Du besoin métier à la production.
Nous cadrons le cas d’usage, construisons les données, entraînons les modèles, concevons les agents et exploitons l’ensemble une fois en service. Une seule équipe, sans passage de relais.
Comment nous travaillons
Nous commençons toujours de la même façon : une rencontre avec vos équipes, pour comprendre le métier avant toute chose. Ensuite, vous pouvez nous rejoindre à n’importe quelle étape, ou nous confier toute la chaîne.
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Cadrage
Nous partons du besoin métier, pas d’une technologie.
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Pipelines de données
Des pipelines qui rendent vos données fiables, documentées et reproductibles.
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Modèles et agents
Sélectionnés, entraînés, évalués, packagés pour la production.
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Intégration
Livrés à l’intérieur de vos applications, déclenchés par vos événements.
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Supervision
Surveillés, réglés et mis à l’échelle à mesure que l’usage grandit. Nous restons dans la durée.
Ce que nous faisons
Pipelines et plateformes de données
Nous transformons ce que vous avez déjà en une source fiable et gouvernée pour l’IA, sur une plateforme que vous pouvez exploiter vous-même.
Modèles d’IA sur mesure
Classification, extraction, prédiction et recherche. Nous choisissons, affinons et évaluons ce qui convient à la tâche, petits modèles compris, et les déployons sur vos données.
Agents IA
Des systèmes qui lisent vos données, décident, agissent et rendent compte, avec chaque exécution tracée et une supervision auditable par vos équipes.
Intégration et exploitation
Livrés dans les applications que vos équipes utilisent déjà, puis surveillés, ajustés et mis à l’échelle une fois en production.
Travailler avec vos équipes
Nous accompagnons vos équipes sur ce qui doit changer autour du système : le processus, les responsabilités et les décisions qu’il alimente.
Formation
Des sessions pour celles et ceux qui utiliseront et exploiteront ce que nous construisons, des équipes métier aux ingénieurs qui en héritent.
Du prototype à la production
Beaucoup d’organisations ont déjà quelque chose qui fonctionne : un notebook qui répond à la question, un agent monté par une équipe à côté, un modèle qui obtient de bons scores sur les données de l’an dernier. Ce qu’elles n’ont pas, c’est une version sur laquelle l’entreprise peut compter. La distance entre les deux est surtout de l’ingénierie, et elle tient à trois choses.
Les données qu’il lit
Un prototype tourne sur un export. Un système en production tourne sur des données vivantes : connectées, gouvernées, rafraîchies, avec la provenance sur chaque ligne. Nous construisons cette source, ou nous branchons Atlas.
Comment il est évalué
« Ça a l’air juste » n’est pas une métrique. Nous construisons des jeux de test à partir de cas réels, notons chaque version, et les rejouons dès qu’un prompt, un outil ou un modèle change.
Ce qui se passe quand il se trompe
Tout système se trompe un jour. Les nôtres se trompent visiblement : chaque exécution tracée, des points de validation là où l’enjeu le justifie, un historique complet quand on demande pourquoi, et un moyen de revenir en arrière.
Apportez-nous le prototype. Nous vous dirons ce qu’il faut pour en faire quelque chose sur quoi l’entreprise peut compter.
Vos données restent les vôtres
La souveraineté n’est pas une fonctionnalité que l’on ajoute à la fin. Elle façonne l’architecture dès le premier jour : où tournent les modèles, qui peut atteindre les données, et ce qui pourra être prouvé ensuite.
Déployé dans votre environnement
Les modèles et le calcul s’exécutent dans votre infrastructure, ou sur un cloud souverain de votre choix.
Vous possédez ce que nous construisons
Modèles, pipelines et code vous appartiennent, dans des formats ouverts, sans dépendance fournisseur.
Sécurité
L’accès reste limité aux personnes de votre projet, et vos données n’entraînent jamais le modèle de quelqu’un d’autre.
Traçabilité
D’où vient chaque donnée, ce qui l’a transformée, et quel modèle l’a utilisée.
Parlons de votre projet
Dites-nous ce que vous cherchez à résoudre. Nous vous dirons ce que cela demande, ce que cela ne demande pas, et où l’IA est réellement la bonne réponse.