IA, LLM & Automatisation

IA, LLM & Automatisation pour entreprises

Nous accompagnons les entreprises dans leurs projets IA, du cadrage stratégique à la mise en production. Nous concevons des systèmes utiles, sûrs et auditables : LLM, RAG sur vos connaissances internes, machine learning, deep learning, computer vision, agents connectés, IoT et automatisations supervisées.

LLM RAG Machine learning Deep learning Vector search Computer vision IoT MLOps
IA & Automatisation
Étape 1

Cadrer le bon cas d’usage

Ateliers métier, analyse des données, priorisation par ROI, risques et faisabilité pour éviter le POC séduisant mais inutilisable.

Étape 2

Prototyper avec des garde-fous

RAG, prompts, agents, interfaces et intégrations testés sur vos vrais flux, avec mesures de qualité et validation humaine.

Étape 3

Industrialiser et transférer

Déploiement progressif, observabilité, sécurité, coûts, runbooks et formation pour que vos équipes gardent la maîtrise.

Capacités IA et systèmes

Nous ne limitons pas l’IA à une interface conversationnelle. Nous travaillons aussi les modèles, les données, l’architecture et les contraintes terrain.

Machine learning & deep learning

Modèles prédictifs, classification, scoring, NLP, séries temporelles, entraînement, fine-tuning et évaluation.

Vectorisation & recherche documents

Embeddings, index vectoriels, recherche hybride, RAG, chunking, reranking, citations et mesure de pertinence.

Computer vision

Analyse d’images, détection, OCR, contrôle qualité, pipelines PyTorch/TensorFlow et validation métier.

Conseil architecture & infrastructure

Architecture cible, cloud/on-premise, MLOps, sécurité, coûts, scalabilité, intégration SI et exploitation.

IoT, edge & hardware

Objets connectés, capteurs, firmware, edge AI, Raspberry Pi, Jetson et synchronisation avec le cloud.

Gouvernance & production

Évaluation continue, logs, traçabilité, human-in-the-loop, conformité, runbooks et transfert aux équipes.

Nous partons des objectifs métier et des données réelles

Nous clarifions les problèmes à résoudre, la valeur attendue et les contraintes (réglementaires, sécurité, confidentialité, adoption). Nous évaluons les données disponibles, leur qualité, leur sensibilité et leur cycle de vie. Les cas d’usage sont priorisés selon l’impact, le risque et la faisabilité : assistant interne, recherche augmentée, génération de comptes rendus, extraction documentaire, computer vision, scoring prédictif, agent de support, IoT ou automatisation métier.

Chaque système est instrumenté pour mesurer l’effet réel : précision, couverture, temps gagné, satisfaction utilisateur, taux de reprise humaine, coût par tâche et qualité des sources. Les décisions se basent sur des métriques claires et une documentation de l’alignement métier. L’objectif n’est pas la démonstration technologique mais l’amélioration tangible d’un processus.

Nous construisons des systèmes LLM explicables et robustes

Nous combinons ingénierie de prompts, RAG, pipelines de données, modération, outils métier et filtrage pour obtenir des sorties fiables. Les sources sont traçables, les réponses contextualisées et les erreurs détectables. Nous gérons les secrets, chiffrons les données sensibles et appliquons le principe du moindre privilège. Les prompts, jeux d’évaluation et configurations modèle sont versionnés, l’évaluation est reproductible, et la dérive est surveillée dans le temps.

L’architecture reste pragmatique : composants réutilisables, contrats clairs, coûts maîtrisés. Nous choisissons les briques (open source, modèles cloud, modèles locaux, outils vectoriels, pipelines ML, edge devices, orchestration) selon vos contraintes et évitons l’enfermement fournisseur quand il n’apporte pas de valeur. Les intégrations produit sont pensées pour l’accessibilité, la confidentialité et l’expérience utilisateur.

Nous industrialisons l’IA au rythme de votre organisation

Nous alignons la livraison IA sur le cycle produit : environnements dédiés, CI/CD des prompts et pipelines, feature flags, déploiement progressif et procédures de rollback. Les retours utilisateurs alimentent l’itération (collecte d’exemples, annotations, revues métier), et les risques sont contrôlés par des tests d’acceptation spécifiques : sécurité, hallucinations, biais, conformité, confidentialité et règles métier.

Nous laissons l’équipe capable de faire vivre la solution : runbooks, guidelines d’annotation, dashboards d’observabilité, budget token, documentation d’architecture et responsabilités claires entre métier, data, produit et ingénierie. Votre organisation garde la main, la compréhension et la conformité dans la durée.

Exemples
  • Assistant LLM pour classer, résumer et router les tickets support.
  • Recherche augmentée (RAG) sur une base documentaire interne avec citations.
  • Agent métier connecté au CRM ou à l’ERP avec validations humaines.
  • Extraction et contrôle de documents avec audit trail.
  • Computer vision pour détection, OCR ou contrôle qualité.
  • Pipeline IoT / edge AI connecté à une infrastructure cloud.
Livrables typiques
  • Roadmap IA priorisée, risques, ROI et critères de succès.
  • Prototype LLM/RAG branché sur vos données et vos outils.
  • Architecture cible, choix infra, MLOps et stratégie de déploiement.
  • Jeux d’évaluation, dashboards, runbooks et documentation de gouvernance.
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