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.
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