Service — IA & Data Engineering
IA & Data Engineering
Systèmes IA de niveau production — intégrations LLM, agents autonomes, pipelines RAG, automatisation n8n et infrastructure de data engineering. Du prototype à l'échelle enterprise, sans le battage médiatique.
Une IA qui arrive en production — pas seulement en présentation.
La plupart des projets IA échouent au déploiement. Nous développons des systèmes IA fiables, observables et rentables qui fonctionnent 24h/24.
Fiabilité de niveau production
Gestion des erreurs, chaînes de fallback, monitoring des coûts et observabilité intégrés. Des systèmes IA qui fonctionnent sans surveillance humaine.
Architecture agnostique aux LLMs
Nous développons autour d'abstractions — remplacez GPT-4 par Claude ou Llama sans réécrire votre application. Pérenne dès le premier jour.
Vrai data engineering
Pipelines ETL, vector stores, data lakes et feature engineering. L'IA n'est aussi bonne que les données sur lesquelles elle fonctionne.
ROI mesurable
Nous définissons les métriques de succès avant d'écrire du code. Chaque système IA est livré avec des tableaux de bord prouvant la valeur métier.
Solutions IA & données full-stack
Des wrappers LLM aux agents autonomes et aux plateformes de données enterprise — nous développons tout.
Intégration & fine-tuning de LLMs
GPT-4, Claude, Gemini ou LLMs open-source (Llama, Mistral) intégrés dans votre produit. Fine-tuning et prompt engineering inclus.
Agents IA & systèmes autonomes
Agents IA multi-étapes qui naviguent sur le web, exécutent du code, appellent des APIs et réalisent des tâches complexes avec une supervision humaine minimale.
Systèmes RAG & bases de connaissances
Retrieval-Augmented Generation sur vos documents, PDFs ou bases de données. Des réponses précises ancrées dans vos données.
n8n & automatisation des workflows
Automatisation des workflows alimentée par IA avec n8n, Make ou orchestration personnalisée. Connectez plus de 400 services avec une logique de décision intelligente.
Pipelines de données & ETL
Pipelines de données fiables avec Airflow, dbt ou Python personnalisé. Streaming en temps réel (Kafka) ou traitement par lots à grande échelle.
Modèles prédictifs & ML
Prédiction du churn, prévision de la demande, détection de fraude et moteurs de recommandation entraînés sur vos données.
Bases de données vectorielles & embeddings
Pinecone, Weaviate, Qdrant ou pgvector pour la recherche sémantique et le RAG. Nous concevons le pipeline d'embedding et la stratégie de retrieval.
Chatbots IA & copilotes
Chatbots contextuellement conscients qui comprennent votre domaine, s'intègrent à votre CRM et transfèrent vers des humains de manière transparente.
De l'audit des données à l'IA en production
Audit des données & faisabilité
Nous auditons la qualité, le volume et la structure de vos données. Nous définissons ce que l'IA peut et ne peut pas faire pour votre cas d'usage — sans survente.
Architecture & PoC
Nous concevons l'architecture IA et développons une preuve de concept en 2 à 3 semaines. Vous voyez des résultats avant de vous engager dans le développement complet.
Développement & évaluation
Développement itératif avec évaluation rigoureuse. Benchmarks de précision, profilage des coûts, tests de latence et garde-fous de sécurité.
Déploiement & monitoring
Déploiement en production avec observabilité complète — coûts de tokens, latence, dérive de précision et alertes automatisées en cas de baisse de qualité.
Questions fréquentes
Avec quels modèles IA travaillez-vous ?
OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Google (Gemini) et modèles open-source (Llama 3, Mistral). Architectures agnostiques aux modèles pour que vous puissiez changer de fournisseur sans reconstruire.
Qu'est-ce que le RAG et en ai-je besoin ?
Le RAG permet à un LLM de répondre à des questions basées sur vos propres documents ou bases de données. Vous en avez besoin si vous voulez une IA qui connaît vos produits, politiques ou données internes.
Comment assurez-vous la précision de l'IA ?
Pipelines d'évaluation mesurant la précision, le taux d'hallucination et la latence. Prompting chain-of-thought, validation des sorties et fallbacks humains en boucle.
Pouvez-vous automatiser les workflows métier avec l'IA ?
Oui. n8n, Python personnalisé ou agents LangChain pour le traitement de documents, le tri d'emails, le scoring de leads, la génération de rapports et l'automatisation du support client.
Combien coûte le développement IA ?
Une intégration LLM simple commence à partir de 8 000 $. Un système RAG complet coûte de 20 000 à 50 000 $. Les agents IA complexes démarrent à partir de 40 000 $. Commence toujours par un PoC délimité.
Mes données sont-elles sécurisées lors de l'utilisation de LLMs ?
Oui. Déploiements LLM on-premise ou cloud privé, configuration des politiques de rétention des données, anonymisation des PII et contrôles d'accès stricts.
L'IA peut-elle s'intégrer aux logiciels existants ?
Oui. Intégrations avec CRM (Salesforce, HubSpot), ERP (SAP, Odoo), bases de données, APIs internes et services tiers.
De quelles données avons-nous besoin pour commencer ?
Pour le RAG : documents, PDFs ou bases de données. Pour les modèles prédictifs : 12+ mois de données historiques. Nous effectuons un audit gratuit des données pour évaluer la préparation.
Développons votre système IA
Partagez votre cas d'usage, vos données et votre objectif. Nous répondons dans les 24 heures avec une proposition de PoC et une évaluation réaliste.
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