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Innovation IA et données

Services de développement en intelligence artificielle

Nous identifions les processus où l’IA est rentable, construisons les fondations de données nécessaires, et livrons des modèles et des agents auxquels vos équipes peuvent se fier en production.

01Vue d’ensemble

La plupart des projets d’IA s’arrêtent entre la démo et le processus réel.

Un prototype qui répond aux questions dans une fenêtre de chat se construit facilement. Un système qui lit vos contrats, met à jour votre CRM et sait quand passer la main à une personne relève d’une tout autre ingénierie.

Nous traitons l’IA comme du logiciel. Chaque système est cadré autour d’une tâche mesurable, connecté aux systèmes qui détiennent déjà vos données, testé comme tout ce que nous livrons et supervisé une fois en production.

03Résultats

Ce qui change pour votre activité

  • 01

    Moins de relais manuels

    Les agents et automatisations prennent en charge les étapes répétitives entre les systèmes, pour que les équipes se consacrent aux décisions qui demandent du jugement.

  • 02

    Des décisions sur des données à jour

    Des pipelines et des tableaux de bord qui se rafraîchissent seuls, au lieu de tableurs reconstruits chaque lundi.

  • 03

    Une IA auditable

    Chaque appel de modèle journalisé, chaque action d’agent traçable, chaque prompt versionné.

  • 04

    Des coûts qui restent prévisibles

    Routage entre modèles, mise en cache et limites d’usage intégrés dès le premier sprint.

04Approche

Notre façon de livrer

  1. 01

    Découvrir

    Cartographier les processus, les sources de données et les contraintes. Classer les cas d’usage par valeur et faisabilité.

  2. 02

    Valider

    Construire en deux à quatre semaines une preuve de concept sur données réelles, et la mesurer par rapport à la situation de référence.

  3. 03

    Construire

    Développer la version de production : intégrations, garde-fous, suites d’évaluation et supervision.

  4. 04

    Passer à l’échelle

    Étendre à d’autres équipes et processus, avec la gouvernance et la maîtrise des coûts déjà en place.

05Stack

Les outils que nous utilisons le plus ici

  • Claude
  • Gemini
  • Python
  • pandas
  • Snowflake
  • PostgreSQL
  • OpenAI
  • LlamaIndex
  • Pinecone
  • Weaviate
  • Ollama
  • MLflow
  • LangChain
  • n8n
  • Qdrant
  • FastAPI
  • PyTorch
  • TensorFlow

07FAQ

Questions fréquentes

Voir le guide tarifaire
Faut-il des données propres avant de commencer ?

Non. La plupart des cadrages démarrent avec des données imparfaites. Nous évaluons ce que vous avez, corrigeons ce qui bloque le premier cas d’usage et améliorons le reste à mesure que le système grandit.

Avec quels modèles travaillez-vous ?

Claude, Gemini, Mistral, des modèles open-weight comme Llama, et le machine learning classique quand il est plus adapté. Nous choisissons au cas par cas et gardons une architecture indépendante du modèle pour que vous puissiez en changer plus tard.

Combien de temps avant une première mise en production ?

Un cas d’usage ciblé atteint généralement la production en huit à douze semaines : deux à quatre semaines de validation, puis le développement.

Comment protégez-vous les données sensibles ?

Les données restent dans votre cloud autant que possible, les données personnelles sont masquées avant d’atteindre un modèle, et les accès suivent vos rôles existants. Chaque flux de données est documenté pour votre équipe sécurité.

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Un architecte senior de cette expertise vous répondra sous un jour ouvré, avec des questions, des idées et une première étape suggérée.