Votre propre IA privée, configurée et gérée pour vous, afin que vos données restent en votre possession.
Pour les entreprises qui ne peuvent pas envoyer leurs documents à des services d'IA externes. Nous installons un modèle d'IA ouvert sur vos propres serveurs ou votre cloud privé, pour que vos équipes utilisent l'IA pour rédiger, résumer et poser des questions sans que rien ne sorte de votre réseau.
Pour les entreprises dont l'IA doit rédiger ou classer à leur manière. Nous construisons un processus reproductible qui transforme vos données d'exemple en modèle entraîné sur mesure, testé sur des exemples mis de côté avant la mise en service de chaque nouvelle version.
Pour les entreprises dont les équipes ou les clients cherchent dans de nombreux documents. Nous construisons une IA qui lit vos documents et répond aux questions en citant la source exacte, testée sur vos propres questions réelles.
Nous construisons une suite d'évaluation versionnée qui note chaque changement de modèle ou de prompt sur un jeu de données de référence avant sa mise en production, en détectant automatiquement les régressions. Les résultats sont suivis dans le temps pour que vous voyiez l'évolution de la qualité d'une version à l'autre.
Nous construisons une couche en ligne qui détecte et masque les noms, adresses e-mail, numéros de carte, identifiants de santé et entités personnalisées avant que le texte n'atteigne un modèle ou un journal. Les masquages sont réversibles via un coffre-fort sécurisé lorsque c'est autorisé, afin que les systèmes en aval continuent de fonctionner.
Pour les entreprises dotées de fonctions d'IA qui veulent la preuve qu'une version fait mieux qu'une autre. Nous construisons des expériences qui répartissent le trafic réel entre versions de prompt ou de modèle et mesurent de vrais résultats commerciaux.
Pour les éditeurs d'applications dont l'IA doit fonctionner vite, hors ligne ou en toute confidentialité. Nous allégeons un modèle et l'installons dans votre application mobile, web ou votre appareil, pour qu'il fonctionne sans serveur.
Pour les équipes dont l'IA manque d'exemples de cas rares. Nous construisons une chaîne qui génère des exemples fictifs réalistes, les compare à vos données réelles et consigne ce qui a été généré et pourquoi.
Nous construisons une couche de validation qui impose le schéma, bloque les contenus dangereux ou contraires à votre politique et vérifie l'ancrage factuel de chaque réponse du modèle avant qu'elle n'atteigne l'utilisateur. Les sorties non conformes sont corrigées automatiquement ou régénérées au lieu d'être livrées.
Nous construisons une boucle de rétroaction qui recueille les votes, les corrections et les choix des utilisateurs et les transforme en signal d'entraînement DPO/RLHF pour aligner progressivement le modèle sur vos utilisateurs. Chaque cycle est mesuré sur un jeu de test réservé pour confirmer une amélioration réelle.
Nous mettons en place une infrastructure GPU à mise à l'échelle automatique qui augmente la capacité sous charge et la réduit en période d'inactivité, avec gestion de files d'attente et classes de priorité. Les tâches et l'inférence partagent efficacement le pool, pour que vous cessiez de payer des accélérateurs inactifs.
Pour les entreprises qui font tourner leurs propres modèles d'IA sur des serveurs coûteux. Nous optimisons le service de vos modèles pour que le même matériel traite plus de requêtes, plus vite, et nous mesurons l'avant et l'après.
Nous déployons un vérificateur d'ancrage qui contrôle chaque affirmation générée par rapport à ses passages sources et signale ou bloque les énoncés non étayés. Il note la fidélité en temps réel et peut forcer une nouvelle génération lorsque la réponse dérive.
Nous distillons le comportement d'un grand modèle dans un modèle petit et peu coûteux, qui fonctionne pour une fraction du coût tout en conservant l'essentiel de la qualité sur votre tâche. Nous générons les sorties du modèle enseignant, entraînons le modèle élève et démontrons que l'écart de qualité est acceptable.
Nous intégrons une fonctionnalité d'IA — résumé, rédaction, recherche ou classification — directement dans votre application existante, avec une authentification, des limites de débit, des états d'erreur et des analytics adaptés. Elle est livrée sous forme de code de production dans votre stack, et non comme une démo.
Nous construisons une couche de défense qui détecte et neutralise les tentatives d'injection de prompt et de jailbreak dissimulées dans les saisies des utilisateurs ou les documents récupérés. Elle isole les contenus non fiables, supprime les instructions et bloque l'usage abusif des outils avant qu'un préjudice ne survienne.
Pour les entreprises qui lancent ou développent des fonctions d'IA. Nous simulons de nombreux utilisateurs simultanés sur votre IA et montrons sa vitesse de réponse, ses points de rupture et la capacité nécessaire pour votre croissance.
Nous déployons une surveillance qui suit dans le temps la distribution des entrées et la qualité des sorties, et alerte lorsque le modèle commence à dériver par rapport à sa référence d'entraînement. Elle distingue la dérive des données de la dérive conceptuelle, pour que vous sachiez s'il faut réentraîner ou repenser.
Pour les équipes qui entraînent et exploitent leurs propres modèles. Nous construisons un feature store afin que les mêmes définitions de données alimentent l'entraînement et les prédictions en production, ce qui met fin aux écarts qui dégradent les modèles sans bruit.
Nous construisons un pipeline qui exécute efficacement des modèles sur des millions d'enregistrements, avec points de reprise, nouvelles tentatives et contrôle des coûts. Les grosses tâches de scoring s'exécutent pendant la nuit et reprennent proprement en cas d'interruption.
Nous mettons en place des déploiements progressifs de modèles qui envoient une petite part du trafic vers une nouvelle version, surveillent les métriques de qualité et d'erreur, et promeuvent ou annulent automatiquement la version en fonction des chiffres. Les mauvais modèles n'atteignent jamais l'ensemble de vos utilisateurs.
Pour les entreprises dont la recherche par IA échoue à cause de termes spécialisés. Nous entraînons le modèle de recherche sur vos termes et vos exemples pour qu'il trouve les bons documents, et mesurons l'amélioration par rapport au modèle standard.
Nous construisons une couche de mémoire qui stocke, résume et récupère l'historique des conversations, pour que votre assistant se souvienne des utilisateurs d'une session à l'autre sans saturer la fenêtre de contexte. Elle équilibre rappel et coût grâce à une synthèse à plusieurs niveaux.
Pour les éditeurs de logiciels qui ajoutent des fonctions d'IA pour de nombreux clients professionnels. Nous construisons un backend unique qui sépare strictement les données de chaque client, mesure leur consommation et vous permet de fixer limites et modèles par formule.