Des LLM intégrés à
des systèmes déjà en production
Modèles de langue dans des systèmes qui tournent déjà — retrieval sur vos documents, files qu’une personne vide encore, inférence que vous pouvez héberger. Envoyez le brief. Devis en 24 heures.
Capacités en ingénierie AI
Le choix du modèle est la plus petite décision de la liste. Le travail réside dans la qualité du retrieval, la validation des sorties et ce qui se passe quand un appel échoue.
Intégration de LLM aux systèmes existants
Des appels de modèles intégrés aux logiciels que vous exploitez déjà — CRM, ERP, ticketing, portails internes — derrière une frontière de service, avec retries, suivi des coûts et voie de repli en cas de dégradation du fournisseur.
Pipelines RAG sur vos propres données
Ingestion, découpage, embeddings et retrieval ajustés à la structure de vos documents. Les réponses citent leur source et l'index peut être reconstruit à tout moment à partir des fichiers d'origine.
Automatisation documentaire et textuelle
Classification, extraction, résumé et normalisation de documents qui transitent aujourd'hui par une file traitée manuellement. Sortie structurée validée contre un schéma avant d'atteindre votre base de données.
Automatisation des workflows
Des processus multi-étapes où le modèle assure le jugement et où du code déterministe gère tout le reste. Chaque étape est observable, rejouable et réversible.
Prompt engineering et fine-tuning
Versionnement des prompts, jeux d'évaluation et tests de régression avant toute mise en production. Fine-tuning uniquement là où le prompting et le retrieval atteignent réellement leurs limites.
Inférence self-hosted
Des modèles à poids ouverts comme Llama et Mistral servis sur votre propre matériel ou sur un cluster privé, pour les charges où les données ne peuvent pas quitter le périmètre.
Modèles, retrieval & hébergement
Les fournisseurs sont interchangeables par conception — la couche d'intégration est la nôtre, changer de modèle relève donc de la configuration et non d'une refonte.
Ce qui tourne sous le capot
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards
Expertises connexes
Cloud & on-prem→
Où tournent l'inférence et les index, et ce que coûte leur maintien en service.
CRM, ERP & CMS→
Les systèmes métier depuis lesquels cette automatisation lit et vers lesquels elle réécrit.
Tableaux de bord→
Files de relecture, résultats d'évaluation et coûts d'usage exposés à l'équipe qui pilote le processus.
Modernisation legacy assistée par IA
La plupart des systèmes opérateurs ne sont pas greenfield. Les assistants accélèrent l'inventaire, les tests de caractérisation et les refactors mécaniques — cut-over, sémantique protocole et intégrité des données restent humains.
Le gain client est la vitesse sans une seconde architecture inventée. Packs de contexte et jeux de règles alignent chaque session d'agent sur la stack déjà en production.
- Tests de caractérisation avant tout changement de comportement
- Extraction par coutures plutôt que big-bang
- Sémantique protocole et télémétrie revue par des ingénieurs domaine
- Règles IA partagées pour respecter le code vivant
IA dans les produits existants
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Le flux, les données qu’il touche et où il bloque. Sous un jour ouvré, un plan cadré et une ligne de coupe honnête.