Comment nous intervenons

Cinq expertises. Un partenaire qui s'engage de bout en bout.

Intégrateur, ingénierie, conseil. Nous arrivons avec l'expertise complète, nous repartons en laissant vos équipes autonomes. Notre rôle : faire passer vos cas d'usage IA du tableau blanc à la production, et garantir qu'ils tiennent dans la durée.

01 / Stratégie

Cadrage stratégique & choix du modèle

Vous hésitez sur quel modèle, quel cas d'usage prioriser, par où commencer ? Nous arrivons avec la grille de décision. Audit de votre maturité, identification des cas à fort ROI, sélection du bon modèle (Claude, GPT-5, Mistral, Gemini) testée sur vos données. Vous repartez avec une feuille de route défendable.

Audit Cas d'usage Feuille de route

02 / Agentique

Architecture agentique & harness

Vous voulez des agents qui décident, planifient, appellent des outils, persistent une mémoire ? C'est notre cœur de métier. Nous concevons l'architecture avec vous, nous l'implémentons en graphes d'état explicites, nous l'instrumentons pour qu'elle soit débuggable. À la fin, votre équipe sait l'opérer et l'évoluer seule.

Conception Implémentation Transfert

Voir notre expertise Agents & Architecture agentique →

03 / RAG

RAG intelligent qui passe le POC

Votre RAG marche en démo mais plafonne en production ? Vous n'arrivez pas à identifier ce qui cloche ? Nous savons exactement où regarder : chunking, embeddings, retrieval, reranking, évaluation. Nous auditons, nous refondons les vrais goulots, nous installons une suite d'évaluation pour que ça ne régresse plus.

Audit Refonte ciblée Évaluation continue

Voir notre expertise RAG intelligent →

04 / Spécialisation

Fine-tuning, seulement quand il en faut

Vous vous demandez s'il faut fine-tuner — et personne ne vous donne une réponse claire ? Nous tranchons. Souvent la réponse est non (prompt + RAG suffisent). Quand elle est oui, nous prenons en main le dataset, l'entraînement, l'évaluation, la mise en production. Vos équipes sortent capables de relancer le pipeline sans nous.

Décision tranchée Pipeline complet Transfert

Voir notre expertise Fine-tuning →

05 / MLOps

MLOps, traçabilité & opération continue

Vous avez peur qu'un système IA dérive en silence, que vous ne sachiez plus quel prompt a changé quand, que l'audit AI Act devienne un cauchemar ? Nous installons les fondations qui rendent votre IA opérable dans la durée. Tracking, registry, observabilité, évaluation continue. Vos équipes prennent la main, nous nous retirons.

Fondations Observabilité Conformité

Voir notre expertise MLOps & traçabilité →

Notre méthode

Comment nous livrons l'IA chez vous.

Pas un waterfall en cinq jalons. Une équipe d'ingénieurs embarquée dans la vôtre, qui livre du code et des modèles en production étape par étape, du choix du modèle état de l'art au run quotidien.

Immersion & sélection des modèles

Notre ingénieur arrive sur site. Il lit votre code, votre architecture, vos contraintes de sécurité. Il rencontre vos équipes IA, vos DSI, votre RSSI, vos métiers. Pas de questionnaire : il observe le système réel et établit la matrice de sélection (Claude, GPT-5, Mistral, Gemini) pour vos cas d'usage.

Semaine 1

Premier livrable en production

Pas un POC sur un environnement de démo. Un premier endpoint RAG, un graphe LangGraph d'agent, un pipeline de fine-tuning, ou une plateforme MLflow — qui tourne dans votre infrastructure, sur vos données, avec votre IAM. On gagne le droit de rester en livrant quelque chose qui marche.

Semaines 2-4

Embarquement long

L'ingénieur devient un membre de votre équipe IA. Il code, il review, il forme, il documente. Il participe à vos stand-ups. Vos équipes montent en compétence sur LangGraph, vLLM, MLflow, Qdrant, fine-tuning LoRA, guardrails LLM. À la fin, elles peuvent opérer seules.

Mois 2 à 6

Transfert complet, pas de dépendance

Code dans votre repo. Modèles fine-tunés dans votre MLflow Model Registry. Configurations LangGraph dans votre wiki. Dashboards d'observabilité opérés par vos équipes. Si nous restons, c'est parce que vous le voulez — pas parce que vous le devez.

Après la mission

Ce que nous apportons concrètement

Cinq problèmes durs. Notre expertise pour chacun.

