IA appliquée

Développement IA : des systèmes qui atteignent la production

La plupart des projets d'IA s'enlisent entre une démo prometteuse et un système sur lequel une entreprise peut compter. On nous engage pour la seconde moitié.

Le développement IA consiste à transformer un modèle en un système sur lequel votre entreprise peut tourner : pipelines de données, évaluation, garde-fous, supervision et intégration aux logiciels que vos équipes utilisent déjà. Nous construisons de l'IA générative, agentique et prédictive pour les entreprises qui ont besoin qu'elle résiste au contact d'utilisateurs réels, de données réelles et d'auditeurs réels.

Une data scientist observe une visualisation abstraite d'apprentissage automatique sur un grand écran dans un espace de travail lumineux et épuré.

Ce que nous faisons

Ce que nous construisons

Quatre types de travaux, qui aboutissent tous à quelque chose de déployé plutôt qu'à quelque chose de démontré.

IA générative et RAG

Des assistants et des systèmes documentaires ancrés dans vos propres contenus, avec une recherche réglée et mesurée plutôt que supposée. Nous construisons le jeu d'évaluation avant la fonctionnalité, pour que « est-ce meilleur ? » ait une réponse.

Workflows agentiques

Des agents qui appellent vos outils et vos API pour accomplir de vraies tâches, avec des limites explicites sur ce qu'ils ont le droit de faire, une validation humaine là où se tromper coûte cher, et la trace complète de chaque action pour la revue.

ML prédictif et classique

Prévision, scoring, routage, détection d'anomalies et recommandation, là où un modèle de gradient boosting bien spécifié bat un modèle de langage sur le coût, la latence et l'explicabilité — et nous vous le dirons.

MLOps et plateforme

Données et modèles versionnés, entraînement reproductible, déploiement progressif, surveillance de la dérive et des coûts, et un retour arrière qui fonctionne. La moitié peu glorieuse qui décide si le système inspire encore confiance au neuvième mois.

Pourquoi nous

Ce qui change

L'intérêt n'est pas que vous ayez de l'IA. L'intérêt, c'est ce qui cesse de coûter cher.

Un volume qui augmente sans embauches

Tri, extraction, synthèse et réponse de premier niveau absorbent une croissance du volume qui exigerait sinon de recruter — les exceptions restant orientées vers une personne.

Des décisions fondées sur des preuves

Le scoring et la prévision font passer les arbitrages de l'intuition à des données mesurables, avec un raisonnement assez visible pour être contesté.

Un système que vous pouvez défendre

Prompts et réponses journalisés, évaluation documentée, un traitement des données que vous pouvez décrire à un régulateur, et un responsable nommé pour chaque modèle en production.

À qui cela s'adresse

Les missions qui se passent bien partent en général de l'une de ces situations.

Une preuve de concept fonctionne, et personne n'ose encore la mettre entre les mains de clients
Vous avez des données et une hypothèse, mais aucune compétence ML interne pour la tester correctement
Une fonctionnalité IA est en production, et c'est son coût ou sa précision qui pose désormais problème
Vous devez faire entrer de l'IA dans un processus réglementé, avec la piste d'audit qui va avec

Discuter de ce service

Les outils avec lesquels nous construisons

Choisis mission par mission. Nous ne revendons rien et n'avons de quota sur aucun d'entre eux.

Python
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
LangGraph
Amazon Bedrock
Azure OpenAI Service
Vertex AI
pgvector
Ray
MLflow

Notre méthode

Du premier appel à la mise à l'échelle.

01
Découverte

Nous commençons par écouter — vos objectifs, vos contraintes et les endroits où la technologie crée un vrai levier.
02
Conception de la solution

Nos ingénieurs définissent l'architecture, le périmètre, le calendrier et l'équipe avant la moindre ligne de code.
03
Construire & itérer

Nous livrons par incréments ciblés, mesurons l'impact et affinons avec vous à chaque étape.
04
Passer à l’échelle & accompagner

Nous renforçons, optimisons et faisons grandir la solution — et restons présents pour l'accompagner.

Questions

Développement IA : les réponses

Les questions qui reviennent dans presque tous les premiers appels.

Combien de temps faut-il pour mettre un système d'IA en production ?

Un cas d'usage ciblé et bien cadré atteint généralement un pilote en production en 8 à 12 semaines : deux à trois semaines pour convenir du cas d'usage, des accès aux données et des critères d'évaluation, puis une construction itérative face à ce jeu d'évaluation. Les systèmes qui touchent des données réglementées, ou qui exigent de construire d'abord un nouveau pipeline de données, prennent plus longtemps — nous le cadrons explicitement plutôt que de le découvrir au quatrième mois.

Faut-il nos propres données pour construire quelque chose d'utile ?

Pas toujours. Les systèmes génératifs bâtis sur un modèle de fondation et une recherche dans vos documents existants n'ont besoin d'aucune donnée d'entraînement. Les modèles prédictifs, eux, ont besoin d'historique — généralement un an ou plus de résultats étiquetés. Une partie de la première phase consiste à vous dire honnêtement dans quelle catégorie se range votre problème.

Quel modèle devons-nous utiliser ?

Cela dépend de la tâche, du budget de latence, des endroits où les données ont le droit d'être traitées et de ce que coûte une erreur. Nous comparons les candidats sur votre jeu d'évaluation plutôt que de retenir par défaut celui dont on parle en ce moment, et nous concevons de façon à pouvoir changer de modèle sans réécrire le système autour.

Comment empêchez-vous un système d'IA de produire de mauvaises réponses ?

On ne peut pas l'éliminer, alors on construit autour : ancrer les réponses dans des sources retrouvées et citées, contraindre les sorties à des formats structurés, les vérifier contre des règles avant qu'elles n'atteignent un utilisateur, garder un humain dans la boucle partout où une erreur coûte cher, et surveiller en production pour qu'une dérive de qualité soit repérée par un tableau de bord plutôt que par un client.

À qui appartiennent le modèle et le code ?

À vous. Le code source, les prompts, les jeux d'évaluation, les définitions d'infrastructure et la documentation vous appartiennent, dans vos dépôts, dès le premier commit. Nous construisons pour transmettre.

Tous les services

Rarement l'IA seule

Un projet d'IA arrive presque toujours attaché à la plateforme sur laquelle il doit tourner.

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Construisons

Concevons la suite.

Dites-nous où vous voulez mener votre entreprise. Nous définirons l'architecture, le calendrier et l'équipe pour y parvenir — et répondons sous 24 heures.

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