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IA & Données

Agents, RAG, pipelines de données et automatisations intelligentes — au service du métier.

L'IA générative appliquée à vos cas d'usage métier : assistants internes, recherche sémantique sur votre base documentaire, extraction et synthèse, copilotes métier. Nous aimons l'IA qui réduit le travail répétitif, pas celle qui clignote. Tous nos pipelines sont évalués, journalisés, et supervisés.

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Ce que nous livrons

Concret, mesurable, sans surprise.

  • RAG production-grade

    Retrieval Augmented Generation sur vos documents : chunking, embeddings, vector store, reranking, citations vérifiables.

  • Agents & tool use

    Agents fonctionnels (function calling, planification, garde-fous) — branchés sur vos outils : CRM, ticketing, base produit.

  • Fine-tuning & evals

    Quand le prompt ne suffit pas : fine-tuning léger, LoRA, dataset d'évaluation automatisée, A/B en production.

  • Pipelines de données

    Ingestion batch/streaming, dbt, Airflow/Prefect, observabilité data quality. Du pipeline reproductible et auditable.

  • Vision & OCR

    Extraction de données factures, contrats, formulaires, KYC, scans — vision language models, structuration et validation.

  • Governance & coûts

    Budget tracking, cache sémantique, fallback vers modèle moins cher, optimisation tokens. L'IA sans surprise en fin de mois.

Exigences

Nos standards de production.

Les outils s'adaptent à votre contexte ; nos exigences ne bougent jamais. Chaque projet hérite de ce socle — il est écrit dans vos contrats, pas seulement sur cette page.

  • Vos données jamais réutilisées pour l'entraînement
  • Modèles auto-hébergeables sur votre infrastructure
  • Réponses sourcées, vérifiables, zéro citation inventée
  • Coût par requête mesuré et plafonné
  • Conformité RGPD et AI Act documentée
  • Réversibilité : la solution vous suit, pas l'inverse

Processus

Quatre étapes, un seul standard.

  1. 01

    Use case discovery

    Identification d'un cas d'usage à forte valeur et ROI mesurable. Maquettage de l'expérience, métriques de succès.

  2. 02

    Prototype & eval

    Prototype en 2 à 4 semaines. Dataset d'évaluation, hallucination rate, citation accuracy, latence. Go/no-go factuel.

  3. 03

    Mise en production

    Déploiement sécurisé, observabilité (latence, coût, qualité), rate limiting, garde-fous, audit log. Conformité RGPD.

  4. 04

    Optimisation continue

    A/B prompts, A/B modèles, fine-tuning ciblé, refresh des données. Amélioration trimestrielle documentée.

FAQ

Questions fréquentes.

Quels modèles utilisez-vous ?
Nous sommes agnostiques : OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles open-source auto-hébergés. Le choix dépend du cas, du coût et de la confidentialité.
Mes données servent-elles à entraîner les modèles ?
Non — par défaut nous utilisons des APIs en mode zero data retention (OpenAI Enterprise, Anthropic, Mistral) ou des modèles auto-hébergés.
Comment gérez-vous les hallucinations ?
RAG avec citations vérifiables, garde-fous, validation structurelle, dataset d'évaluation continu. Toute sortie critique est tracée.
Quel ROI pour un cas RAG interne ?
Sur un assistant interne documentaire, le temps de recherche moyen chute de 15 minutes à moins de 2. ROI typique sous 6 mois pour >100 employés.
Et la conformité RGPD ?
Analyse d'impact (AIPD), base légale, minimisation, droit d'effacement. Aucune donnée personnelle dans un prompt sans cadrage préalable.
Hébergez-vous les modèles ?
Oui — pour les cas sensibles, nous déployons Mistral, Llama ou équivalent sur votre VPC (Scaleway, OVH, GCP, AWS).

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