Solution/Contenu, search & IA/Anthropic Claude

Anthropic Claude

L’agent qui comprend votre métier.

Claude (Anthropic) est notre LLM de prédilection pour les agents produit et les tâches éditoriales exigeantes. Raisonnement plus solide que GPT sur les cas complexes, moins d’hallucinations, excellent multilingue.

POURQUOI

Pourquoi Claude plutôt que GPT.

OpenAI et Anthropic sont les deux leaders des LLM en 2026. Sur les benchmarks publics, Claude est souvent en tête pour le raisonnement, l’instruction-following long, et le français. Pour un usage produit — où un agent doit tenir 50 tours de conversation sans dériver — c’est la différence entre "ça marche" et "ça marche vraiment".

On ne fait pas de dogme : sur certains usages (embedding à très grand volume, vision), OpenAI reste compétitif. On teste les deux, on mesure, on tranche. Pour un agent SAV, assistant merchandiser ou générateur de fiches produit, Claude est notre défaut.

Raisonnement

Meilleure performance sur les tâches à plusieurs étapes (analyse + synthèse + plan).

Long context

200k+ tokens. On peut lui donner une FAQ complète, un catalogue, une charte en contexte.

Moins d’hallu

Taux d’hallucination plus bas sur les questions factuelles — critique pour un SAV.

Constitutional AI

Guardrails natifs. Plus prédictible sur les réponses sensibles.

CAS D'USAGE

Où on déploie Claude.

SAV assisté

Recommandé

Agent qui aide un humain à répondre.

Le client écrit, Claude propose une réponse basée sur la knowledge base. L’agent humain valide ou ajuste. Temps de traitement divisé par 3.

Merchandising

Fit naturel

Assistant catalogue.

Générer fiches produit, catégorisation auto, détection d’attributs depuis les descriptions. Gain de temps massif sur les gros catalogues.

Recherche

Puissant

Search conversationnelle.

"Je cherche une robe élégante pour un dîner". Claude interprète, interroge Algolia, retourne une sélection.

CAPACITES

Ce qu’on construit avec.

Modèles

Claude Opus (qualité max)

Claude Sonnet (équilibre)

Claude Haiku (rapide)

Streaming

Tooling

Tool use / function calling

Structured outputs

Computer use (beta)

Prompt caching

Retrieval

Embeddings via Voyage

Vector search

RAG pipelines

Re-ranking

Observabilité

Logs complets

LangSmith / Braintrust

Cost monitoring

Eval frameworks

METHODE FLAXEO

Un projet IA, pas une démo.

L’IA en prod demande rigueur : évaluation continue, guard-rails, monitoring. On ne livre pas d’agent sans eval suite.

Use-case scoping

Identifier les 1–2 endroits où l’IA apporte un gain mesurable. Pas de chatbot home par défaut.

Eval suite

Dataset de 50–100 cas réels. On mesure avant de produire. Toute itération est testée contre.

Prototype

Version fonctionnelle en 2–3 semaines. Claude + prompt + tool calls + retrieval.

Guard-rails

Limites de réponse, filtres, escalation humaine. Prompt injection mitigation.

Production

Monitoring coûts, latence, qualité. A/B vs baseline humaine. Itération mensuelle.

Un agent Claude
dans votre parcours ?

Cadrage use-case, chiffrage MVP, déploiement mesurable. Pas de gadget.

Prendre RDV →