Faites la jonction entre les modèles d'intelligence artificielle de pointe et une infrastructure cloud fiable. Nous concevons des LLM open-source auto-hébergés, des architectures RAG d'entreprise, des flux de travail d'agents autonomes et une orchestration sécurisée d'API IA.
Empêchez la fuite de votre contexte commercial critique vers les ensembles d'entraînement de modèles publics. Nous déployons des modèles open-source quantifiés au sein de votre VPC privé isolé ou sur votre matériel sur site.
Combinez la recherche vectorielle avec la recherche lexicale hybride BM25 et des algorithmes de réordonnancement pour fournir des réponses factuelles, strictement ancrées dans les sources à travers des millions de documents d'entreprise.
Allez au-delà des simples chatbots. Nous construisons des réseaux d'agents capables de réaliser un raisonnement complexe en plusieurs étapes, d'exécuter des requêtes de base de données, de déclencher des API et de gérer les validations humaines.
Systèmes multi-agents utilisant CrewAI et LangChain capables de planification dynamique des tâches, de recherche web, d'exécution de requêtes SQL et d'orchestration de flux déclenchés par des événements.
Modèles Llama 3, Qwen et Mistral auto-hébergés déployés avec les moteurs vLLM et la quantification GGUF pour une latence minimale et zéro fuite de données.
Génération augmentée par récupération (RAG) à haut débit utilisant Qdrant, Pinecone ou pgvector, associée aux re-rankers Cohere pour une précision factuelle extrême.
Connexion directe des réseaux de neurones à vos ERP, CRM et bases de données via des wrappers Python FastAPI asynchrones, des webhooks et des files d'attente de messages.
Assainissement en temps réel des entrées et sorties pour appliquer des garde-fous de contenu, supprimer les données personnelles sensibles (PII) et limiter le taux de consommation de tokens.
Adaptation des modèles de base sur des jeux de données propriétaires spécifiques au domaine grâce au réglage fin efficace en paramètres (PEFT/LoRA) pour la terminologie spécialisée et la logique interne.
Nous analysons vos jeux de données existants, vos goulots d'étranglement opérationnels, vos directives de sécurité et vos exigences de latence pour déterminer le choix du modèle.
Structuration des documents non structurés, création de pipelines de découpage sémantique (chunking) et génération d'embeddings à haute dimension.
Choix entre des API propriétaires (OpenAI/Anthropic) ou des LLM open-source conteneurisés hébergés sur des clusters GPU privés.
Développement des capacités d'appel d'outils, des modèles de prompts, des couches de mémoire et de la logique de récupération d'erreurs pour l'exécution d'agents multi-étapes.
Évaluation du taux d'hallucination, de la latence de réponse et des garde-fous de sécurité à l'aide de suites d'évaluation automatisées avant le déploiement.
Déploiement de services conteneurisés sur Kubernetes ou conteneurs serverless avec suivi des coûts en tokens et journalisation.
Calculez les économies de temps et de coûts opérationnels potentielles en déployant des flux d'agents LLM.
Nous appliquons une isolation stricte des données. Lors de l'utilisation d'API commerciales comme OpenAI ou Anthropic, nous configurons des clés API entreprise appliquants des politiques de rétention zéro donnée. Pour une sécurité maximale, nous hébergeons des modèles open-source sur vos propres VPS privés ou matériel local.
Cela dépend de vos priorités. Les API propriétaires offrent d'excellentes performances de raisonnement avec des coûts initiaux réduits. Les modèles open-source (comme Llama ou Qwen) vous garantissent 100 % de confidentialité des données, zéro frais de tokens récurrents et un contrôle déterministe de la disponibilité.
Les coûts varient selon le périmètre : des projets pilotes à forfait fixe pour des moteurs de recherche documentaire RAG, jusqu'à des réseaux d'agents d'entreprise sur mesure avec déploiement d'infrastructure GPU dédiée.
Nous réduisons les hallucinations en mettant en œuvre la génération augmentée par récupération (RAG) avec des limites de contexte strictes, un réordonnancement hybride des recherches et des garde-fous de vérification qui forcent le modèle à citer les passages exacts des documents sources.
Les preuves de concept RAG ou assistants internes sont généralement livrés en 2 à 4 semaines. Les systèmes complexes d'automatisation multi-agents avec fine-tuning personnalisé nécessitent habituellement 6 à 10 semaines.
Planifiez une consultation technique pour auditer vos flux de travail, évaluer la pertinence des modèles et recevoir une feuille de route architecturale.
Planifier un Appel d'Architecture IA