Capacité d’ingénierie
Systèmes d’IA pour l’Entreprise
Une IA opérationnelle intégrée directement dans les flux où les décisions sont réellement prises — conçue pour la production, non pour la démonstration.
02 — Pratique d’ingénierie
Comment nous la concevons.
L’IA opérationnelle n’est pas une fonctionnalité que l’on ajoute à un système. C’est une discipline qui doit être intégrée au modèle opérationnel — aux données, aux flux, aux contrôles et à la piste d’audit. Nous concevons des systèmes d’IA qui tournent en production avec la même rigueur que le reste de la plateforme.
Nos missions commencent là où vivent les décisions : triage clinique, souscription financière, allocation des approvisionnements, analyse tactique sportive. Nous cartographions la surface décisionnelle, modélisons la contrainte opérationnelle, concevons le chemin d’inférence et instrumentons chaque prédiction pour l’explicabilité et l’évaluation continue.
Nous traitons le modèle comme un composant parmi d’autres — entouré de moniteurs de qualité des données, de détecteurs de dérive, de boucles de retour et de revue humaine là où le risque ou la réglementation l’exige. Le résultat est une IA auditable, récupérable et responsable, avec la maturité opérationnelle pour tourner en continu sous SLA.
03 — Surface d’ingénierie
Les technologies derrière cette capacité.
Une sélection des plateformes, frameworks et outils avec lesquels nos principaux conçoivent dans les missions en production.
Models & Providers
- Anthropic Claude
- OpenAI
- Open-weight LLMs
- Hugging Face
- Custom PyTorch
Orchestration & RAG
- LangChain
- LlamaIndex
- Vector stores (pgvector, Pinecone)
- Temporal
- Ray
Production Surface
- MLflow
- Weights & Biases
- Grafana / Prometheus
- Evidently
- OpenTelemetry
Engager cette capacité
Cadrez cette capacité au regard de votre modèle opérationnel.
Les cadrages sont définis sous cinq jours ouvrés et pilotés par un architecte senior.
Capacités liées