Six capacités d'ingénierie, de l'architecture à l'évaluation.

Ce dont un système d'IA a besoin, de bout en bout.

Chaque capacité existe seule et fait aussi partie de chaque mise en place : un système d'automatisation des devis, par exemple, mobilise les six.

Un regard indépendant sur la façon dont votre logiciel est construit.

Du conseil sur l'architecture et sur la façon dont votre équipe développe : revues d'architecture cloud, web et mobile, architectures cibles pour les fonctions d'IA, et le processus de livraison qui les entoure, des pipelines et des tests à la revue de code et au développement assisté par l'IA.

Périmètre

Revues d'architecture et architectures cibles (cloud, web, mobile, .NET et Azure) ; schémas d'intégration au-dessus des ERP et des systèmes existants ; socles multi-tenant et sécurité ; évaluation du processus de développement : chaîne de livraison, environnements, tests, revue de code, documentation, pratiques de développement assisté par l'IA.

Ce que nous livrons

Un diagnostic d'architecture avec les décisions et leurs compromis, une architecture cible et un chemin de migration, une revue du processus de développement avec un plan d'action priorisé, et un accompagnement de votre équipe pendant la mise en œuvre.

Cas d'usage typiques

• Préparer une plateforme existante à recevoir des fonctions d'IA
• Choisir une architecture cloud et d'intégration avant un projet
• Réduire les délais et les défauts d'une chaîne de livraison .NET
• Adopter le développement assisté par l'IA avec revue et contrôles qualité

Stack

.NET et Azure d'abord ; architectures cloud, web et mobiles ; CI/CD, automatisation des tests, observabilité, assistants de code IA et outillage des agents.

Format

2 à 10 jours d'évaluation, prix fixe ; puis des journées de conseil aux côtés de votre équipe.

Des modèles de langage mis au travail sur vos données, de façon fiable.

Recherche documentaire, embeddings, extraction structurée et ingénierie du contexte : les techniques qui transforment un modèle en une fonction qui répond à partir de vos documents et de vos données, avec le bon modèle pour vos contraintes.

Périmètre

Génération augmentée par la recherche (RAG) : découpage, embeddings, recherche hybride et reclassement ; extraction structurée avec indice de confiance ; ingénierie des prompts et du contexte ; choix des modèles entre API hébergées, modèles ouverts et privés ; affinage quand il est justifié ; MCP comme connexion aux outils et aux données.

Ce que nous livrons

Des pipelines de recherche sur vos documents et vos systèmes, des services d'extraction et de classification, des comparatifs de modèles sur vos tâches, l'optimisation des coûts et de la latence, l'intégration dans votre produit ou vos outils internes.

Cas d'usage typiques

• Un assistant sur la documentation technique, les catalogues et l'historique
• Lecture et structuration des demandes entrantes (e-mails, PDF, plans)
• Synthèse et classification de documents et de tickets
• Recherche sémantique sur les données produits et clients

Stack

API Azure OpenAI et OpenAI, Mistral et modèles ouverts servis avec vLLM, Azure AI Search et pgvector, Microsoft.Extensions.AI, MCP.

Format

4 à 12 semaines en mode projet avec un jeu d'évaluation, ou en renfort dans votre équipe.

Des agents qui agissent par des outils, avec les bonnes limites.

Des flux mono et multi-agents qui planifient, appellent des outils, se passent le relais et demandent une validation, construits avec l'OpenAI Agents SDK et le Microsoft Agent Framework, tracés et évalués dès la première version.

Périmètre

Conception des agents et des tâches ; définition et limites des outils ; orchestration multi-agents et passages de relais ; validation humaine dans la boucle ; garde-fous contre l'injection de prompt et les actions dangereuses ; état et mémoire ; traçage et observabilité.

Ce que nous livrons

Architecture des agents, réalisation avec l'OpenAI Agents SDK ou le Microsoft Agent Framework (.NET), connexion aux outils par MCP, points d'approbation, un banc d'évaluation du comportement des agents, déploiement par étapes.

Cas d'usage typiques

• Agents de relance des devis et des commandes
• Enrichissement, notation et relance des leads
• Orchestration back-office entre ERP, CRM et messagerie
• Agents internes pour l'ingénierie et les opérations

Sécurité et gouvernance

Limites d'action, permissions liées à l'identité, étapes d'approbation pour les écritures et les actions à risque, contrôle de l'exposition des serveurs, traçabilité complète.

Format

Cadrage du cas d'usage, architecture, pilote sur un processus, durcissement de la gouvernance, déploiement par étapes.

Tout ce qui, autour du modèle, en fait un système.

Pipelines de données et de documents, anonymisation, orchestration, cache, hébergement, infrastructure d'inférence, supervision et exploitation : l'ingénierie qui transforme un modèle qui marche en un système qui tient en production, dans le cloud ou dans un environnement privé.

