Services / IA
Une intelligence artificielle qui arrive en production.
Nous concevons des applications LLM, des systèmes de retrieval et des pipelines ML qui résistent au trafic réel — instrumentés, évalués et opérés. Les démos sont faciles ; nous livrons la version qui tient.
Notre approche
Les evals avant les fonctionnalités.
La plupart des projets d'IA s'enlisent parce que personne ne sait dire s'ils se sont améliorés. Nous partons d'un résultat mesurable, construisons d'abord le dispositif d'évaluation, puis livrons les fonctionnalités à l'aune de celui-ci. Retrieval, agents et fine-tuning ne sont que des moyens — l'eval est le contrat.
- 01Résultat et eval définis avant la moindre ligne de code modèle
- 02Retrieval et ancrage plutôt que génération brute
- 03Humain dans la boucle quand les enjeux sont élevés
- 04Budgets de coût et de latence traités comme des exigences de premier rang
Capacités
Ce que nous construisons.
Applications LLM et agents
Assistants et agents avec budgets, listes d'autorisation et un humain dans la boucle là où cela compte.
Génération augmentée par récupération (RAG)
Des réponses ancrées dans vos documents, chaque affirmation renvoyant à une source citée.
Recherche sémantique et hybride
Recherche hybride avec reranker, qui fait remonter des passages scorés avant la moindre génération.
Intelligence documentaire
Score de confiance par champ sur chaque extraction : les scores faibles sont bloqués pour revue, le reste passe directement.
Vision par ordinateur
Des modèles qui lisent images et vidéos, de la classification et la détection à l'OCR sur documents scannés.
Pipelines ML et entraînement
Des entraînements de l'ingestion au déploiement canary, conditionnés par une eval à réussir avant toute promotion.
MLOps et dispositifs d'évaluation
Golden sets, garde-fous de régression en CI et evals en ligne échantillonnées chaque jour.
Model serving et inférence
Inférence de production instrumentée dès le premier jour pour le coût, la latence et la qualité.
Sur le terrain
Quatre écrans de plus issus du projet.
Interface réelle du produit, avec des données de démo.
Notre façon de travailler
Du prompt au modèle opéré.
- 01
Cadrer
Nous définissons le résultat, l'eval qui le mesure et la plus petite tranche qui vaut la peine d'être livrée.
- 02
Ancrer
Retrieval, pipelines de données et garde-fous — pour que le modèle réponde à partir de votre réalité.
- 03
Livrer
Inférence de production, instrumentée dès le premier jour pour le coût, la latence et la qualité.
- 04
Exploiter
Nous surveillons les evals en production et renforçons le système face à la dérive, puis nous le transmettons ou l'exploitons avec vous.
Résultats
Ce que le travail apporte.
Des chiffres issus des systèmes d'IA que nous exploitons aujourd'hui en production.
1M+
Documents traités
92%
Traitement direct (STP)
8
Suites d'evals en CI
24/7
Inférence opérée
Produits
L'IA, en produit.
Laissez l'IA dépenser — dans les limites que vous fixez
Budgets, listes de marchands autorisés, seuils d'approbation et kill-switch — des paiements agentiques sous politique humaine.
Chaque action auditée
Voir le casExploitationLe back office derrière chaque front end
Vues client 360, files d'opérations et les deux rails de paiement sur une seule interface — chaque action privilégiée exige un motif et est auditée.
Une console, toute l'activité
Voir le casUn système d'IA à construire ?
Dites-nous le résultat que vous voulez faire bouger. Nous reviendrons avec une eval, une architecture et un plan.