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Multi-agents

Solutions d’IA sur mesure

Pour les problèmes auxquels aucun modèle standard ne convient. Nous concevons et développons des architectures multi-agents, des modèles ajustés avec précision, des cadres d’évaluation sur mesure et des outils d’IA spécialement conçus, intégrés à votre infrastructure existante.

Livré depuis Bruxelles pour les équipes belges, néerlandaises, allemandes et européennes qui ont besoin d’une mise en œuvre de l’IA tenant compte du RGPD, sans dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Multi-agentsAjustement finSur mesure
Ce que nous développons

Une IA conçue sur mesure pour les problèmes qui ne correspondent à aucun modèle

Architectures multi-agents, modèles affinés, cadres d’évaluation sur mesure et outils propres au domaine — intégrés à votre infrastructure existante.

01

Systèmes multi-agents

Architectures d’agents coordonnées dans lesquelles plusieurs agents d’IA collaborent, délèguent et partagent le contexte pour résoudre des tâches complexes.

  • Décomposition et délégation des tâches
  • Protocoles de communication inter-agents
  • Contexte et mémoire partagés
  • Exécution parallèle avec convergence
02

Ajustement fin des modèles

Des modèles entraînés sur vos données propriétaires pour une précision propre à votre domaine que les modèles génériques ne peuvent pas atteindre.

  • Pipelines d’entraînement sur mesure
  • Constitution du jeu de données d’évaluation
  • Tests A/B par rapport aux modèles de base
  • Workflows de réentraînement incrémental
03

Workflows augmentés par l’IA

Composants d’IA intégrés aux processus métier existants afin d’améliorer la prise de décision humaine aux moments critiques.

  • Classification et routage
  • Extraction et enrichissement des données
  • Analyse prédictive
  • Compréhension de documents
04

Sécurité et évaluation

Garde-fous, cadres d’évaluation et suivi sur mesure pour garantir un comportement fiable des systèmes d’IA en production.

  • Pipelines de validation des résultats
  • Détection et suivi des biais
  • Tableaux de bord de suivi des performances
  • Suites de tests de régression
Cadre décisionnel

Quand une IA sur mesure est-elle pertinente ?

L’IA sur mesure est un investissement pertinent lorsque votre cas d’usage répond à un ou plusieurs de ces critères.

Votre avantage concurrentiel en dépend

La fonctionnalité dont vous avez besoin n’existe pas sous forme de produit prêt à l’emploi, et la développer vous procure un avantage concurrentiel durable.

La précision propre au domaine est essentielle

Les modèles génériques échouent sur vos données. Vous avez besoin de niveaux de précision qui nécessitent un ajustement fin sur des jeux de données propriétaires.

Raisonnement complexe en plusieurs étapes

Votre cas d’usage nécessite des agents d’IA coordonnés, et non une simple requête — avec une logique de branchement, l’utilisation d’outils et la gestion d’état.

Contraintes réglementaires ou de conformité

Vous avez besoin d’un contrôle total sur la résidence des données, le comportement des modèles, les pistes d’audit et les garde-fous de sécurité.

Les économies d’échelle le justifient

Le volume de travail justifie l’investissement initial — des milliers de décisions par jour qui nécessitent actuellement un jugement humain.

Les outils existants se combinent difficilement

Vous avez essayé d’assembler plusieurs outils d’IA, mais la charge liée à leur intégration et les écarts de qualité ne sont pas acceptables.

Cas d’usage

Quelles équipes développent avec une IA sur mesure

De l’intelligence documentaire aux agents de recherche autonomes — chaque système est conçu pour répondre à un besoin opérationnel spécifique.

Traitement intelligent des documents

Extrayez, classez et acheminez les informations issues de documents non structurés — contrats, factures, dossiers médicaux, actes juridiques.

Extraction par OCR + NLPMappage des schémasRègles de validationRoutage en aval

Aide prédictive à la décision

Faites ressortir des signaux exploitables à partir des données historiques — prévision de la demande, risque d’attrition, optimisation des prix et allocation des ressources.

Modèles de séries chronologiquesIngénierie des caractéristiquesÉvaluation du niveau de confianceDéclencheurs d’alertes

Agents de recherche autonomes

Des agents qui collectent, synthétisent et résument des informations provenant de vastes corpus — études de marché, veille concurrentielle, audits préalables.

Recherche multisourceSuivi des citationsSynthèses structuréesÉtapes de validation humaine

Pipelines de génération de contenu

Systèmes de contenu prêts pour la production — textes conformes à la marque, descriptions de produits, variantes localisées et résultats vérifiés pour leur conformité.

Ajustement fin de la voix de la marqueModes modèle + format libreMultilingueÉvaluation de la qualité

Systèmes de détection des anomalies

Surveillance en temps réel de la fraude, des défauts de qualité, des menaces de sécurité ou des anomalies opérationnelles dans les flux de données à haut volume.

Référentiels de motifsAjustement des seuilsAcheminement des alertesRéduction des faux positifs

Construction d’un graphe de connaissances

Créez des connaissances structurées à partir de données non structurées — extraction d’entités, cartographie des relations et bases de données de graphes interrogeables.

Reconnaissance d’entitésExtraction de relationsStockage du grapheRequêtes en langage naturel
Architecture

Comment nous concevons des systèmes d'IA sur mesure

Quatre couches interconnectées — des données brutes à une observabilité adaptée à la production.

Couche de données

Ingérez, nettoyez et préparez les données issues de toutes les sources — API, bases de données, documents et flux en temps réel.

  • Pipelines ETL et de streaming
  • Validation des données et application des schémas
  • Magasins de caractéristiques et bases de données vectorielles
  • Jeux de données avec gestion des versions

Couche de modèles

Sélectionnez, entraînez, affinez et évaluez les modèles selon vos critères de réussite spécifiques.

