Des solutions AI, conçues pour livrer
Modèles prédictifs, systèmes de computer vision, pipelines RAG, AI agents, et le MLOps qui les maintient en vie. Conçus, construits et déployés de bout en bout.
- CTOs & Heads of EngineeringVeulent un système AI en production, pas un nouveau notebook ou un PoC qui cale.
- Product Leaders & Heads of ProductLivrent une feature AI demandée par les clients, avec la rigueur du reste du produit.
- Heads of Data Science & MLOnt des modèles qui marchent en lab et ont besoin de la plateforme pour les rendre live.
- Heads of Innovation & COOsPilotent des pilotes opérationnels qui doivent passer à l'échelle au-delà d'une seule équipe.
- CISOs & Heads of InfrastructureDéplacent des workloads AI on-prem, vers du sovereign cloud, ou dans des environnements air-gapped.
- “Votre prototype marche sur des données de démo mais hallucine en production.”
- “Un modèle vit dans un notebook et n'a jamais vu de trafic réel.”
- “Vos clients demandent une feature AI et vous n'avez pas encore d'équipe ML.”
- “Vous avez dépassé les systèmes à règles mais ne savez pas où le ML doit vraiment intervenir.”
- “Votre assistant GenAI fonctionne pour la démo et casse pour le juriste.”
- “Vous devez passer on-prem ou sur sovereign cloud et ne savez pas comment.”
- “Les coûts d'inférence grimpent et personne ne peut vous dire quel prompt en est la cause.”
- “Un modèle en production s'est mis à drifter et l'alerting n'a jamais été câblé.”
- “Votre comité des risques exige un evaluation harness avant de signer le go-live.”
Quatre filières, une seule discipline de livraison
Choisissez la filière qui correspond au problème. Toutes livrent selon les mêmes standards d'ingénierie : évaluation réelle, monitoring réel, transfert réel.
Predictive AI
Prévisions, scores et classifications sur lesquels agir.
Le machine learning classique reste là où vit l'essentiel de la valeur AI en entreprise, et là où la plupart des projets AI échouent. Nous construisons des systèmes prédictifs niveau production qui tiennent face au risque, à la conformité et aux opérations.
- Prédiction du churn client avec scoring d'intervention
- Forecasting demande et ventes (multi-saisonnier, multi-SKU)
- Détection de fraude et d'anomalies dans les données transactionnelles
- Moteurs de recommandation (collaboratif, content-based, hybride)
- Scoring de crédit et de propension
- Modèles de pricing dynamique
- Maintenance prédictive pour actifs industriels
- Segmentation client et modélisation lifetime-value
- Routing et optimisation sous contraintes
Huit livrables que votre équipe possède après le transfert
Code, modèles, infrastructure, documentation, tout vous appartient. Aucun runtime propriétaire, aucun frais à l'appel.
Système AI en production
Live dans votre environnement, cloud, on-prem, hybride ou air-gapped.
API + SDK
Endpoints REST ou gRPC, SDKs clients dans le langage principal de votre stack.
Evaluation harness
Suite de tests reproductible + dashboard de métriques, pour que les régressions modèle soient détectées avant les utilisateurs.
CI/CD pour ML
Pipelines automatisés d'entraînement, test et déploiement, branchés sur votre workflow dev existant.
Code source + IP
Vous possédez tout. Aucun platform lock-in, aucun frais à l'appel reversé chez nous.
Docs + runbooks
Schémas d'architecture, runbooks opérationnels, playbooks on-call, écrits pour vos ingénieurs.
Monitoring + drift
Observabilité production avec alerting sur dégradation d'accuracy et data drift.
Sessions de transfert
Walkthroughs live avec votre équipe jusqu'à pleine ownership. Enregistrés pour les prochains arrivants.
Du cadrage à l'opération, en cinq étapes séquencées
Démos hebdomadaires, facturation par jalons, code dans votre repo dès le jour 1.
Frame
Définition du problème, métriques de succès, critères d'évaluation. Nous refusons de coder tant que "done" n'est pas mesurable.
Prepare
Nettoyage des données, analyse exploratoire, feature engineering, établissement de la baseline. La phase la moins glamour, la plus prédictive du succès.
Prototype
Sélection de modèles et expérimentation contre les critères d'évaluation. Plusieurs approches en parallèle, démos hebdomadaires avec votre équipe.
Productionise
Déploiement, monitoring, guardrails, CI/CD, observabilité. Le moment où un modèle sort du notebook est le moment où commence sa vraie vie.
Operate
Transfert de connaissances, runbooks, retainer managed-service optionnel. Votre équipe est propriétaire ; nous restons à un appel.
Quatre façons de nous engager sur un build
PoC Sprint
Prototype fonctionnel sur vos vraies données. Finit par une démo go / no-go et un plan de production.
Production Implementation
Livraison complète du frame à l'operate. Par jalons, démos hebdomadaires, code dans votre repo dès le jour 1.
AI Co-development Partnership
Embarqués avec votre équipe produit pour un trimestre ou plus. Idéal quand l'AI devient un savoir-faire cœur.
AI Audit / Validation
Revue indépendante d'un système AI existant : performance, sécurité, drift, fairness, coût.
Secteurs où nous intervenons
Les études de cas et articles de ce site ne représentent qu'un échantillon ; nous avons livré de l'IA dans bien plus de secteurs que ceux présentés ici.
Technologies et frameworks que nous déployons
Un mélange pragmatique de meilleur de l'open source et de services managés. Toujours choisi pour s'adapter à l'équipe qui en sera propriétaire après le transfert.
- Nous ne livrons pas de demo-ware. Si ça ne passe pas l'évaluation en trafic réel, nous n'appelons pas ça "done".
- Nous ne vous enfermons pas. Aucun frais par inférence, aucun runtime propriétaire.
- Nous ne prenons pas le brief pour argent comptant quand la donnée nous montre une meilleure question à poser.
Questions fréquentes
Les trois. Nous avons livré sur AWS, Azure, GCP, OVH Sovereign Cloud et sur des clusters on-prem y compris air-gapped pour la défense et la finance régulée.
Un build en tête ? Cadrons-le ensemble.
Dites-nous où vous en êtes. Nous vous dirons si c'est un PoC de 4 semaines, une implémentation de 4 mois ou un partenariat.
