Ingénierie IA & Développement de Plateforme
Ingénierie IA complète : LLM, RAG, agents IA, fine-tuning, vision par ordinateur, analyse prédictive, MLOps et infrastructure IA. De la stratégie à la production...
4 à 8 semaines du prototype à la production, selon la complexité
Ce Que Nous Livrons
Intégration LLM et Pipelines RAG
Systèmes de génération augmentée par récupération construits sur vos données, avec bases de données vectorielles, pipelines d'embedding et recherche sémantique : déployés sur votre propre infrastructure.
Développement d'Agents IA
Agents IA personnalisés pour l'automatisation interne, le support client, la revue de code et l'analyse de données : avec garde-fous, revue humaine et surveillance de la précision.
Fine-Tuning et Entraînement de Modèles
Modèles affinés sur vos données de domaine pour des tâches spécialisées : classification, extraction, résumé : avec évaluation comparative et déploiement en production.
Architecture de Plateforme IA
Conception de plateforme IA de bout en bout : APIs d'inférence, model serving, pipelines d'orchestration, surveillance et optimisation des coûts pour les charges de travail IA en production.
Vision par Ordinateur
Détection d'objets, classification d'images, OCR et analyse vidéo avec YOLO, EfficientNet et Vision Transformer. Déployé sur des appareils edge et dans le cloud.
Analyse Prédictive et Machine Learning
Prévision de séries temporelles, détection d'anomalies, segmentation client et systèmes de recommandation avec XGBoost, LightGBM et modèles d'ensemble.
MLOps et Infrastructure IA
Pipelines d'entraînement automatisés, registre de modèles, tests A/B, surveillance de dérive et CI/CD pour le ML. Déployé sur Kubernetes avec Kubeflow ou MLflow.
Conseil en Stratégie IA
Évaluation de la maturité IA, découverte de cas d'usage, analyse du ROI et feuille de route de mise en œuvre. Décisions construire vs acheter fondées sur vos données réelles.
IA Conversationnelle et Chatbots
Chatbots propulsés par LLM avec intégration multicanal (Web, WhatsApp, Telegram), gestion du contexte multi-tour et connectivité avec les systèmes backend.
Ingénierie des Données pour l'IA
Pipelines ETL/ELT, lacs de données, magasins de caractéristiques et traitement de données non structurées. Données préparées et prêtes pour l'entraînement et l'inférence IA.
Tests de Sécurité IA
Tests d'injection de prompts, simulation d'attaques adversariales, tests d'extraction de modèles et évaluation des fuites de données. Rapport de remédiation avec feuille de route de mise en œuvre.
IA Vocale et de Parole
Speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), agents vocaux et analyse de sentiment vocal avec Whisper, ElevenLabs et modèles personnalisés.
Systèmes Multi-Agents
Architecture multi-agent avec attribution de rôles, communication inter-agents et orchestration de tâches complexes. Déployé avec LangGraph, CrewAI ou orchestration personnalisée.
Base de Données Vectorielle et Recherche
Solutions de base de données vectorielle avec Pinecone, Weaviate, Qdrant et Milvus. Pipelines d'embedding optimisés, recherche hybride et cache sémantique pour RAG en production.
IA Edge et ML sur Appareil
Déploiement de modèles IA sur des appareils edge : TensorFlow Lite, ONNX Runtime, CoreML. Optimisé pour une faible latence et un fonctionnement hors ligne.
Génération de Données Synthétiques
Générez des données synthétiques pour l'entraînement de modèles lorsque les données réelles sont rares ou sensibles. Préservez la distribution statistique et les caractéristiques des données originales.
Optimisation des Coûts IA
Optimisation des coûts d'inférence : quantification, pruning, distillation, mise en cache et sélection du modèle par tâche. Réduisez les coûts opérationnels IA de 40 à 70 %.
Notre Processus
Évaluation de la maturité IA et découverte de cas d'usage (Semaine 1)
Architecture de la solution et sélection du modèle (Semaine 2)
Développement du prototype et tests comparatifs (Semaine 3-4)
Intégration avec les systèmes existants et les pipelines de données (Semaine 5-6)
Déploiement en production avec surveillance et garde-fous (Semaine 7-8)
Surveillance des performances et itération (En cours)
Livrables
- ✓Évaluation de la maturité IA et recommandation de cas d'usage
- ✓Pipeline ou agent IA prêt pour la production déployé
- ✓Rapport d'évaluation du modèle avec benchmarks
- ✓Documentation d'intégration et spécifications API
- ✓Tableau de bord de surveillance de la précision et des performances
- ✓Documentation de formation pour votre équipe
Stack Technique
Questions Fréquentes
Quel ROI pouvons-nous attendre de l'ingénierie IA ?
La plupart des clients constatent une réduction de 40 à 70 % du temps de traitement manuel au cours du premier trimestre. Nous construisons un modèle de ROI projeté avant d'écrire une seule ligne de code.
Utilisez-vous des modèles open-source ou des APIs commerciales ?
Cela dépend du cas d'usage. Nous évaluons les deux en fonction de la latence, de la précision, du coût et des exigences de sécurité des données. Pour les données sensibles, nous déployons des modèles open-source sur votre infrastructure.
Comment prévenez-vous les hallucinations de l'IA en production ?
Garde-fous, supervision humaine pour les tâches critiques, RAG avec des sources de données vérifiées et surveillance continue de la précision par rapport à vos données réelles.
Faites-vous de la vision par ordinateur ?
Oui. Détection d'objets, OCR, analyse vidéo avec YOLO et Vision Transformer. Déployé sur le cloud ou sur des appareils edge selon les besoins.
Les coûts opérationnels de l'IA sont-ils optimisés ?
Oui. Quantification, pruning, mise en cache et sélection du modèle par tâche. Les clients réduisent généralement les coûts d'inférence de 40 à 70 % après optimisation.
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