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.
Nous déployons un service qui applique des limites de tokens et de requêtes par utilisateur, par équipe et par offre, avec une dégradation progressive et des retours clairs sur les quotas. Il protège votre budget et empêche qu'un seul client ne prive les autres de ressources.
Nous construisons et déployons un classifieur de modération ajusté à votre politique, qui signale à grande échelle les contenus toxiques, dangereux ou contraires à votre politique dans les textes ou les images. Il est livré avec une file de revue et un réentraînement continu à partir des décisions des modérateurs.
Nous déployons un pipeline ASR avec diarisation des locuteurs, horodatage et adaptation du vocabulaire métier, qui transcrit avec précision les appels et réunions enregistrés après information des participants. Il s'exécute sur votre infrastructure, de sorte que les enregistrements ne sortent jamais de votre contrôle.
Pour les boutiques en ligne et sites de contenu qui montrent les mêmes articles à tout le monde. Nous construisons un moteur de recommandation qui apprend de la navigation et des achats pour proposer les bons produits à chaque visiteur, en appliquant vos règles commerciales.
Pour les entreprises qui veulent savoir quand quelque chose d'étrange se produit : une chute des ventes, un pic de paiements, une vague d'erreurs système. Nous déployons un modèle qui apprend à quoi ressemble la normalité et vous alerte sur de vraies anomalies, pas sur du bruit.
Nous construisons une suite de tests adversariaux qui sonde automatiquement votre IA à la recherche de jailbreaks, de fuites de données, de biais et de violations de politique, et qui est relancée à chaque version. Les constats sont fournis avec leur gravité, des reproductions et des recommandations de correction.
Pour les entreprises dont les questions exigent de relier des faits répartis sur de nombreux enregistrements. Nous combinons une carte des liens entre vos personnes, entreprises, produits et documents avec la recherche documentaire, afin que l'IA réponde à des questions en plusieurs étapes.
Nous mettons en place la recherche et la génération sur les images comme sur le texte, afin que les utilisateurs puissent interroger ensemble schémas, captures d'écran, photos de produits et documents. Les images sont vectorisées, retrouvées et analysées avec le texte qui les entoure.
Pour les entreprises qui proposent une IA personnalisée par client ou par tâche. Nous mettons en place un service où un modèle de base échange de nombreux petits modules personnalisés, de sorte que chaque client dispose de sa propre version ajustée sans serveur dédié.
Nous réduisons votre modèle par élagage, quantification et compression structurée pour respecter des budgets de mémoire et de coût plus serrés, en mesurant à chaque étape le compromis sur la qualité. Vous obtenez le plus petit modèle qui atteint encore votre seuil de qualité.
Pour les sites qui doivent garder leurs données entièrement hors ligne : usines, laboratoires, archives privées. Nous livrons un système d'IA complet qui fonctionne sans aucun accès à internet : le modèle, la recherche documentaire et un écran de chat, mis à jour uniquement par des paquets hors ligne signés.
Pour les équipes logicielles qui connectent plusieurs applications à leur back-end d'IA. Nous construisons une bibliothèque de code typée avec nouvelles tentatives, streaming, connexions et gestion des erreurs intégrés, ainsi que de la documentation et des exemples dans les langages utilisés par votre équipe.
Pour les entreprises dont la recherche IA a dépassé sa configuration de démonstration. Nous déplaçons votre base de recherche vers une configuration de production capable d'absorber la croissance et les pannes, avec une bascule sans interruption.
Nous construisons un outil qui recherche et optimise les prompts de manière programmatique par rapport à votre jeu d'évaluation, en traitant l'ingénierie de prompts comme un problème d'optimisation mesurable. Il converge vers des prompts plus performants que ceux écrits à la main.
Pour les équipes qui doivent noter à grande échelle les productions d'une IA. Nous construisons un juge IA qui note les réponses selon votre grille et le comparons aux évaluations humaines afin que vous puissiez vous fier à ses notes.
Pour les entreprises dont le chatbot frustre les clients quand il se retrouve bloqué. Nous construisons un chatbot qui répond à partir de vos contenus et transmet la conversation, avec tout le contexte, à une personne lorsqu'il a un doute ou que le client le demande.
Nous constituons pour votre tâche d'IA un jeu de test de référence (golden set) rigoureusement sélectionné, avec une couverture équilibrée, des annotations d'experts et des cas limites arbitrés. Il devient la vérité terrain sur laquelle s'exécutent chaque évaluation et chaque contrôle de régression.
