Des solutions IA concrètes, pensées pour résoudre vos vrais enjeux métiers.

Une solution sur mesure se justifie lorsque vos données, vos règles métiers ou vos contraintes de confidentialité ne correspondent pas aux outils standards, ou lorsque l’IA doit s’intégrer finement à votre produit. Si un outil existant répond déjà au besoin, nous vous le dirons : le sur-mesure n’a de sens que s’il apporte une valeur supplémentaire claire.

Le RAG, ou génération augmentée par la recherche, associe un moteur de recherche dans vos documents à un modèle de langage. Le modèle répond en s’appuyant sur les passages retrouvés et peut citer ses sources. C’est l’approche adaptée pour interroger des bases documentaires volumineuses ou évolutives sans réentraîner de modèle à chaque mise à jour.

Cela dépend du problème. Les approches basées sur des modèles de langage ou de vision préentraînés nécessitent souvent peu d’exemples. Un modèle prédictif spécifique demande en revanche un historique suffisant et représentatif. Lors du cadrage, nous analysons vos données disponibles et vous indiquons ce qui est réalisable avant tout engagement sur le développement.

Nous partons toujours de l’option la plus simple. Un modèle existant, bien guidé par des consignes et par vos données via le RAG, suffit souvent. L’adaptation d’un modèle ou l’apprentissage spécifique se justifie pour des tâches très spécialisées, des formats particuliers ou des exigences de performance et de coût que les modèles généralistes ne satisfont pas.

Oui. Lorsque la confidentialité l’exige, nous déployons des modèles open source sur vos serveurs ou dans un cloud privé de votre choix, sans envoi de données à un fournisseur externe. Nous vous présentons les compromis en matière de performance, de matériel nécessaire et de coûts d’exploitation par rapport aux API des grands fournisseurs.

Nous définissons dès le cadrage des métriques adaptées au problème, comme la précision, le rappel ou l’erreur de prévision, et nous les mesurons sur des données de test que le modèle n’a jamais vues. Ces résultats sont comparés à la méthode actuelle, puis suivis en production pour détecter toute dégradation dans le temps.

Une fois la preuve de concept validée, nous industrialisons la solution : API sécurisée, intégration à vos applications, interface utilisateur, supervision des performances, journalisation et procédure de mise à jour du modèle. Nous documentons l’ensemble et formons vos équipes pour que la solution reste exploitable et maintenable dans la durée.