Le modèle voit des données qu’il ne devrait pas voir
Un RAG ou un moteur de recherche doit appliquer les permissions, sources et règles de filtrage du SI.
API IA, data platforms et recherche
Intégrateur API IA, data & search pour brancher modèles, moteurs de recherche, vector databases et plateformes data
Dawap connecte vos applications métier aux API d’IA générative, de recherche, de vectorisation, de datawarehouse et de BI. Nous cadrons les flux pour éviter les prototypes isolés : données autorisées, prompts, embeddings, index, traitements, coûts, sécurité, observabilité et restitution métier. Le bon projet n’est pas seulement celui qui répond. C’est celui qui sait quelles données il a le droit d’utiliser, comment il vérifie ses réponses et comment il reste exploitable après le POC.
LLM
OpenAI, Anthropic Claude, Mistral AI et Gemini connectés aux usages métier
Search
Algolia, Elasticsearch et Pinecone pour recherche, indexation et RAG
Data
Snowflake, Databricks et Power BI pour pipelines, modèles et dashboards
Gouvernance
droits, traces, coûts, qualité, données sensibles et monitoring cadrés
Points de friction
Quand le POC IA marche, mais que le système n’est pas prêt
Les API IA, search et data rendent vite un prototype impressionnant. La difficulté arrive quand il faut connecter les vraies données, respecter les droits, maîtriser les coûts et mesurer la qualité en production.
Les réponses ne sont pas évaluées dans le temps
Prompts, embeddings, index, modèles et sources évoluent. Il faut des tests et des traces pour comparer les résultats.
Le prototype devient cher ou lent en production
Tokens, refresh d’index, jobs data, requêtes BI et vector search doivent être mesurés avant le passage à l’échelle.
Connecteurs prioritaires
Choisir l’API à intégrer en premier
Chaque outil a ses limites, ses objets et ses droits. Le bon cadrage consiste à choisir le flux qui débloque le plus vite vos équipes sans créer un middleware opaque.
OpenAI API
Assistants, réponses structurées, embeddings, vision, agents, modération et intégration applicative.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Anthropic Claude API
Analyse documentaire, génération contrôlée, assistants métier et workflows IA sécurisés.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Mistral AI API
Modèles français/européens, assistants, extraction, classification, RAG et automatisations métier.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Gemini API
Texte, multimodal, analyse, génération, intégration Google et cas d’usage applicatifs.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Algolia API
Index, ranking, facettes, synonymes, règles merchandising, analytics et recherche applicative.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Elasticsearch API
Indexation, requêtes, logs, observabilité, recherche métier et pipelines de données.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Snowflake API
Warehouse, jobs, ingestion, partage de données, gouvernance et exposition BI.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Databricks API
Jobs, notebooks, lakehouse, modèles, pipelines, ML et orchestration data.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Pinecone API
Vector database, embeddings, recherche sémantique, RAG, métadonnées et synchronisation documentaire.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Power BI API
Datasets, refresh, dashboards, reports, workspaces, permissions et reporting automatisé.
- Cadrer objets et droits
- Gérer webhooks et quotas
- Mapper les statuts métier
- Superviser erreurs et reprises
- Documenter le run
Architecture API
Construire des intégrations qui restent fiables après le premier raccord
Dawap intervient sur le cadrage, le développement, la sécurisation, la supervision et la maintenance des flux API. Le connecteur doit être utile, mais aussi explicable et maintenable.
Cartographie des flux
Sources de vérité, objets, sens de synchronisation, fréquences, volumes, dépendances et règles métier.
Sécurité et gouvernance
OAuth, scopes, secrets, rôles, droits, données sensibles, RGPD et accès techniques sont cadrés proprement.
Observabilité API
Logs, traces, alertes, métriques, tableaux de bord et runbooks rendent le flux exploitable en production.
Cas d’usage
Les flux à automatiser en priorité
Nous privilégions les cas qui suppriment une friction nette : ressaisie, double contrôle, retard de transmission, donnée incohérente ou absence d’alerte.
Créer un moteur de réponse sur des données autorisées
Connecter documents, embeddings, index vectoriel, moteur de recherche, LLM et filtres de permissions.
Réponses mieux sourcées et mieux contrôlées.Industrialiser recherche, indexation et ranking
Synchroniser catalogue, contenus, droits, facettes, synonymes, règles métier et analytics.
Recherche plus performante et plus mesurable.Automatiser ingestion, refresh et alertes data
Orchestrer jobs Snowflake ou Databricks, datasets Power BI, contrôles qualité et alertes métier.
Reporting moins manuel et plus fiable.Livrables
Ce que Dawap livre sur cet univers API
Le livrable doit dépasser la démo : il doit documenter les sources, les droits, les transformations, les coûts, les traces, les tests et les conditions de reprise.
- Cadrage IA/data : sources, droits, données sensibles, coûts, latence, qualité, traçabilité et risques.
