On ne livre pas des recommandations. On construit le produit d'IA, on le met en production, et il tourne chez vous tous les jours.
Le système calcule, la décision tombe, et elle reste explicable. C'est la brique la plus ancienne du Machine Learning, et celle qui rapporte le plus vite.
scoring · prévision · pricing · détection
Un assistant branché sur vos données et vos outils, qui fait le travail au lieu de le décrire. Il rend la main quand il doute — c'est ce qui le rend utilisable.
agents · copilotes · automatisation
Lire, extraire, comparer, répondre — à la chaîne, sur vos contrats, vos dossiers et vos rapports. Là où l'IA générative paie vraiment.
rag · extraction · contrôle de pièces
Ingestion, qualité, historisation, déploiement, surveillance. Rien de spectaculaire, mais c'est ce qui fait tenir les trois autres en production.
data platform · cloud · mlops · llmops
Prioriser les cas d'usage, structurer la feuille de route, arbitrer les choix techniques. De l'atelier d'une journée à l'accompagnement d'un comité de direction.
Découvrir le conseil →Les quatre familles ci-dessus, construites et mises en service. Code documenté, testé, supervisé — et qui vous appartient à la fin.
Découvrir le développement →Dirigeants, équipes métiers, équipes techniques. Sur-mesure, en intra, à partir de vos propres cas. Organisme certifié Qualiopi.
Découvrir nos formations →Les mêmes personnes du début à la fin. Stratégie, architecture, code, mise en production, adoption : une seule équipe sur toute la chaîne. Des profils seniors qui ne se repassent pas le dossier — et qui répondent de ce qui tourne.
On vérifie que la donnée existe et on chiffre le gain attendu avant d'écrire une ligne de code.
Accès, qualité, historisation — automatisés dès le premier jour, jamais à la main.
Itérations courtes, en partant de la version la plus simple qui marche. Tout est versionné.
Tests, intégration continue, infrastructure décrite en code. Une routine, pas un événement.
Supervision, dérive, réentraînement, alertes. Un système se surveille, il ne s'archive pas.
Objectif : réduire la distance entre la décision et l'exécution.
Ce qu'on nous demande avant de signer.
Ni tout à fait l'un, ni tout à fait l'autre : nous sommes un AI product builder. Les mêmes personnes cadrent, construisent et mettent en production. Le conseil sans le code produit des recommandations que personne n'applique ; le code sans le cadrage produit des outils que personne n'utilise.
Un cadrage prend deux à quatre semaines et se termine par une décision : on y va, ou on n'y va pas. Un premier système utile en production se compte en deux à quatre mois selon l'état de vos données — c'est presque toujours la donnée qui fixe le rythme, pas le modèle.
Oui, et c'est le cas le plus fréquent. Le cadrage sert précisément à mesurer l'écart entre ce que vous avez et ce que le cas d'usage exige. Si le socle manque, on le construit d'abord — le faire dans l'autre sens produit une démonstration qui ne passera jamais à l'échelle.
Des PME jusqu'aux grands groupes internationaux. Le niveau d'exigence est le même, le dispositif s'adapte : quelques jours d'accompagnement d'un dirigeant d'un côté, un programme de transformation avec un COMEX de l'autre.
Non. Nous travaillons dans votre environnement — votre cloud, votre plateforme, vos outils — et nous savons ce que chacun coûte à maintenir. Nous ne recommandons un changement que si l'existant bloque réellement le cas d'usage.
Il est à vous, documenté, testé et déployable sans nous. Nous formons vos équipes à le reprendre. Un livrable que vous ne pouvez pas maintenir est un livrable raté.
Elle est traitée au cadrage, pas à la fin. Classification du risque, traçabilité, explicabilité, documentation et registre des systèmes d'IA sont intégrés au projet dès le départ, parce qu'un système non conforme ne sera jamais mis en production dans un secteur régulé.
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