Vous voulez utiliser l'IA pour quelque chose de précis : automatiser un processus, exploiter un corpus de documents, augmenter une équipe. Nous identifions avec vous ce qui est faisable, nous le construisons, nous le mettons en production.
Nous intégrons des LLMs (Claude, GPT, Mistral, Llama) dans vos workflows. Prompt engineering, gestion du contexte, orchestration. L'objectif n'est pas d'avoir un chatbot, mais d'éliminer du travail répétitif sans valeur ajoutée pour vos équipes.
Nous concevons des agents qui prennent des décisions et exécutent des tâches en plusieurs étapes. Outils, mémoire, et surtout garde-fous : un agent qui se trompe doit s'arrêter, pas poursuivre.
Les LLMs ne connaissent rien de vos données. Nous les y connectons par du RAG : indexation, chunking, retrieval. Dans la plupart des cas, cette approche est plus efficace qu'un fine-tuning, et nettement plus simple à maintenir.
Détection d'objets, OCR, analyse vidéo. Modèles entraînés sur vos données, déployés en edge ou dans le cloud selon vos contraintes de latence. Si la latence n'est pas au rendez-vous, nous retravaillons le modèle jusqu'à ce qu'elle le soit.
Lorsque le prompt engineering atteint ses limites, nous procédons à un fine-tuning. Préparation du dataset, entraînement, évaluation, déploiement avec quantisation. C'est notre dernier recours, pas notre premier réflexe.
Typiquement : un cabinet d'avocats qui traite ses contrats de droit des sociétés plusieurs fois plus vite, grâce à un pipeline RAG qui extrait, analyse et résume les clauses critiques de milliers de documents.
Autre exemple : un éditeur SaaS qui déploie un agent connecté à sa base de code, sa documentation et son backlog. Les développeurs obtiennent des réponses contextualisées en quelques secondes plutôt que de chercher pendant des heures.
Ou encore : un industriel qui détecte les défauts de fabrication en temps réel sur sa ligne de production, avec un modèle de vision entraîné sur ses propres données. Bien conçu, ce type de système coûte moins qu'un seul rappel produit.
L'IA est un outil. Notre travail, c'est de savoir quand l'utiliser et quand s'en passer.
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