Périmètre

Pipelines d'ingestion et de documents ; détection et anonymisation des données personnelles avec notre propre moteur ; orchestration et cache ; déploiement sur cloud public, région Azure France, cloud souverain ou sur site ; déploiement de modèles privés et infrastructure d'inférence ; supervision, alertes et maîtrise des coûts.

Ce que nous livrons

L'architecture et la réalisation du système complet, des modèles privés ou locaux quand les données l'exigent (comparés et hébergés en France ou sur site), l'anonymisation intégrée au pipeline, la passation à l'exploitation ou l'exploitation en abonnement.

Cas d'usage typiques

• Un système d'automatisation des devis connecté à l'ERP
• Un copilote privé pour des équipes qui travaillent sur des données sensibles
• Une plateforme de traitement documentaire avec anonymisation
• Des fonctions d'IA ajoutées à un produit SaaS existant

Sécurité et gouvernance

Hébergement adapté à la sensibilité des données, anonymisation avant tout modèle externe, isolation par client, chiffrement, piste d'audit. Les pilotes peuvent tourner sur notre propre infrastructure GPU en France.

Format

Mise en place en 8 à 12 semaines, puis exploitation et amélioration continue en abonnement mensuel.

La preuve que cela marche, et que cela continue de marcher.

L'évaluation est ce qui donne à un système d'IA le droit de partir en production. Nous construisons les jeux de données, les indicateurs et les contrôles qui mesurent la qualité avant la mise en production et la surveillent ensuite, pour qu'un changement de modèle ou de prompt soit une décision mesurée.

Périmètre

Jeux d'évaluation construits à partir de cas réels ; évaluation hors ligne (exactitude, qualité d'extraction, fidélité aux sources, réussite de la tâche) ; LLM évaluateur calibré par des humains ; contrôles de non-régression sur les changements de prompts et de modèles ; supervision en ligne et comparaison A/B ; tests adverses contre l'injection de prompt et les sorties dangereuses ; suivi des coûts et de la latence.

Ce que nous livrons

Un jeu d'évaluation qui vous appartient, des indicateurs convenus avec le métier, un banc d'évaluation dans votre intégration continue, des tableaux de bord, et les preuves nécessaires aux revues de conformité et de direction.

Cas d'usage typiques

• Décider de changer de modèle ou de fournisseur
• Qualifier un système avant la production
• Supervision continue d'un assistant ou d'un agent
• Documentation pour l'AI Act et les revues de risques internes

Stack

Bancs d'évaluation en .NET et Python, traçage avec OpenTelemetry, tableaux de bord dans votre outil de supervision.

Format

2 à 4 semaines en prestation autonome, et intégrée à chaque pilote et à chaque mise en place que nous livrons.

Vos systèmes, exposés aux assistants et aux agents en sécurité.

Le Model Context Protocol est le moyen par lequel assistants et agents atteignent les systèmes métier. Nous construisons des serveurs MCP au-dessus de votre ERP, votre CRM, votre outil de tickets et vos bases documentaires, avec authentification, permissions cadrées et audit, et nous intégrons les serveurs fournis par vos partenaires.

Périmètre

Conception et réalisation de serveurs MCP ; authentification et autorisation ; outils au plus juste des permissions ; approbation des actions d'écriture ; limitation de débit et audit ; exposition d'outils internes aux assistants d'entreprise et aux outils des développeurs ; clients MCP dans vos propres produits ; intégration de serveurs MCP tiers.

Ce que nous livrons

Des serveurs MCP de production en .NET, déployés dans votre environnement, documentés et supervisés ; un catalogue d'outils avec des permissions par rôle ; l'intégration dans vos agents et vos assistants.

Cas d'usage typiques

• Outils ERP et CRM pour un agent, avec approbation des écritures
• Connaissances de l'entreprise exposées à un assistant d'entreprise
• Systèmes internes mis à disposition des outils d'IA des développeurs
• Intégrations partenaires par un protocole commun

Sécurité et gouvernance

Outils au plus juste des permissions, identité transmise, étapes d'approbation, contrôle de l'exposition des serveurs, journalisation de chaque appel.

Format

2 à 6 semaines par serveur ou par intégration.

Commencer petit, prouver, puis construire.

Chaque intervention est cadrée autour d'un indicateur métier et vous laisse des livrables qui vous appartiennent. Des ingénieurs seniors uniquement, les mêmes personnes de l'atelier à l'exploitation.

L'automatisation commerciale pour les industriels, lancée en 2027.

Trois solutions sur une seule plateforme multi-tenant, hébergée en France, avec une isolation dédiée pour les clients régulés. Un nombre limité de pilotes en avant-première ouvre en 2027.

Vous ne savez pas par où commencer ? Apportez le produit ou le processus, pas la stack.

La première conversation la plus utile porte sur ce que le système doit faire, les données concernées, les contraintes et la façon de mesurer la réussite. L'outillage vient après.