Pour les entreprises dont la recherche IA devient obsolète ou coûte une fortune à reconstruire chaque nuit. Nous construisons un pipeline qui ne met à jour que ce qui a changé, avec des contrôles pour que la recherche reste cohérente.
Nous instrumentons votre infrastructure d'IA pour attribuer les dépenses de GPU et de tokens aux équipes, fonctionnalités et clients, et pour mettre en évidence le gaspillage, comme les GPU inactifs et les modèles surdimensionnés. Vous obtenez une vue des coûts en direct et des actions d'économie concrètes.
Pour les équipes techniques qui exploitent déjà leurs logiciels sur Kubernetes et ont maintenant leurs propres modèles d'IA à servir. Nous mettons en place un service de modèles qui monte en charge quand le trafic augmente, redescend quand il est calme et déploie les nouvelles versions du modèle en toute sécurité.
Nous construisons une couche qui contraint la sortie du modèle à un schéma JSON ou à une grammaire stricte, afin que le code en aval ne bute jamais sur des réponses mal formées. Les sorties invalides sont contraintes au moment de la génération ou réparées puis revalidées.
Nous construisons un pipeline qui repère et supprime les contenus quasi dupliqués selon leur sens, et pas seulement le texte exact, pour débarrasser les jeux d'entraînement et les bases de connaissances de leurs redondances. Il regroupe les éléments similaires et conserve le meilleur représentant de chacun.
Nous entraînons un reranker cross-encoder sur mesure à partir de vos données de clics et de pertinence, afin que le classement reflète ce que vos utilisateurs trouvent réellement utile. Nous mesurons les gains de NDCG par rapport aux rerankers génériques avant la mise en production.
Nous déployons une passerelle qui réunit plusieurs fournisseurs de modèles derrière une seule API, avec basculement automatique, répartition de charge et clés indépendantes du fournisseur. Si un fournisseur se dégrade ou vous impose des limites de débit, le trafic est redirigé de façon transparente.
Pour les cabinets qui traitent des documents confidentiels, veulent l'aide de l'IA mais ne peuvent laisser personne, pas même l'hébergeur du serveur, lire les données. Nous installons un modèle d'IA dans une zone de calcul scellée et chiffrée et vous fournissons une preuve que vos données y sont restées.
Pour les entreprises noyées sous des e-mails, documents et notes qui mentionnent des références de pièces, des codes produit ou d'autres informations que le personnel recopie à la main. Nous entraînons une IA à extraire ces informations automatiquement et à les déposer dans un tableur ou un système.
Nous construisons un classifieur qui oriente les messages, tickets ou requêtes entrants vers la bonne intention et la bonne équipe, avec des scores de confiance et une catégorie pour les intentions inconnues. Il se réentraîne à partir des corrections afin que la précision progresse au fil du temps.
Pour les marques et agences qui ont besoin de nombreuses images de produits et de campagnes dans un style cohérent. Nous mettons en place un générateur d'images privé, entraîné sur vos produits et votre style, pour que votre équipe crée des images fidèles à la marque sans payer à l'image.
Nous ajoutons un filigrane et des informations de provenance à vos textes ou images générés par IA afin que les contenus puissent être détectés et rattachés à votre système. Cela facilite l'étiquetage des contenus IA, la protection de la marque et les enquêtes sur les usages abusifs.
Nous construisons une plateforme intégrée au produit de collecte de retours et d'annotation, qui transforme les signaux des utilisateurs et les décisions des relecteurs en données d'entraînement structurées. Elle boucle la boucle entre les sorties en production et la prochaine amélioration du modèle.
Pour les équipes qui utilisent un assistant IA sur leurs documents et ne savent pas si une modification améliore ou dégrade les réponses. Nous construisons un banc d'essai qui note la capacité de votre système à trouver les bons documents et qui se relance après chaque modification.
Pour les entreprises dont les modèles d'IA deviennent obsolètes à mesure que les clients et les produits évoluent. Nous construisons un pipeline qui réentraîne votre modèle à l'arrivée de nouvelles données, le teste et ne le met en production que s'il fait au moins aussi bien que l'ancien.
Pour les entreprises qui veulent que leurs clients parlent à une IA par téléphone ou dans leur application et obtiennent un échange naturel. Nous construisons le moteur vocal qui écoute, répond à partir de vos propres informations et reprend la parole, en laissant l'appelant l'interrompre comme dans une vraie conversation.
