Intégrateur, ingénierie & conseil. Nous ne vendons pas une plateforme — nous vous apportons l'expertise et le code pour franchir les huit murs qui séparent une démo IA d'un système en production.
① Choix du modèle
Quel modèle pour quel cas d'usage ?
Vous n'avez pas à parier sur un modèle. Nous maîtrisons les quatre familles de l'état de l'art 2026 et nous savons les arbitrer : latence, coût, qualité, contexte, multimodal, contraintes juridiques.
Ce que nous livrons : une matrice de décision documentée, benchmarkée sur vos données dès le cadrage. Un choix défendable que votre RSSI, votre DPO et votre comité d'investissement peuvent challenger — et que vous pouvez réviser six mois plus tard sans recommencer à zéro.
② Architectures agentiques
Comment rendre un agent fiable en production ?
Construire un agent qui marche en démo prend 2 jours. Construire un agent qui tient en production prend 6 mois — et exige une architecture qu'aucun framework générique ne fournit out-of-the-box. C'est exactement notre cœur de métier.
Ce que nous livrons : la conception complète de votre architecture agentique — graphes d'état explicites, observabilité, replay forensique, garde-fous, transfert progressif à votre équipe. Le code part avec vous. La connaissance aussi.
③ RAG qui passe le POC
Pourquoi votre RAG plafonne en production ?
Un RAG naïf donne 60-70 % de bonnes réponses, ce qui suffit pour une démo. Au-dessus, chaque point de qualité coûte une refonte. Nous savons où regarder : le retrieval bien plus que la génération, l'évaluation bien plus que les prompts.
Ce que nous livrons : un audit chirurgical de votre pipeline (chunking, embeddings, retrieval, reranking), une refonte ciblée sur les vrais goulots, une suite d'évaluation continue qui empêche la régression future. Mesuré, traçable, défendable.
④ Spécialisation de modèle
Quand prompt et RAG ne suffisent plus ?
La plupart des projets n'ont pas besoin de fine-tuning. Mais quand il en faut, le faire mal coûte cher en données et en temps. Nous tranchons la décision avec rigueur : prompt → RAG → fine-tuning, dans cet ordre, jamais avant.
Ce que nous livrons : la décision argumentée (souvent, c'est non), et quand c'est oui, l'ingénierie complète du dataset, l'entraînement, l'évaluation, le versioning, la mise en production. Vos équipes savent rejouer le pipeline et ré-entraîner sans nous.
⑤ Traçabilité & MLOps
Comment opérer un système IA sans dériver ?
Un système IA non instrumenté dérive en silence. Au bout de six mois, vous ne savez plus pourquoi la qualité a baissé, ni quel prompt a changé quand. Nous installons les fondations MLOps qui rendent votre système opérable dans la durée.
Ce que nous livrons : tracking des expérimentations, registry des modèles et prompts, observabilité LLM, évaluation continue en CI/CD, traçabilité conforme AI Act. Vos équipes prennent la main, nous nous retirons.
⑥ Inférence & coûts GPU
Comment servir vos modèles à l'échelle sans exploser la facture GPU ?
Passer d'un POC à un service qui tient la charge, c'est un problème d'ingénierie d'inférence, pas de modèle. Nous maîtrisons l'écosystème NVIDIA — NIM, Triton, TensorRT-LLM — qui fait la différence entre une démo et une production rentable.
Ce que nous livrons : le déploiement de vos modèles en microservices NVIDIA NIM, l'optimisation TensorRT-LLM (quantization, batching continu, parallélisme), le service via Triton, et le dimensionnement GPU H100/H200/Blackwell. Latence P99 et coût par requête mesurés, défendables.
⑦ Garde-fous & évaluation
Comment garantir des réponses sûres et conformes ?
Un système IA en contact avec vos clients ou vos données sensibles doit être bordé : hallucinations, fuites de données, prompt injection, conformité. Cela s'ingénie, ça ne s'improvise pas au déploiement.
Ce que nous livrons : des garde-fous applicatifs (NeMo Guardrails, Llama Guard, filtres PII), une suite d'évaluation continue, du red teaming (Garak, Pyrit) et une traçabilité conforme AI Act. Le risque modèle devient mesurable et piloté.
⑧ Souveraineté & on-premise
Comment garder vos données et vos modèles chez vous ?
Quand la réglementation ou le risque l'imposent, l'IA doit tourner dans votre environnement, sans dépendance à une API tierce. C'est un choix d'architecture que nous savons concrétiser, pas un slogan.
Ce que nous livrons : le déploiement de modèles open-weight (NVIDIA Nemotron, Mistral, Llama) via NIM ou vLLM/SGLang sur votre infrastructure ou cloud souverain français (OVHcloud, Scaleway, Outscale SecNumCloud). Vos données ne quittent jamais votre périmètre.
