IA et Machine Learning
De l'IA sur mesure intégrée à de vrais produits — chatbots, agents, RAG, vision par ordinateur et voix, livrés en production, pas seulement en démo.
La plupart des « projets IA » meurent au stade de la démo — un prompt bien ficelé dans un bac à sable qui ne touche jamais aux données de production, à l'authentification ou aux vrais utilisateurs. Les nôtres, non. Nous construisons toute la mécanique autour du modèle : des pipelines de récupération qui puisent dans vos documents et bases de données réels (pgvector, LlamaIndex), une orchestration d'agents qui appelle vos outils et API internes (LangGraph), ainsi que les garde-fous, la journalisation et les pistes de citation qui font qu'une sortie de LLM devient quelque chose que votre équipe peut approuver et déployer en confiance. Qu'il s'agisse d'un assistant de support ancré dans votre base de connaissances, d'un pipeline d'extraction de documents ou d'un agent vocal en temps réel, la discipline reste la même : brancher un modèle sur un système qui doit fonctionner mardi et encore fonctionner dans six mois.
Ce service s'adresse aux entreprises qui ont un problème précis et circonscrit — pas à celles qui veulent « ajouter de l'IA à la feuille de route ». Des équipes support noyées sous des tickets répétitifs. Des équipes opérationnelles qui ressaisissent manuellement des données issues de formulaires scannés ou de pièces d'identité. Des équipes produit qui veulent de la personnalisation ou de la prédiction de churn sans disposer d'une équipe ML pour la construire. Nous travaillons avec OpenAI et Anthropic Claude pour les tâches liées au langage, PyTorch pour les modèles de vision et de prédiction sur mesure, et ElevenLabs aux côtés d'OpenAI Realtime pour la voix — le choix de la stack se fait selon les besoins du problème, pas selon les effets de mode.
Ici, la crédibilité vient de la discipline dans le cadrage, pas de la taille. Nous commençons par une tranche étroite et fonctionnelle sur vos propres données — pas une démo de chatbot générique — car c'est la seule façon de savoir si la précision de récupération, la latence et les cas limites tiendront la route avant d'engager le budget sur la construction complète.
Notre processus
Audit des données et du périmètre
Nous cartographions vos documents, bases de données ou sources image/audio par rapport au cas d'usage — chatbot, agent, vision ou voix — et définissons les exigences de précision et de latence avant d'écrire du code.
Prototype ancré dans vos données
Nous construisons une tranche fonctionnelle sur vos données réelles : un pipeline RAG avec pgvector et LlamaIndex, ou une première version d'un modèle vision/voix, afin de valider tôt la qualité de récupération plutôt que de la présumer.
Construction des agents et intégration
La logique d'appel d'outils est mise en place via LangGraph, connectée à vos API et systèmes internes, avec citations, garde-fous et journalisation, pour que les sorties soient traçables et non une boîte noire.
Consolidation et transfert
Nous testons les cas limites sous charge, ajustons les prompts et la récupération selon l'usage réel, et livrons un système consolidé pour la production avec supervision — pas une démo qui s'effondre sous un trafic réel.
Ce que nous proposons
Chatbots et assistants
Des assistants LLM pour le support et la vente, ancrés dans vos documents, sur le web, WhatsApp ou Slack
Agents IA et systèmes RAG
Des agents capables d'utiliser des outils et des systèmes de récupération qui répondent à partir de vos données privées, avec citations
Vision par ordinateur et OCR
Détection d'objets, extraction de documents/pièces d'identité, et pipelines de contrôle qualité
IA vocale et reconnaissance vocale
Agents vocaux en temps r éel, transcription et traduction en direct avec OpenAI Realtime et ElevenLabs
ML et recommandation
Modèles sur mesure de prédiction, de churn, de détection de fraude, de prévision et de personnalisation
Technologies que nous utilisons
Questions fréquentes
Dites-nous ce que
vous voulez construire.
Apportez-nous ce que tout le monde a jugé trop compliqué. Réponse gratuite et sans engagement sous un jour ouvré — accord de confidentialité (NDA) sur demande.
