Pilier 01 · Ingénierie IA

Ingénierie IA

Des outils d’IA taillés pour vos systèmes de production. Conçus et livrés par des ingénieurs qui font tourner ces systèmes 24h/24.

LOCAL / SIGNAL / CONTROL

Systèmes multi-agents sur mesure

Nous nous intégrons à votre équipe, cartographions vos processus et vos données réels, puis concevons et livrons des systèmes à un ou plusieurs agents, bâtis autour des modèles les plus performants pour votre cas d’usage.

Ce que vous obtenez

Architecture d’agents pensée pour vos processus (orchestration, mémoire, usage des outils)
Choix des modèles mesuré sur vos tâches réelles — poids ouverts en priorité quand ils gagnent
Le local en priorité quand c’est réalisable — nous privilégions les déploiements où vos données et vos clés ne quittent pas votre infrastructure
Garde-fous, banc d’évaluation et validation humaine pour les actions sensibles
Documentation et transfert de compétences : le système appartient à votre équipe

Comment ça se passe

1
Cadrage — processus, sensibilité des données et critères de réussite
2
Architecture et prototype — une tranche fonctionnelle sur vos vraies données
3
Mise en production — déploiement, évaluations, revue OpSec, transfert

Exemple réel · Hydra

Votre nouveau collègue IA pour vous aider!

Mails, agenda, tâches, trésorerie, factures — tout sur un seul outil, utilisable en langage courant. Il traite les factures à la réception, les priorise par urgence, et garde votre équipe concentrée sur les deals importants.

Ouvrir la démo en ligne

De l’e-mail à la facture
Lecture seule par défaut
Tourne à l’heure dite

Construit sur des données d'entreprise fictives — votre déploiement, lui, tourne sur vos systèmes réels.

Pour : Les équipes noyées sous les tâches manuelles, les fondateurs qui cherchent du levier sans recruter, et les organisations qui ne peuvent pas envoyer leurs données vers des clouds tiers.

Réserver un cadrage

Inférence et ingénierie de modèles

Faire tourner l’IA de façon fiable en production demande plus que du prompting. Nous adaptons les modèles à vos propres données et aux exigences de votre entreprise — fine-tuning, optimisation de l’inférence, choix des fournisseurs, organisation Hugging Face et infrastructure MLOps.

Ce que vous obtenez

Des modèles adaptés à vos données — affinés sur vos documents, tickets, code ou transcriptions
Alignement sur vos exigences d’entreprise : ton, terminologie, limites de conformité, règles de refus
Choix et évaluation des modèles selon le coût, la latence et la qualité
Quantisation et service dimensionnés pour votre matériel
Chaînes de fine-tuning avec ingénierie des données et évaluation intégrées
Audit des coûts d’inférence et plans de déploiement sur site ou hybride

Comment ça se passe

1
Audit — stack actuelle, coûts, latence et niveau de qualité de référence
2
Plan — architecture cible avec des arbitrages mesurés
3
Exécution — migration, réglage et supervision en production

Pour : Les équipes qui butent sur le coût, la latence ou la confidentialité, et les équipes ML qui passent de l’API seule à une inférence maîtrisée.

Parler de vos modèles

Consultant Ingénieur IA

Un accès direct à un ingénieur IA Delta V pour l’optimisation continue, la sécurité et l’extension des capacités.

Ce que vous obtenez

Heures d’ingénierie réservées chaque mois, avec réponse dans la semaine
Veille continue sur les modèles et les outils, au rythme de la frontière technologique
Revues de sécurité des permissions des agents, des prompts et des flux de données
Revue d’architecture trimestrielle avec feuille de route écrite

Comment ça se passe

1
Intégration — plongée dans vos systèmes existants et vos priorités
2
Rythme — heures mensuelles, demandes asynchrones, backlog partagé
3
Effet cumulé — chaque mois s’appuie sur une connaissance documentée du système

Pour : Les équipes qui exploitent des systèmes d’IA en production sans ingénieur IA dédié.

Monter en compétences — Forge Voir les formules