Intégrateur, ingénierie & conseil. Nous ne vendons pas une plateforme — nous vous apportons l'expertise et le code pour franchir les cinq 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.

Intégrateur IA & ingénierie — Questions & réponses

Tout ce que vous devez savoir sur un studio IA multi-modèles état de l'art 2026.

DEEP-5, intégrateur IA & ingénierie basé à Paris, répond aux questions les plus fréquentes des entreprises et DSI qui envisagent de déployer des systèmes d'IA état de l'art 2026 en production.

Qu'est-ce qu'un intégrateur IA & ingénierie et en quoi DEEP-5 se distingue-t-il ?

Un intégrateur IA & ingénierie conçoit, déploie et opère des systèmes d'intelligence artificielle de bout en bout — du choix du modèle état de l'art (Claude, GPT-5, Mistral, Gemini) à l'orchestration agentique, du RAG intelligent au fine-tuning, du MLOps à la sécurisation des usages. DEEP-5 se distingue par : une maîtrise des 4 familles de modèles état de l'art 2026 (et le discernement de choisir le bon modèle par cas d'usage), une expertise verticale en architectures agentiques avec LangGraph en pivot, des équipes 100% seniors (10+ ans ML en moyenne), et un engagement de transparence radicale : code livré, configurations transférées, équipes formées. Vous n'êtes jamais en situation de dépendance.

Comment DEEP-5 choisit-il entre Claude, GPT-5, Mistral et Gemini pour un cas d'usage donné ?

Le bon modèle au bon endroit, par cas d'usage, pas par dogme. Claude Opus 4.7 excelle sur le raisonnement long, le code, l'analyse documentaire complexe. GPT-5 et la série o sont les meilleurs sur l'agentique généraliste à grande échelle et le tool use. Mistral (Large 3, Codestral, Ministral) est notre choix par défaut pour la souveraineté EU, le déploiement on-premise et les workloads qui ne peuvent pas quitter votre infrastructure. Gemini 2.5 Pro/Flash brille sur le multimodal volumique (contexte 2M tokens, vidéo). Nous établissons une matrice de sélection en début de mission : critères de latence, coût, souveraineté, qualité, fenêtre de contexte, capacités multimodales. La décision est documentée et révisable.

Quel est le rôle de Mistral AI dans votre stack ?

Mistral est notre partenaire européen privilégié pour les usages qui exigent la souveraineté : hébergement on-premise, déploiement air-gap, conformité SecNumCloud/HDS, secteurs régulés (défense, OIV, santé, finance). Les modèles open-weight de Mistral (Large 3, Codestral, Ministral, Mistral Embed) sont les seuls qui nous permettent de déployer dans votre infrastructure sans dépendance à un fournisseur extra-EU. Pour les usages où la souveraineté n'est pas une contrainte forte, nous mobilisons aussi Claude, GPT-5 et Gemini selon les besoins.

Pourquoi LangGraph et les architectures agentiques sont-elles au cœur de votre proposition ?

En 2026, la valeur des systèmes IA passe massivement par les architectures agentiques : workflows multi-étapes, raisonnement long, outils externes, mémoire persistante, décisions autonomes. LangGraph est devenu le standard de facto pour modéliser ces workflows sous forme de graphes d'état déterministes, observables et reproductibles — exactement ce qu'exige une mise en production sérieuse. Nous concevons aussi des harness in-house sur mesure quand les frameworks génériques (LangChain agents, AutoGen, CrewAI) ne suffisent pas : contrôle fin du flow, audit trail, replay, intégration profonde au SI. Voir notre expertise Agents & Harness →

Comment garantissez-vous la qualité et la reproductibilité avec MLflow ?

MLflow est notre pivot MLOps. Chaque expérimentation (changement de modèle, de prompt, de retriever, d'hyperparamètres de fine-tuning) est tracée dans MLflow Tracking avec ses paramètres, métriques RAGAS, artefacts. Les modèles fine-tunés vivent dans le MLflow Model Registry avec versionning sémantique, stages (Staging/Production/Archived), revue et signature. Les prompts critiques sont eux aussi versionnés dans le Prompt Registry. MLflow Tracing instrumente nos pipelines LangGraph/LlamaIndex pour donner une vue complète de chaque appel LLM. Ce niveau de traçabilité est exigé par l'AI Act (art. 11-12) et fait la différence entre une démo et une production.

Vos missions sont-elles facturées au TJM, ou autrement ?

