AI/ML
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Années en production
En quoi ça consiste
L'IA générative désigne les grands modèles de langage et les systèmes de diffusion entraînés à produire du contenu nouveau — texte, code, images et données structurées — à partir de motifs appris. Ces modèles peuvent être accessibles via API, affinés sur des données propriétaires ou déployés de manière privée au sein de votre infrastructure.
Ce que vous obtenez
La plupart des projets d'IA générative échouent entre la preuve de concept et la mise en production. Le problème n'est pas le modèle — c'est l'infrastructure environnante : gestion des prompts, validation des sorties, pipelines de récupération, budgets de latence et coût d'exécution de l'inférence à grande échelle. Nous construisons le système complet, pas simplement un wrapper d'API.
Nous travaillons avec GPT-4o, Claude 3.5, Mistral, Llama 3 et des modèles open source de Hugging Face. Notre équipe gère la sélection du modèle en fonction de vos contraintes de latence, de coût et de confidentialité des données — et construit les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) ou les workflows d'affinage qui rendent les résultats fiables plutôt que probabilistes.
Les missions commencent par un sprint de découverte ciblé pour associer votre cas d'usage à la bonne architecture, définir les indicateurs de réussite et identifier les besoins en données avant qu'une seule ligne de code de production ne soit écrite.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Ingénierie de prompts et validation des sorties
IA multimodale — texte, image et données structurées
Orchestration de LLM avec LangChain et LlamaIndex
Déploiement de modèles privés (sur site ou VPC)
Optimisation des coûts et de la latence pour l'inférence à grande échelle
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
Construit avec
FAQ
L'IA traditionnelle classifie ou prédit à partir de données étiquetées. L'IA générative — en particulier les grands modèles de langage et les modèles de diffusion — produit du contenu nouveau en apprenant des motifs à partir de vastes corpus. La différence pratique : l'IA générative peut rédiger des documents, écrire du code, répondre à des questions et générer des sorties structurées qui auraient nécessité un travail manuel considérable.
Pour la plupart des cas d'usage en production, un pipeline RAG bien conçu au-dessus d'un modèle hébergé (GPT-4o, Claude) est plus rapide à construire et moins coûteux à exploiter qu'un affinage. L'affinage est pertinent lorsque vous avez besoin d'un format ou d'un style cohérent, que vous disposez d'un nombre substantiel d'exemples étiquetés et que la latence ou le coût des appels API est prohibitif. Nous évaluons cela lors de la phase de découverte et formulons une recommandation fondée sur les données.
Un MVP ciblé — un cas d'usage, un modèle, des pipelines de qualité production — coûte généralement $25,000–$50,000 sur 6–10 semaines. Les systèmes de niveau entreprise avec plusieurs cas d'usage, affinage, déploiement privé et monitoring s'élèvent à $80,000–$200,000+. Nous cadrons chaque mission avant de nous engager sur un budget.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
