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.
Points de friction
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.
Un RAG ou un moteur de recherche doit appliquer les permissions, sources et règles de filtrage du SI.
Prompts, embeddings, index, modèles et sources évoluent. Il faut des tests et des traces pour comparer les résultats.
Tokens, refresh d’index, jobs data, requêtes BI et vector search doivent être mesurés avant le passage à l’échelle.
Architecture API
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.
Sources de vérité, objets, sens de synchronisation, fréquences, volumes, dépendances et règles métier.
OAuth, scopes, secrets, rôles, droits, données sensibles, RGPD et accès techniques sont cadrés proprement.
Logs, traces, alertes, métriques, tableaux de bord et runbooks rendent le flux exploitable en production.
Méthode
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.
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.
Offre d’entrée
On part des systèmes, des tâches manuelles et des incidents déjà visibles. La sortie n’est pas une liste d’API : c’est un premier lot clair, avec architecture, responsabilités, risques et conditions de run.
Sorties concrètes
Les systèmes source et cible, les objets et les sources de vérité.
Les ressaisies, erreurs, délais ou risques à supprimer en priorité.
Le choix entre connecteur, middleware, API sur mesure ou automatisation.
Les critères de recette, de supervision et de reprise après incident.
Preuves d’intégration
Chaque scénario part d’un usage propre à cet univers API et le relie à une entrée contrôlée, un livrable exploitable et une décision de production.
Connecteurs prioritaires
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.
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.
Questions d’achat
Questions fréquentes sur le cadrage, les connecteurs, les webhooks, la sécurité, les quotas et l’exploitation de cet univers API.
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.
API IA, data platforms et recherche
Dawap peut cadrer et développer vos intégrations IA, data et search avec gouvernance, qualité et run dès le départ.
Planifier un cadrage API