Quand c'est possible, autrement. Notre conviction est que vous facturer des heures d'ingénieur sur des tâches que l'IA accélère 2 à 5× ne crée plus de valeur ni pour vous, ni pour nous. Nous structurons nos missions selon quatre modèles contractuels coexistants : forfait livrable sur un périmètre fonctionnel, outcome-based indexé sur un résultat business mesurable (NPS, churn, productivité), abonnement managé pour une plateforme IA opérée dans la durée, et régie spécialisée pour les missions où vous avez besoin d'une expertise pointue sur une durée définie. Voir notre modèle en détail →

Quelles sont vos cinq offres et à qui s'adressent-elles ?

Notre catalogue est structuré autour de cinq offres calibrées pour l'économie post-LLM. (1) Studio produit IA — concevoir et livrer un produit IA en cycles courts (4 à 12 semaines), pour les directions métier. (2) Ingénierie de plateforme IA — socles RAG d'entreprise, orchestrateurs LangGraph, MLflow, observabilité, pour DSI/CTO. (3) Confiance & gouvernance IA — conformité AI Act/RGPD, guardrails LLM, red teaming, audit, pour directions juridiques et risques. (4) Résultats business IA — engagement contractuel sur un résultat mesurable, pour directions générales et opérations. (5) Accélération des équipes IT & métier — formation et transformation des équipes pour opérer dans le nouveau tempo, pour DSI/DRH. Détail des cinq offres →

Combien coûte une mission de DEEP-5 ?

Nos missions sont sur-devis. À titre indicatif :

— Audit & cadrage stratégique multi-modèles : 30 à 80 K€ · 4 à 6 semaines
— Plateforme RAG ou agentique complète : 200 à 600 K€ · 3 à 6 mois
— Fine-tuning sectoriel (LoRA, DPO) : 80 à 200 K€ par modèle
— Plateforme MLOps avec MLflow et observability : 150 à 400 K€ · 3 à 5 mois
— Run & supervision continue : forfait mensuel selon périmètre

Chaque mission commence par un cadrage à coût fixe pour valider ensemble la pertinence avant tout engagement. Première analyse de faisabilité offerte.

Quels secteurs bénéficient le plus de vos expertises ?

DEEP-5 intervient dans tous les secteurs qui ont des données internes sensibles et des processus métier complexes : services financiers et assurance (analyse de risques, agents conseil, rédaction ACPR), santé et pharma (RAG sur publications scientifiques, conformité HDS), juridique (jurisprudence, contrats, due diligence M&A, agents de revue), industrie (documentation technique, contrôle qualité vision, agents de maintenance), défense et OIV. Notre métier est de choisir le bon modèle et la bonne architecture pour chaque contexte.

Combien de temps dure un projet IA chez DEEP-5 ?

Audit & cadrage avec sélection des modèles : 4 à 6 semaines.
POC agentique ou RAG opérationnel : 8 à 12 semaines.
Mise en production complète (RAG + agents + MLOps + sécurité) : 3 à 6 mois.
Fine-tuning et spécialisation : 6 à 16 semaines selon volume de données.

Nous fonctionnons en itérations de 2 semaines avec démos régulières. Vous voyez des résultats mesurables (métriques RAGAS, traces MLflow, dashboards Langfuse) dès le premier mois.

Comment garantissez-vous la confidentialité des données pendant nos missions ?

Nous signons systématiquement un NDA et un Data Processing Agreement (DPA) avant toute phase d'accès aux systèmes. Aucune donnée n'est exportée de vos environnements sans accord explicite et tracé. En phase de build, nous travaillons dans votre infrastructure (cloud privé, on-premise). Pour le fine-tuning, les datasets ne quittent jamais votre périmètre. Notre équipe est habilitée Confidentiel Défense pour les missions classifiées. Les modèles propriétaires (Claude, GPT-5, Gemini) sont accédés via des contrats Enterprise avec zéro rétention de données — ou ne sont tout simplement pas utilisés quand la souveraineté l'impose, au profit de modèles open-weight on-premise.

Livrables

Ce que nous laissons derrière nous : votre IA en autonomie.

Pas un rapport final. Quatre artefacts concrets, mesurables, vérifiables par votre équipe — code, modèles, infrastructure, compétences.

① Code

Du code dans vos repos

Pull requests signées, revues par vos seniors, mergées dans vos branches main. Pas de « code source livré en fin de mission sur clé USB ». Du code intégré au fil de l'eau, avec vos conventions et vos tests CI.

