“Notre objectif était de rendre l’apprentissage personnalisé plus accessible aux élèves grâce à la technologie. Distil Stack a compris la vision éducative de Baseet Teacher et a abordé le produit comme une expérience d’apprentissage complète, reliant tutorat par IA, préparation aux examens, outils d’étude interactifs et engagement des élèves.”
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.
02Ce que nous faisons
Innovation IA et données : nos services
Cadrage et feuille de route IA
Identifier les cas d’usage d’IA qui méritent d’être financés, et l’ordre dans lequel les construire.
- Cartographie des processus
- Évaluation des cas d’usage
- Audit de maturité des données
- Options d’architecture
Agents IA et automatisation des workflows
Des agents et des automatisations qui font circuler le travail entre vos systèmes, avec l’humain dans la boucle.
- Conception d’agents
- Intégration aux outils et aux API
- Validations avec l’humain dans la boucle
- Recherche dans vos connaissances
Machine learning et IA générative
Des modèles prédictifs et des fonctionnalités génératives conçus, testés et déployés comme du logiciel de production.
- Modélisation prédictive
- IA pour les documents et le langage
- Fonctionnalités génératives intégrées
- Fine-tuning et RAG
Data engineering et MLOps
Pipelines, entrepôts de données et infrastructure ML qui gardent données et modèles à jour.
- Intégration des sources
- Conception de warehouse et de lakehouse
- Orchestration des pipelines
- Suivi de la qualité des données
Services de développement de chatbots RAG
Un chatbot qui répond à partir de vos documents. Pas de son imagination.
Services d’intégration de l’IA
Ajoutez l’IA aux logiciels que vous utilisez déjà. Sans refonte.
Services d’automatisation des processus métier
Le travail que votre équipe répète chaque jour, pris en charge.
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
- 01
Découvrir
Cartographier les processus, les sources de données et les contraintes. Classer les cas d’usage par valeur et faisabilité.
- 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.
- 03
Construire
Développer la version de production : intégrations, garde-fous, suites d’évaluation et supervision.
- 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
06Études de cas
Nos réussites à la une
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.