Pour les boutiques et sites de réservation dont les recommandations ne fonctionnent que pour les clients réguliers. Nous ajoutons une couche qui suggère de bons produits aux tout nouveaux visiteurs et donne une chance équitable aux tout nouveaux produits, à partir des caractéristiques des articles et du contexte de la visite.
Pour les éditeurs de logiciels dont l'IA doit produire des réponses vérifiables automatiquement, comme des requêtes de base de données ou du code qui doit passer des tests. Nous entraînons votre modèle avec votre propre vérificateur pour qu'il apprenne de ce qui est réellement correct.
Pour les entreprises dont les factures d'IA ne cessent de croître sans qu'on sache qui utilise quoi. Nous plaçons une passerelle unique devant tout votre trafic d'IA, qui étiquette chaque requête avec l'équipe, envoie les coûts vers vos codes comptables et met en cache les requêtes répétées pour économiser.
Pour les éditeurs de logiciels dont la fonctionnalité d'IA la plus sollicitée est lente à cause du code autour du modèle, et non du modèle lui-même. Nous réécrivons ce seul chemin lent dans un langage système rapide, en conservant la même interface pour que rien d'autre ne change dans votre produit.
Pour les entreprises qui exécutent un agent IA sous forme de simple script qui repart de zéro chaque fois que quelque chose échoue. Nous le déplaçons sur un moteur de workflows durable où chaque étape est sauvegardée, où un plantage reprend là où il s'est arrêté et où des actions comme les paiements ou les e-mails ne se produisent jamais deux fois.
Pour les organisations qui possèdent une très grande bibliothèque de documents propres, comme des manuels techniques ou des archives de recherche. Nous poursuivons l'entraînement d'un modèle ouvert sur cette bibliothèque pour qu'il comprenne vraiment le vocabulaire de votre domaine, puis nous l'affinons pour vos tâches.
Pour les entreprises dont l'IA prend des décisions que les clients pourraient contester plus tard. Nous enregistrons chaque décision avec ses données d'entrée, la version du modèle et le résultat dans un journal non modifiable, pour que vous puissiez montrer précisément ce qui s'est passé des mois après.
Pour les entreprises qui exécutent des modèles d'IA sur de petits ordinateurs répartis sur de nombreux sites, comme des caméras en magasin ou des capteurs en usine. Nous mettons en place une gestion centralisée qui déploie les mises à jour de modèles en toute sécurité, surveille l'état et la précision de chaque site et revient en arrière en cas de problème.
Pour les usines où une même pompe ou un même moteur porte un identifiant différent dans chaque système de surveillance. Nous les rapprochons en une fiche d'équipement unique et créons un stockage de données partagé, pour que chaque modèle et rapport voie ensemble toutes les données de chaque machine.
Pour les équipes d'ingénierie enzymatique qui ne peuvent produire qu'une fraction des conceptions qu'elles imaginent. Nous ajustons une IA de protéines sur vos propres résultats d'essais afin qu'elle note des milliers de séquences candidates par jour avant qu'aucune n'aille au laboratoire.
Pour les équipes d'ingénierie qui attendent des heures chaque simulation. Nous entraînons un substitut IA rapide sur vos simulations passées et vos données de capteurs réelles, pour que les ingénieurs obtiennent des réponses quasi immédiates dans leurs outils de conception.
Pour les chimistes analystes qui passent des heures à déduire des structures à partir de spectres RMN ou de masse. L'IA, ajustée sur vos structures confirmées, suggère des structures candidates classées depuis votre logiciel de spectroscopie.
Pour les ingénieurs dont les simulations s'écartent de ce que l'usine ou le laboratoire mesure réellement. Nous trouvons les paramètres physiques inconnus qui font correspondre votre simulateur aux mesures réelles, et répétons l'opération automatiquement à l'arrivée de nouvelles données.
Pour les équipes logicielles dont les tests passent mais laissent quand même passer des bugs. Nous trouvons les chemins de code que vos tests ne protègent pas vraiment, écrivons de nouveaux tests précisément pour ceux-ci et ajoutons un contrôle qui empêche la fusion d'une couverture de tests plus faible.
Pour les entreprises qui exploitent un système critique dont les auteurs sont partis depuis longtemps. Nous observons ce que le code fait réellement sous un trafic de test, construisons une carte consultable de son comportement et écrivons des tests qui le figent avant que quiconque ne le modifie.