PR signées CI/CD Code review

② Modèles & configurations

Des modèles fine-tunés et des graphes LangGraph transférés

Poids des modèles open-weight fine-tunés sur votre vocabulaire métier, hébergés dans votre MLflow Model Registry (ou Hugging Face privé, S3). Graphes LangGraph d'agents versionnés. Datasets d'entraînement et configurations de prompts documentés. Vous pouvez ré-entraîner, ré-évaluer, redéployer — sans nous.

MLflow Registry LangGraph Datasets

③ Infrastructure

Une plateforme IA qui tourne sans nous

Vos clusters Kubernetes, vos déploiements vLLM ou SGLang, votre pipeline d'évaluation RAGAS, vos dashboards Langfuse/Phoenix, vos guardrails (NeMo, Llama Guard) — opérables par votre équipe. Pas de boîte noire. Pas de SaaS caché. Pas de « managed by DEEP-5 » qui vous lie à vie.

Kubernetes vLLM MLflow Langfuse

④ Équipe

Une équipe qui maîtrise l'IA état de l'art 2026

Vos ingénieurs sortent de la mission capables d'écrire un graphe LangGraph, de fine-tuner un modèle en LoRA avec Unsloth, de débugger un retrieval cassé via les traces MLflow, de tracer une hallucination jusqu'à sa source. Le transfert n'est pas un livrable optionnel. C'est le livrable principal.

LangGraph Fine-tuning Debug RAG Autonomie

L'intégrateur IA qui livre du code, pas des slides.

Le modèle ESN classique s'érode.

Le code devient commodité

4 territoires de valeur

5 offres pour la nouvelle économie

Les modèles avancent vite. Les intégrer en entreprise est un autre métier.

Cinq expertises. Un partenaire qui s'engage de bout en bout.

Cadrage stratégique & choix du modèle

Architecture agentique & harness

RAG intelligent qui passe le POC

Fine-tuning, seulement quand il en faut

MLOps, traçabilité & opération continue

Comment nous livrons l'IA chez vous.

Cinq problèmes durs. Notre expertise pour chacun.

Quel modèle pour quel cas d'usage ?

Comment rendre un agent fiable en production ?

Pourquoi votre RAG plafonne en production ?

Quand prompt et RAG ne suffisent plus ?

Comment opérer un système IA sans dériver ?

Construit pour les exigences les plus strictes.

Une visibilité totale sur ce que vos collaborateurs font avec l'IA.

Un partenaire différent des grands cabinets de conseil.

Spécialisation IA totale

Engagement sur la valeur, pas sur le TJM

Transparence radicale

Tout ce que vous devez savoir sur un studio IA multi-modèles état de l'art 2026.

Ce que nous laissons derrière nous : votre IA en autonomie.

Du code dans vos repos

Des modèles fine-tunés et des graphes LangGraph transférés

Une plateforme IA qui tourne sans nous

Une équipe qui maîtrise l'IA état de l'art 2026

Décrivez votre projet.
Nous revenons sous 24 h.

Une question avant de remplir le formulaire ?

L'intégrateur IA qui livre du code, pas des slides.

Le modèle ESN classique s'érode.

Le code devient commodité

4 territoires de valeur

5 offres pour la nouvelle économie

Les modèles avancent vite. Les intégrer en entreprise est un autre métier.

Cinq expertises. Un partenaire qui s'engage de bout en bout.

Cadrage stratégique & choix du modèle

Architecture agentique & harness

RAG intelligent qui passe le POC

Fine-tuning, seulement quand il en faut

MLOps, traçabilité & opération continue

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Cinq problèmes durs. Notre expertise pour chacun.

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Comment rendre un agent fiable en production ?

Pourquoi votre RAG plafonne en production ?

Quand prompt et RAG ne suffisent plus ?

Comment opérer un système IA sans dériver ?

Construit pour les exigences les plus strictes.

Une visibilité totale sur ce que vos collaborateurs font avec l'IA.

Un partenaire différent des grands cabinets de conseil.

Spécialisation IA totale

Engagement sur la valeur, pas sur le TJM

Transparence radicale

Tout ce que vous devez savoir sur un studio IA multi-modèles état de l'art 2026.

Ce que nous laissons derrière nous : votre IA en autonomie.

Du code dans vos repos

Des modèles fine-tunés et des graphes LangGraph transférés

Une plateforme IA qui tourne sans nous

Une équipe qui maîtrise l'IA état de l'art 2026

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