Intelligence artificielle & Automatisation
Couverture complète des 6 domaines de l'IA moderne, uniquement côté logiciel : machine learning (apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement), deep learning avec réseaux de neurones multi-couches pour données complexes, traitement du langage naturel (NLP) pour chatbots, traduction automatique, analyse de sentiment et extraction d'information, computer vision (voir service dédié), logiciels de robotique (ROS/ROS2, environnements de simulation, motion planning, perception stack, fusion de capteurs — l'intelligence qui pilote la machine, pas l'électronique qui la construit), systèmes experts basés sur des règles pour domaines réglementés (finance, santé, juridique). Couverture end-to-end : pipelines de données, entraînement, fine-tuning, RAG, agents autonomes, function calling, garde-fous, MLOps et monitoring du drift en production. IA concrète et mesurable dans vos flux opérationnels, pas des démos.
Ce que nous livrons
- Entraînement et fine-tuning de modèles supervised, unsupervised et par renforcement sur des données propriétaires
- Architectures deep learning multi-couches pour séries temporelles, données tabulaires et signaux complexes
- Pipelines NLP : reconnaissance d'entités nommées, analyse de sentiment, extraction d'information, traduction automatique neurale
- Implémentation RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec vector stores et LLM privés ou open-weight
- Agents autonomes avec function calling, tool use et orchestration multi-étapes (LangChain, LlamaIndex, frameworks sur mesure)
- Logiciel robotique : stack ROS/ROS2, motion planning, perception stack et sensor fusion
- MLOps : CI/CD pour les modèles, surveillance du drift en production, versionnement des datasets et model registry
- Systèmes experts rule-based pour les secteurs réglementés (finance, santé, juridique) avec piste d'audit vérifiable
Quand vous en avez besoin
Entreprise industrielle avec des processus manuels répétitifs
Vos opérateurs réalisent des tâches de classification, d'extraction ou de décision de façon manuelle. Les coûts opérationnels augmentent, la scalabilité est limitée. Vous recherchez un système capable d'apprendre des données historiques et d'automatiser ces étapes en production.
Éditeur de logiciels souhaitant intégrer l'IA dans son produit
Le produit fonctionne, mais les concurrents commencent à proposer des fonctionnalités prédictives ou conversationnelles. Vous ne disposez pas d'une équipe ML en interne et ne souhaitez pas en constituer une. Vous avez besoin d'un partenaire qui intègre le modèle dans votre produit sans réécrire l'architecture.
Entreprise en secteur réglementé nécessitant des systèmes décisionnels traçables
Finance, santé ou juridique : vous devez automatiser des décisions sans recourir à des modèles boîtes noires. Il vous faut un système rule-based ou hybride avec des sorties explicables, des journaux auditables et une conformité aux réglementations sectorielles en vigueur.
Entreprise disposant de machines autonomes à doter d'une intelligence logicielle plus avancée
Le matériel existe déjà. Le problème se situe au niveau du logiciel de perception, de planification et de contrôle. Vous recherchez une expertise ROS/ROS2 et sensor fusion pour faire évoluer le comportement autonome sans modifier la plateforme physique.
Questions fréquentes
Quel délai faut-il prévoir pour déployer un modèle en production ?
Cela dépend de la disponibilité et de la qualité des données. Avec un jeu de données propre et un cas d'usage bien délimité, un premier modèle en production nécessite 6 à 12 semaines. Si les données doivent être collectées, annotées ou nettoyées, comptez 3 à 5 mois. La surveillance continue et le retraining sont des chantiers distincts à planifier dès la phase de conception.
Nous utilisons déjà ChatGPT ou d'autres LLM — quelle est votre valeur ajoutée ?
Un LLM générique ne connaît pas vos données, vos processus, ni ce qu'il doit ou ne doit pas répondre dans votre contexte. Nous construisons la couche applicative : RAG sur votre base de connaissance privée, agents avec accès contrôlé à vos systèmes internes, validation des sorties et surveillance des hallucinations en production.
Nos données sont sensibles. Comment gérez-vous la confidentialité ?
Les modèles peuvent être déployés en cloud privé, on-premise ou dans des environnements VPC isolés. Pour les secteurs réglementés, nous travaillons avec des modèles open-weight déployés en interne — aucune donnée ne quitte votre infrastructure. L'architecture de déploiement est définie avant d'écrire la première ligne de code.
Que se passe-t-il si le modèle se dégrade avec le temps ?
Le drift des données est inévitable : les données réelles évoluent par rapport à la distribution d'entraînement. Nous mettons en place une surveillance statistique des distributions en entrée et en sortie, avec des seuils d'alerte configurables. Lorsque les performances descendent en dessous d'un seuil défini, un processus de retraining semi-automatique ou manuel est déclenché selon la criticité du système.
Nos auditeurs exigent une IA explicable. Est-ce réalisable ?
Oui. Pour les contextes réglementés, nous utilisons des modèles interprétables par conception (arbres de décision, régression logistique avec feature engineering) ou des techniques post-hoc comme SHAP et LIME sur des modèles plus complexes. Dans tous les cas, nous produisons une documentation technique des sorties décisionnelles utilisable lors des audits.
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