De l'idée à la production
une méthode en 4 temps.
Cadrage technique
Spécification fonctionnelle, choix d'architecture, choix de la stack.
Réalisation
Développement itératif, démonstrations régulières, ajustements.
Tests & recette
Validation fonctionnelle et technique avec vos équipes.
Mise en prod & transfert
Déploiement, documentation, formation des équipes techniques.
Votre IA, sur vos serveurs,
connectée à vos données.
Vos données sont sensibles. Elles ne devraient pas transiter par des serveurs tiers. Nous déployons des modèles d'IA open source directement sur votre infrastructure — aucune donnée ne sort de vos murs.
Grâce à l'approche RAG (Retrieval-Augmented Generation), vos assistants IA puisent leurs réponses dans vos propres bases de connaissances : documentation interne, procédures, contrats, historiques. Des réponses fiables, contextualisées, et à jour.
LLM open source locaux
Installation et configuration de modèles de langage open source (Llama, Mistral, Qwen) sur vos propres serveurs. Aucune dépendance à un fournisseur cloud, contrôle total de vos données et de vos coûts.
Bases vectorielles & RAG
Mise en place de bases de données vectorielles (Qdrant, ChromaDB, Weaviate) indexées sur vos documents internes. L'IA retrouve l'information pertinente et génère des réponses sourcées — pas d'hallucinations, que des faits.
Souveraineté & sécurité
Vos données restent sur vos serveurs. Aucun appel API externe, aucune fuite possible. Compatible avec les exigences de confidentialité les plus strictes — défense, santé, industrie, finance.
« Le cadrage technique préalable est systématiquement inclus dans nos audits. »
La méthode trouve son point d'entrée dans l'audit, et se déploie via l'intégration sur mesure.