- Connecteurs API OpenAI, Anthropic, Mistral AI, Gemini, Algolia, Elasticsearch, Snowflake, Databricks, Pinecone ou Power BI.
- Pipelines d’ingestion, embeddings, indexation, recherche, prompts, sorties structurées, datasets et dashboards.
- Contrôles de sécurité, filtrage par droits, logs, monitoring, coûts, quotas, évaluations, tests et documentation.
- Industrialisation : jobs, webhooks, runbooks, versioning et accompagnement des équipes.
Méthode
Partir des sources de vérité et des droits avant de choisir le modèle
Nous identifions d’abord les données utilisables, leurs propriétaires, leurs droits d’accès, leur fraîcheur et le niveau de preuve attendu. Ensuite nous choisissons l’architecture : LLM, search, vector database, datawarehouse, BI ou combinaison hybride. L’objectif est de livrer un système contrôlable, pas un POC difficile à expliquer.
Résultats attendus
- Cas IA reliés aux vraies données métier.
- Recherche, RAG et dashboards mieux gouvernés par les droits et la qualité.
- Moins de prototypes isolés sans run.
- Coûts, droits, qualité et traces maîtrisés en production.
Maillage API
Relier cet univers aux autres flux du SI
Un chantier API devient plus puissant quand il se relie aux autres données clés : CRM, ERP, e-commerce, data, sécurité ou API métier.
Des projets jugés sur la capacité à rendre les flux exploitables.
Cadrage clair
On nomme les objets, les responsabilités et le premier flux qui réduit vraiment le risque.
Développement robuste
On construit des connecteurs maintenables, testables et compréhensibles par les équipes.
Run maîtrisé
On garde de la visibilité après la mise en production : logs, alertes, reprises et suivi.
Technologies et partenaires
Nous concevons des plateformes digitales robustes à partir de technologies éprouvées. Applications métier, marketplaces, middleware et APIs sont sélectionnés pour leur fiabilité, leur performance et leur intégration dans des environnements complexes.
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Docker
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Symfony
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Mysql
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Postman
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Swagger
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Redis
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Memcached
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Algolia
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Arch Linux
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Ubuntu
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Drupal
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Magento
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Prestashop
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Shopify
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Docker
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Symfony
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Mysql
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Postman
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Swagger
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Redis
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Memcached
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Algolia
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Arch Linux
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Ubuntu
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Drupal
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Magento
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Prestashop
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Shopify
Un data contract API n’est pas un schéma décoratif. Il fixe la source de vérité, les statuts métiers, les règles de compatibilité et les écarts tolérés entre ERP, CRM, e-commerce et support. Ce guide aide à éviter les dérives silencieuses, à décider vite et à préserver un run lisible quand les flux évoluent sans bruit.
MDM référentiels: quand clients, produits et tiers arrivent de sources différentes, il faut trancher l’identité maître, versionner matching et survivorship, puis garder audit et quarantaine prêts avant toute synchronisation. Sans cela, le support paie la confusion et les doublons reviennent partout dans les flux aval.
Quand le PIM, le DAM et l’API produit n’ont pas la même vérité catalogue, les équipes corrigent trop tard et les canaux reçoivent des fiches brouillées. Cette lecture montre comment fixer la source de vérité, gouverner les médias et rejeter les écarts avant qu’ils coûtent du temps au support. Le tri évite les reprises.
FAQ
Contacter un expert API
Questions fréquentes sur IA, data & search
Questions fréquentes sur le cadrage, les connecteurs, les webhooks, la sécurité, les quotas et l’exploitation de cet univers API.
Ce qu’on clarifie dès le premier échange
- Les systèmes source et cible à connecter.
- Les flux à sécuriser, leurs volumes et leurs incidents actuels.
- Le bon mode de mission : cadrage, forfait, lots agiles, reprise, hébergement ou run.
La question à poser avant de coder
Si un flux critique décroche demain matin, qui le voit, qui décide, qui corrige et comment prouve-t-on que la reprise n’a pas créé un nouvel incident ?
Oui. On peut concevoir une couche d’abstraction qui route les usages selon coût, performance, sécurité, latence et qualité attendue.
Il faut cadrer les sources, droits, filtrage, embeddings, métadonnées, logs, évaluation des réponses et données sensibles.
Un cas où les données sont disponibles, le gain métier est clair et la sortie peut être vérifiée : recherche interne, extraction, classification ou reporting automatisé.
Quand les droits, les sources de vérité, les volumes, les coûts ou les critères de qualité ne sont pas encore cadrés. Dans ce cas, il faut d’abord structurer la donnée et les contrôles.
On parle concret
Vos API IA, search et data doivent passer du POC au système fiable ?
Dawap peut cadrer et développer vos intégrations IA, data et search avec gouvernance, qualité et run dès le départ.