Solutions IA & ML

Pour qui

La plupart des projets IA échouent non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce qu'il n'était jamais prêt pour la production. Un prototype qui fonctionne dans un notebook Jupyter n'est pas un système. Transformer un modèle en service fiable demande une vraie ingénierie : pipelines de données, infrastructure d'inférence, monitoring, logique de repli et contrôle des coûts.

Vous avez un prototype IA qui fonctionne en démo mais pas sous charge réelle ou sur de vraies données
Vous n'avez pas de monitoring pour la dérive du modèle, la dégradation ou les échecs silencieux
L'inférence est trop lente ou trop chère pour votre volume d'usage réel
Votre pipeline de données est un processus manuel qui casse dès qu'une personne est absente
Vous dépendez d'une API LLM fournisseur et n'avez pas de repli si les prix, le comportement ou la disponibilité changent
Vous devez affiner ou entraîner un modèle sur vos propres données mais n'avez pas l'infrastructure pour le faire

Ce que nous livrons

Des fonctionnalités IA qui tournent de façon fiable en production, pas des démos qui fonctionnent une fois dans un environnement contrôlé.

Développement de modèles ML

Développement de modèles sur mesure pour classification, régression, classement, détection d'anomalies, NLP et vision par ordinateur, choisis selon vos données et contraintes, pas selon la tendance du moment.

Sélection de modèle et évaluation de baseline
Feature engineering et préprocessing
Entraînement, validation et réglage d'hyperparamètres
Versioning des modèles et suivi d'expériences

Intégration LLM et RAG

Intégration pratique de grands modèles de langage dans votre produit : RAG, ingénierie de prompts, garde-fous et gestion des coûts dès le départ.

Conception et implémentation du pipeline RAG
Ingénierie et optimisation des prompts
Validation des sorties et garde-fous
Repli fournisseur et contrôle des coûts

Pipelines d'entraînement et d'inférence

Pipelines automatisés et reproductibles pour la préparation des données, l'entraînement et le déploiement, pour que le réentraînement soit une opération planifiée, pas un bricolage manuel.

Pipelines d'ingestion et de préprocessing
Entraînement distribué (si nécessaire)
Registre de modèles et gestion des artefacts
CI/CD pour le réentraînement

Inférence et monitoring en production

Infrastructure de service qui garde l'inférence rapide, économique et observable. Nous suivons le comportement des modèles en production pour détecter les problèmes avant les utilisateurs.

APIs d'inférence REST et batch
Monitoring des performances des modèles
Détection de dérive et alertes
Optimisation de la latence et des coûts

Comment ça fonctionne

Les projets IA échouent souvent parce que les équipes sautent l'évaluation des données et de l'infrastructure et passent directement au build. Nous ne faisons pas ça.

Évaluation données et faisabilité (1–3 semaines). Nous examinons vos données : volume, qualité, étiquetage et fraîcheur. Nous vous donnons une évaluation honnête de ce qui est réalisable ou non avant de nous engager sur un build. Certains projets ne sont pas prêts pour le ML, et nous le disons.
Sélection de modèle et baseline (1–2 semaines). Nous établissons une baseline avec des approches simples d'abord. Si des heuristiques ou des règles suffisent, nous le disons : c'est souvent moins cher et plus maintenable qu'un modèle entraîné.
Conception pipeline et infrastructure (1–2 semaines). Nous concevons le pipeline d'entraînement, l'architecture d'inférence et la stratégie de monitoring. Ce document est revu avant le build.
Build et entraînement (4–16 semaines). Implémentation du pipeline, entraînement, évaluation et itération. Livré par jalons avec rapports d'évaluation à chaque étape.
Déploiement en production et monitoring. API d'inférence déployée sur votre infrastructure. Tableaux de bord et alertes pour la dérive et les performances.
Passation et documentation. Documentation complète : schéma de données, fiche modèle, diagramme de pipeline, runbook de déploiement. Votre équipe peut réentraîner et redéployer sans nous.

Prix indicatifs

Les coûts IA et ML varient plus que pour les autres logiciels ; ils dépendent fortement de la maturité des données, de la complexité du modèle et des exigences d'infrastructure.

Étude de faisabilité et proof of concept

20 000 €–60 000 €+

Ce que ça couvre : Évaluation des données, modèle baseline, évaluation initiale et recommandation écrite pour savoir s'il faut passer en production et à quel coût.

Idéal pour : Les équipes qui doivent valider si le ML est la bonne approche avant d'engager un budget plus large.

Intégration LLM ou système RAG

40 000 €–200 000 €+

Ce que ça couvre : Intégration d'un grand modèle de langage prête pour la production dans votre produit ou workflow : pipeline RAG, prompts, garde-fous, repli et monitoring. Gestion des coûts pour éviter les surprises sur la facture API.

Idéal pour : Produits qui ont besoin de compréhension de documents, recherche sémantique, classification ou génération.

Système ML complet en production

80 000 €–400 000 €+

Ce que ça couvre : De bout en bout : pipeline de données, entraînement de modèle sur mesure, API d'inférence, monitoring et détection de dérive. Conçu pour la fiabilité, pas pour une démo.

Idéal pour : Équipes avec des cas d'usage validés qui ont besoin d'un système qui tient à l'échelle et peut être maintenu et réentraîné dans le temps.

Les fourchettes sont indicatives. Les honoraires finaux dépendent de la maturité des données, de la complexité du modèle et du périmètre d'infrastructure, le tout évalué lors de la découverte.