  • Sélection du modèle de fondation
  • Ajustement fin sur des données propriétaires
  • Ingénierie des prompts et chaîne de raisonnement
  • Évaluation comparative et tests continus

Couche applicative

Intégrez des capacités d’IA à vos systèmes au moyen d’API, d’agents et de l’orchestration des workflows.

  • Intégration d’API et de SDK
  • Orchestration des agents et utilisation des outils
  • Intégration aux flux de travail
  • Composants de l’interface utilisateur

Couche d’observabilité

Surveillez, journalisez, alertez et améliorez — chaque prédiction, chaque décision, chaque résultat.

  • Journalisation et traçage des inférences
  • Surveillance de la dérive et de la qualité
  • Suivi des coûts et de la latence
  • Déclencheurs automatisés de réentraînement

Sécurité dès la conception

Chaque système comprend des garde-fous

Validation des résultats, points de contrôle humains pour les décisions critiques, suivi des biais et journalisation complète — intégrés à l’architecture dès le départ.

Compatible avec le CI/CD

S’adapte à vos pratiques d’ingénierie

S’intègre à vos pipelines CI/CD, systèmes de surveillance et workflows de déploiement existants afin que le système d’IA soit traité comme tout autre service de production.

Processus

De la définition du problème à la production

Un processus structuré qui réduit les risques et accélère la mise en production.

01

Définition du problème

Comprenez le défi précis, définissez des critères de réussite mesurables et déterminez si une IA sur mesure est l’approche adéquate par rapport à des solutions plus simples.

Résultat

Décision go/no-go + indicateurs de réussite

02

Conception de l’architecture

Concevez l’architecture du système — sélection des modèles, pipelines de données, points d’intégration, contraintes de sécurité et cadre d’évaluation.

Résultat

Plan technique + exigences en matière de données

03

Développer et évaluer

Développez le système de manière itérative. Entraînez-le, évaluez-le et affinez-le par rapport aux références définies. Testez-le sur des cas limites réels.

Résultat

Système validé répondant aux critères de référence

04

Déployer et surveiller

Passez en production avec une surveillance, des alertes, une capacité de retour en arrière et un plan de maintenance et d’amélioration continues des modèles.

Résultat

Système de production + plan de maintenance

FAQ

Questions fréquentes

Quand une IA sur mesure est-elle pertinente par rapport à l’utilisation de services existants ?
L’IA sur mesure est pertinente lorsque votre avantage concurrentiel dépend d’une capacité qu’aucun outil existant ne fournit : données uniques, exigences de précision propres à votre domaine ou workflows complexes en plusieurs étapes nécessitant des agents d’IA coordonnés.
Avons-nous besoin de nos propres données pour affiner un modèle ?
Oui, le fine-tuning nécessite des données propriétaires. Nous vous aidons à préparer, nettoyer et structurer vos données pour l’entraînement. Si vous ne disposez pas encore de suffisamment de données, nous pouvons commencer par des approches d’ingénierie de prompts et de RAG pendant que vous constituez votre jeu de données.
Comment garantissez-vous la sécurité de l'IA dans les systèmes sur mesure ?
Chaque système sur mesure comprend une validation des résultats, des garde-fous, des points de contrôle avec intervention humaine pour les décisions critiques, un suivi des biais et une journalisation complète. Nous intégrons la sécurité dès la conception de l’architecture, plutôt que de l’ajouter après coup.
Pouvez-vous intégrer une IA sur mesure à notre pipeline CI/CD existant ?
Oui. Nous nous intégrons à votre infrastructure existante, notamment aux pipelines CI/CD, aux systèmes de surveillance et aux workflows de déploiement, afin que le système d’IA s’intègre naturellement à vos pratiques d’ingénierie.
Combien de temps dure généralement un projet d'IA sur mesure ?
Cela dépend de la complexité. Un workflow ciblé, enrichi par l’IA, peut être mis en production en 4 à 6 semaines. Les systèmes multi-agents ou les modèles affinés nécessitent généralement 8 à 12 semaines entre la définition du problème et le déploiement en production, avec des jalons itératifs tout au long du processus.
Et si nous n’avons pas encore de définition claire du problème ?
Nous commençons par une phase de découverte afin d’évaluer vos données, vos processus et vos objectifs. Nous vous aidons à définir précisément le problème, à déterminer des critères de réussite mesurables et à établir si une IA sur mesure est la bonne approche — ou si une solution plus simple conviendrait mieux.
Comment gérez-vous la dérive des modèles et leur maintenance ?
Chaque système comprend un suivi de la dérive du modèle, de la dégradation de la qualité des résultats et des variations de performance. Nous configurons des déclencheurs automatisés de réentraînement et établissons une cadence de maintenance afin que le système reste précis à mesure que vos données et votre entreprise évoluent.
Avec quels modèles et frameworks travaillez-vous ?
Nous sommes indépendants des modèles. Nous travaillons avec OpenAI, Anthropic, des modèles open source (Llama, Mistral) et des options hébergées dans le cloud (AWS Bedrock, Google Vertex). Le choix du modèle dépend de vos exigences en matière de précision, de latence, de coût et de résidence des données.
Une IA sur mesure peut-elle fonctionner parallèlement à notre automatisation existante ?
Absolument. Les composants d’IA sur mesure sont conçus comme des services modulaires qui s’intègrent à vos flux de travail, plateformes d’automatisation et outils professionnels existants — non pour les remplacer, mais pour y ajouter une couche d’intelligence.

Intéressé par IA sur mesure?

Parlez-nous de votre cas d’usage. Nous évaluerons si ce service est adapté et comment démarrer.