Applied AI.

L'IA générative est passée rapidement du démo au déploiement — et dans cette transition, la plupart des organisations découvrent l'écart entre un prototype qui fonctionne et un système en production qui tient ses promesses. Nous développons des fonctionnalités d'IA appliquée livrées avec les garde-fous, l'évaluation et la maîtrise des coûts qu'exigent les vrais systèmes.

• Systèmes de génération augmentée par récupération (RAG)
• Applications LLM agentiques et utilisant des outils
• Intégration et orchestration de LLM
• Cadres d'évaluation et surveillance de la qualité
• Ingénierie des prompts à grande échelle
• Outillage interne assisté par l'IA

Production, pas prototype. Les prompts de démo ne résistent pas au trafic de production. Nous construisons des systèmes dotés d'évaluation, de surveillance, de mécanismes de repli et de contrôles des coûts.

Récupération plutôt qu'hallucination. Pour la plupart des applications de travail de la connaissance, le RAG surpasse les modèles plus grands à une fraction du coût. Nous concevons la couche de récupération avec autant de soin que la couche de génération.

Conception agnostique au modèle. Le choix du modèle est une variable, pas une constante. Les systèmes sont conçus pour permuter OpenAI, Anthropic, des variantes open source ou affinées selon l'évolution du marché.

Évaluation avant déploiement. Sans mesure, la qualité des LLM dérive de manière invisible. Nous intégrons des jeux de données d'évaluation et une mesure continue dans chaque système en production.

Sécurité et confidentialité délimitées. L'exposition des données aux fournisseurs de modèles tiers est une décision prise en phase de conception ; les chemins impliquant des données personnelles, de la propriété intellectuelle ou des données réglementées sont architecturés délibérément.