Notre positionnement

Intégrateur IA & ingénierie — de l'audit au run.

DEEP-5 conçoit, déploie et opère des systèmes d'IA état de l'art 2026 pour les entreprises françaises et européennes. Nous maîtrisons les 4 familles de modèles état de l'art (Claude, GPT-5, Mistral, Gemini), les architectures agentiques avec LangGraph en pivot, le RAG intelligent, le fine-tuning, le MLOps. Le bon outil au bon endroit.

Équipe française senior Multi-modèles état de l'art 2026 Valeur livrée, pas TJM RGPD & AI Act natif
01 / Le positionnement

Pourquoi un studio plutôt qu'une ESN, un éditeur ou un cabinet de conseil.

Trois catégories d'acteurs prétendent vous aider sur l'IA. Chacune a ses limites. Un intégrateur IA & ingénierie comme DEEP-5 est conçu pour les éviter.

vs.

L'ESN généraliste

Profils juniors formés en quelques semaines, multi-LLM superficiel, facturation à l'heure sur du code que l'IA accélère 5×. Pas d'expertise produit. Vous payez l'apprentissage de vos prestataires.

vs.

L'éditeur SaaS IA

Plateforme générique, modèle imposé, customization limitée, dépendance contractuelle. Vos données sortent du périmètre, vous n'avez pas la main sur les pipelines, l'audit est impossible.

vs.

Le cabinet de conseil

Slides, frameworks, recommandations — mais pas de code, pas de modèle, pas de plateforme livrée. Vous achetez une feuille de route qu'il faudra ensuite faire exécuter ailleurs.

DEEP-5

Intégrateur IA & ingénierie — vous avez ce qui marche, sans la dépendance

Nous concevons (comme un cabinet), nous livrons en production (comme une ESN qui sait coder), nous opérons (comme un éditeur) — mais le code, les modèles, la connaissance restent chez vous. Forfait livrable, outcome-based ou abonnement managé. Pas de TJM caché. Pas de SaaS imposé. Vous sortez de la mission propriétaire de votre stack IA.

02 / Modèles état de l'art 2026

Les 4 familles de modèles que nous maîtrisons.

Aucun modèle n'est universel. Notre rôle est de choisir le bon modèle par cas d'usage, avec une matrice de décision documentée (latence, coût, souveraineté, qualité, fenêtre de contexte, multimodal).

Anthropic

Claude 4.x

Raisonnement long, code, analyse documentaire complexe, vision. Notre choix par défaut pour les agents critiques.

  • • Opus 4.7 — flagship reasoning
  • • Sonnet 4.6 — équilibre
  • • Haiku 4.5 — latence
  • • Computer Use, MCP
OpenAI

GPT-5 + o-series

Agentique généraliste à grande échelle, tool use intensif, écosystème complet (Realtime, Voice, Image).

  • • GPT-5 — généraliste flagship
  • • o4, o3 — reasoning
  • • Agents SDK natif
  • • Realtime API
🇪🇺 PARTENAIRE EU
Mistral AI

Mistral

Notre choix souverain : open-weight, on-premise, air-gap possible, SecNumCloud / HDS / OIV.

  • • Mistral Large 3 — flagship EU
  • • Codestral — code
  • • Ministral — edge
  • • Mistral Embed — embeddings
Google

Gemini 2.5

Multimodal volumique, contexte 2M tokens, vidéo native, intégration Google Cloud / Workspace.

  • • 2.5 Pro — 2M ctx
  • • 2.5 Flash — latence
  • • Vidéo native
  • • Vertex AI

→ Voir le comparatif détaillé des 4 familles

03 / Nos expertises

Six expertises techniques profondes.

Chacune mobilise les meilleurs frameworks et outils état de l'art 2026. Chacune fait l'objet d'une page dédiée pour démontrer la profondeur du savoir-faire.

01 / AGENTIQUE

Agents & harness LangGraph

LangGraph en pivot, harness in-house sur-mesure quand requis. Patterns état de l'art (ReAct, Plan-Execute, Reflexion, Supervisor, Swarm). Mémoire longue (Letta, Mem0). Évaluation d'agents.

Voir l'expertise →
02 / RAG

RAG intelligent état de l'art 2026

Au-delà du RAG naïf : hybrid search, reranking, GraphRAG, Agentic RAG, contextual retrieval, late chunking. Qdrant, Weaviate, pgvector. Évaluation continue RAGAS + DeepEval.

Voir l'expertise →
03 / FINE-TUNING

Fine-tuning & spécialisation

SFT, LoRA, QLoRA, DPO, KTO, ORPO, GRPO, RLHF. Frameworks Unsloth (2× plus rapide), TRL, Axolotl. Datasets (RLAIF, distillation), quantization AWQ/GPTQ/GGUF.

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04 / MLOPS

MLOps, MLflow & observability

MLflow en pivot : tracking, model registry, prompt registry, tracing LLM. Observability Langfuse / Arize Phoenix / LangSmith. Drift detection, A/B continu, llm-as-judge.

Voir l'expertise →
04 / Notre méthode

De l'audit au run : 5 étapes.

Pas un waterfall en cinq jalons. Une équipe d'ingénieurs embarquée chez vous, qui livre du code en production étape par étape, avec votre équipe.

01

Cadrage & sélection

Audit maturité IA, cas d'usage, matrice de sélection des modèles état de l'art, business case, AI Act.

4-6 semaines
02

Évaluation préalable

Jeu d'évaluation construit avant tout code. RAGAS, llm-as-judge, métriques métier. La métrique précède.

2 semaines
03

Build production

Graphes LangGraph, RAG, fine-tuning, MLflow tracking. Itérations de 2 semaines. Pas de POC démo.

8-16 semaines
04

Déploiement & sécurisation

vLLM/SGLang si requis, guardrails, IAM, observability, red teaming.

3-6 semaines
05

Run, MLOps & transfert

Supervision continue, drift, A/B sur registry MLflow. Formation des équipes. Transfert progressif.

3-12 mois
05 / Garanties

Trois engagements qui nous différencient.

01

Engagement sur la valeur livrée

Forfait livrable, outcome-based ou abonnement managé. Quand vous le souhaitez, nous prenons une part du risque et de l'upside. Pas de TJM caché qui s'éternise.

02

Équipes 100 % seniors

10+ ans d'expérience ML/IA en moyenne. Salariés, pas freelances. Pas de juniors en formation chez vous. Habilités Confidentiel Défense quand nécessaire.

03

Transparence radicale

Code dans votre repo. Modèles dans votre MLflow Registry. Graphes LangGraph dans votre wiki. Si nous restons, c'est parce que vous le voulez — pas parce que vous le devez.

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