Développement IA Sur-Mesure —
RAG, Agents, Vision
De la preuve de concept au système en production : nous concevons des solutions d'IA adaptées à vos données, vos processus métier et vos contraintes de sécurité. RAG sur vos documents, agents autonomes, vision par ordinateur — sans dépendance à un modèle propriétaire unique.
Vos données restent vôtres
Déploiement on-premise ou cloud privé, modèles open-source (Llama 3, Mistral, Qwen) ou API sécurisées. Aucune donnée sensible n'alimente les modèles d'entraînement de tiers. Architecture conforme RGPD by design.
ROI mesurable dès le POC
Chaque projet débute par un POC de 2 semaines avec métriques de succès définies avec vous. Automatisation de tâches répétitives, réduction du temps de traitement documentaire, assistants métier disponibles 24h/24.
Intégration dans votre SI existant
APIs REST, webhooks, connecteurs vers SharePoint, Confluence, SAP, Salesforce, messageries Teams/Slack. Architecture microservices conteneurisée déployable sur vos clusters Kubernetes ou infrastructure cloud.
Capacités & technologies
Des expertises complémentaires pour couvrir l'ensemble du spectre de l'IA appliquée, de l'ingestion de données à la mise en production.
| Domaine | Ce que nous construisons | Stack |
|---|---|---|
| RAG & bases de connaissances | Chatbots documentaires, moteurs de recherche sémantique sur vos corpus PDF/Word/HTML, Q&R sur documentation technique, assistants réglementaires | LangChain · LlamaIndex · Qdrant |
| Agents autonomes | Agents d'orchestration multi-outils (recherche web, exécution de code, appel d'API), workflows agentic pour l'automatisation de processus complexes, ReAct / Chain-of-Thought | LangGraph · AutoGen · Claude API |
| Vision par ordinateur | Détection d'objets, classification d'images, OCR intelligent sur documents complexes, analyse de vidéosurveillance, contrôle qualité industriel, extraction de données depuis des plans/schémas | YOLOv11 · OpenCV · Tesseract |
| Fine-tuning & adaptation | Fine-tuning LoRA/QLoRA sur vos données métier, RLHF simplifié, adaptation de modèles open-source pour des domaines spécialisés (juridique, médical, cybersécurité, finance) | Unsloth · Axolotl · vLLM |
| MLOps & infrastructure | Pipelines CI/CD ML, serving de modèles haute disponibilité, monitoring de dérive (data drift, concept drift), observabilité des LLMs (traces, évaluations, coût par requête) | MLflow · Langfuse · Kubernetes |
| Détection & cybersécurité IA | Détection d'anomalies par ML sur logs SIEM, classification automatique d'incidents, analyse comportementale des utilisateurs (UEBA), génération de règles YARA/Sigma par LLM | Isolation Forest · BERT · Elastic |
| NLP & extraction d'information | Named entity recognition (NER) métier, résumé automatique de documents, classification multi-labels, extraction structurée depuis des textes non structurés, traduction spécialisée | spaCy · HuggingFace · Instructor |
| IA générative & contenu | Génération de rapports automatisés, synthèse de réunions, rédaction assistée avec contraintes de style, chatbots multimodaux (texte + image), voix (STT/TTS) pour interfaces conversationnelles | Whisper · Coqui TTS · GPT-4o |
Notre processus projet
De la compréhension de votre besoin au déploiement en production, un accompagnement itératif et transparent.
Discovery & cadrage
Ateliers de compréhension du besoin métier, inventaire des données disponibles et de leur qualité, définition des critères de succès mesurables (précision, recall, latence, coût). Identification des contraintes réglementaires (RGPD, IA Act) et de sécurité applicables.
Preuve de concept (POC)
Développement d'un prototype fonctionnel en 2 semaines sur un sous-ensemble de vos données. Évaluation quantitative des performances, comparaison de modèles candidats, validation avec vos experts métier. Décision go/no-go sur base de résultats réels.
Développement itératif
Sprints de 2 semaines avec démos régulières. Ingestion et preprocessing des données complètes, développement des pipelines RAG ou des agents, prompt engineering avancé, tests unitaires et d'intégration systématiques, évaluations LLM automatisées (RAGAS, DeepEval).
Sécurisation & audit
Revue de sécurité spécifique IA : tests de prompt injection, jailbreak, extraction de données d'entraînement, hallucinations sur données critiques. Vérification de la conformité RGPD : minimisation, droit à l'oubli, explicabilité. Threat modeling de la chaîne LLM.
Déploiement & transfert de compétences
Déploiement sur votre infrastructure (Kubernetes, VM, cloud), mise en place de l'observabilité (Langfuse, Grafana), documentation complète de l'architecture et des décisions techniques. Formation de vos équipes pour assurer la maintenance autonome en fin de mission.
Ce que vous recevez
Un système IA opérationnel, documenté et maintenable en interne, pas une boîte noire.
Code source complet
Repository Git avec historique propre, tests automatisés, CI/CD configuré. 100% de la propriété intellectuelle vous appartient.
Documentation technique
Architecture decision records (ADR), diagrammes d'architecture, documentation API, guide d'exploitation et de mise à jour du système.
Tableau de bord d'évaluation
Dashboard de monitoring des métriques qualité en temps réel : précision, latence, coût par requête, volume d'utilisation, détection de dérive.
Rapport de sécurité IA
Résultats des tests adversariaux (prompt injection, jailbreak), analyse RGPD, recommandations de hardening et plan de gouvernance IA.
Formation équipes
Sessions de formation pour vos développeurs et utilisateurs métier, transfert des bonnes pratiques de prompt engineering et de maintenance du système.
Support post-livraison (90 jours)
Hotline technique pendant 90 jours post-déploiement, corrections de bugs incluses, accompagnement lors des premières évolutions fonctionnelles.
Transformez vos données en avantage compétitif
Un POC en 2 semaines pour valider la faisabilité sur vos données réelles. Pas de promesses, des métriques — et la propriété totale du code livré.