agent performant avec Chat GPT, mais ils diffèrent par leur mode de création, leur périmètre de déploiement et leur niveau de contrôle.
Custom GPT (via l’interface ChatGPT)
Assistants API (pour apps et SI)
En pratique, que choisir ?
Oui. On peut bâtir des Agents IA autonomes autour de Chat GPT pour exécuter des tâches répétitives comme la qualification de leads, à condition de les outiller et de les gouverner correctement. Concrètement, l’agent s’appuie sur un modèle GPT et sur des outils (APIs de votre CRM/ERP, recherche Web, RAG interne), qu’il appelle via function calling et un cycle agentique (observation → décision → action) jusqu’à atteindre l’objectif.
Comment ça fonctionne (boucle agentique)
Exemple : qualification de leads
Autonomie… sous contrôle
Pour l’entreprise, l’enjeu est d’équilibrer autonomie et gouvernance :
Quand c’est pertinent
Bonnes pratiques de déploiement
La vérité opérationnelle, côté entreprise, est simple : il n’existe pas de “meilleur” modèle en absolu, seulement un meilleur modèle pour un usage donné. Les performances varient selon la tâche (raisonnement, rédaction, extraction structurée, vision), les contraintes (latence, coûts, confidentialité) et l’écosystème dans lequel vous déployez l’IA.
Ce que l’on observe sur le terrain
Les critères qui doivent guider le choix
Approche recommandée (pragmatique)