Intelligence artificielle appliquée

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.

Automatisation documentaire

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.

Assistant technique interne

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.

Contrôle qualité visuel

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.