IA et Machine Learning
Le développement en intelligence artificielle et en apprentissage automatique consiste à relier des modèles de langage, de vision, de voix ou de prédiction à un produit réel, afin qu'ils répondent à partir de vos propres données et continuent de fonctionner en production. Chez Prixelo, cela recouvre des chatbots et assistants basés sur des LLM et ancrés dans vos documents, des agents d'IA capables d'utiliser des outils, des systèmes de recherche augmentée (RAG) qui citent leurs sources, des chaînes de vision par ordinateur et d'OCR, des agents vocaux en temps réel et des modèles de prédiction ou de recommandation sur mesure. Cela convient aux entreprises qui ont un problème précis et délimité : des équipes support qui traitent des tickets répétitifs, des équipes opérationnelles qui ressaisissent des données issues de formulaires numérisés, ou des équipes produit qui veulent de la personnalisation sans disposer d'une équipe ML en interne. La prestation comprend un audit des données et du périmètre, un prototype fonctionnel sur vos données réelles, l'intégration à vos API et systèmes internes, et une remise solide avec supervision et journalisation. Un prototype fonctionnel est généralement prêt en 2 à 4 semaines, et une version prête pour la production en 8 à 12 semaines. Un chatbot ou une intégration RAG au périmètre défini commence à 7 000 $ ; les agents d'IA et les systèmes de vision ou de voix sur mesure commencent à 20 000 $ et plus.
Questions fréquentes
Que comprend le développement en intelligence artificielle et en apprentissage automatique ?
Il comprend tout ce qui entoure le modèle, pas seulement le prompt. Le périmètre type couvre l'intégration de LLM, la recherche dans vos documents par recherche vectorielle, des agents qui appellent vos outils et API internes, la vision par ordinateur et l'OCR, les fonctions vocales et de reconnaissance de la parole, ainsi que les modèles de recommandation ou de prédiction. Chaque projet inclut aussi des garde-fous, de la journalisation et une traçabilité des citations pour que votre équipe puisse vérifier d'où vient une réponse, puis une supervision une fois le système en service.
Qu'est-ce que le RAG, et quand une entreprise en a-t-elle besoin ?
Le RAG (génération augmentée par la recherche) signifie que le système cherche d'abord dans votre propre contenu, par exemple des articles d'aide, des politiques internes ou des enregistrements de base de données, puis que le modèle de langage répond en s'appuyant uniquement sur ce qu'il a trouvé. Une entreprise en a besoin lorsque les réponses doivent refléter des informations privées ou souvent mises à jour, sur lesquelles un modèle généraliste n'a jamais été entraîné, et lorsque les utilisateurs ou les équipes doivent voir sur quelle source repose une réponse.
Quels problèmes se prêtent bien à un développement d'IA sur mesure ?
Les meilleurs candidats sont des tâches ciblées et répétées, avec des entrées claires et un résultat mesurable : répondre aux questions de support récurrentes à partir d'une base de connaissances, extraire des champs de formulaires ou de pièces d'identité numérisés, router ou résumer les demandes entrantes, transcrire des appels, ou prédire l'attrition à partir des données clients existantes. Un objectif large comme « ajouter de l'IA au produit » gagne généralement à être ramené d'abord à une seule tâche de ce type, afin de tester la précision avant d'engager davantage de budget.
Comment limiter les réponses fausses ou inventées d'un système d'IA ?
Nous ancrons les réponses dans des sources retrouvées, affichons les citations et limitons le système aux tâches pour lesquelles il a été conçu. Avant d'écrire du code, nous convenons ensemble de ce que sont une précision et un temps de réponse acceptables, puis nous testons sur de vrais exemples issus de vos données, y compris les cas limites délicats. Journaliser chaque requête et chaque réponse rend les erreurs traçables, si bien que les prompts et la recherche sont ajustés en fonction de l'usage réel plutôt qu'à l'intuition.
Que devons-nous préparer avant le démarrage d'un projet d'IA ?
Surtout l'accès aux données sur lesquelles le système va s'appuyer : documents, tables de base de données, images d'exemple ou enregistrements audio, accompagnés de quelques exemples réels des questions ou tâches qu'il devra traiter. Il est aussi utile de désigner une personne qui connaît bien le processus et peut juger si les résultats sont corrects. Nous recensons ces sources pendant l'audit de périmètre, il n'est donc pas nécessaire que tout soit parfaitement organisé au préalable.
Que se passe-t-il une fois le système d'IA mis en service ?
La remise comprend la supervision et la journalisation, pour que vous puissiez voir comment le système est utilisé et où il rencontre des difficultés. Le trafic réel fait généralement apparaître des questions et des entrées que les tests n'avaient pas couvertes, et les prompts comme la recherche sont ajustés en fonction de cet usage. Les modèles et les fournisseurs évoluent également avec le temps : il est donc utile de prévoir de nouveaux tests réguliers chaque fois que le modèle sous-jacent est mis à jour ou remplacé.