Un modèle qui parle votre métier.
En clairDes modèles d’IA adaptés à votre métier, personnalisés à partir de vos données et déployés selon vos exigences de contrôle et de confidentialité.
L’enjeu
Les modèles généralistes ne connaissent ni vos produits, ni vos termes, ni vos règles. Et une partie de vos données ne peut pas sortir de l’entreprise.
- Des réponses qui ignorent votre vocabulaire et votre contexte
- Des données sensibles qui ne peuvent pas partir vers des services d’IA externes
- Des coûts d’usage qui grimpent avec les volumes
- La dépendance au modèle d’un seul fournisseur
Ce que nous faisons
Adaptation de modèles existants
Un modèle open source ou commercial adapté (fine-tuning) à vos données et à vos tâches, pour répondre comme votre métier l’exige.
Modèles spécialisés
Des modèles plus petits, entraînés pour une tâche : classer, extraire, noter, détecter. Rapides et économiques à exploiter.
Déploiement privé
Le modèle tourne dans votre cloud ou sur vos serveurs. Les connexions externes sont définies et contrôlées avec vous.
Évaluation sur vos cas
La qualité mesurée sur vos exemples réels, avant et après l’adaptation, puis suivie en production.
Un modèle adapté à votre métier
Les droits sur les livrables sont précisés au contrat, dans le respect des licences des modèles utilisés.
Vos données
Elles restent dans votre environnement, pendant l’adaptation comme à l’usage.
Votre modèle
Les droits d’utilisation, l’accès aux poids et les possibilités de transfert sont définis selon le contrat et la licence du modèle choisi.
Pas de dépendance
Le modèle peut être déplacé, remplacé ou adapté de nouveau, par nous ou par une autre équipe.
Des coûts maîtrisés
Un modèle dimensionné pour sa tâche coûte souvent bien moins cher à exploiter qu’un modèle généraliste.
Exemples de cas d’usage
Des situations types où un modèle sur mesure se justifie.
Un modèle pour des données réglementées
- Contexte
- Des données de santé, financières ou RH ne peuvent pas être envoyées à des services d’IA externes.
- Résultat
- Un modèle open source adapté et déployé chez vous, avec des flux externes limités au périmètre approuvé.
Votre vocabulaire technique
- Contexte
- Un modèle généraliste confond les références produits et les termes techniques propres à l’entreprise.
- Résultat
- Un modèle adapté sur votre documentation, qui emploie correctement vos termes, mesuré sur de vraies questions.
Classer de gros volumes à moindre coût
- Contexte
- De gros volumes de documents ou de messages à classer chaque mois, avec un modèle généraliste lent et coûteux.
- Résultat
- Un petit modèle spécialisé, aussi précis sur cette tâche, plus rapide et moins cher à exploiter.
Moins dépendre d’un seul fournisseur
- Contexte
- Une fonctionnalité critique dépend entièrement du modèle d’un fournisseur externe.
- Résultat
- Un modèle équivalent hébergé par l’entreprise, avec la possibilité de passer de l’un à l’autre.
Résultats visés
- Un modèle qui comprend votre métier
- Des données sensibles gardées dans votre environnement
- Des coûts d’exploitation adaptés à vos volumes
- Un modèle adapté à votre métier et que vous pouvez déplacer
D’un modèle généraliste au vôtre
- 01
Définir la tâche
Ce que le modèle doit faire, sur quelles données, et comment sa qualité sera mesurée.
- 02
Préparer les données
Des exemples sélectionnés, nettoyés et annotés avec vos experts.
- 03
Adapter et évaluer
L’adaptation (fine-tuning), puis la comparaison avec le modèle généraliste sur vos cas réels.
- 04
Déployer en privé
Installation dans votre environnement, supervision, et nouvelle adaptation quand vos données évoluent.
Inclus dans chaque projet
Ce qui accompagne chaque projetDonnées
Rassembler, nettoyer, structurer les données. C’est la base de tout projet IA qui fonctionne.
Sécurité & conformité
Des données sous contrôle, un hébergement chez vous possible, la traçabilité et des accès contrôlés. Le RGPD, l’APPI japonaise et la PDPO de Hong Kong sont pris en compte, et nous nous adaptons à vos exigences de sécurité et à vos audits.
Exploitation & évaluation de la qualité
Surveillance en production, mesure de la qualité des réponses de l’IA, garde-fous, amélioration continue et maîtrise des coûts.
Formation & internalisation
Formation des dirigeants et des équipes à l’IA, transfert de compétences, documentation.
Votre métier a-t-il besoin de son propre modèle ?
Parlez-nous de la tâche et des données. Nous vous dirons si adapter un modèle en vaut la peine, ou si un modèle existant suffit.