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Ingénierie de plateformes IA
Offrez à vos data scientists et ingénieurs une seule plateforme pour entraîner, déployer et exploiter leurs modèles. Nous concevons et construisons des plateformes IA sur Google Cloud, Azure, AWS ou en hybride — conteneurisées sur Kubernetes ou OpenShift, prêtes pour les GPU et décrites en code pour que chaque environnement soit reproductible.
Nous concevons et construisons la plateforme qui fait tourner votre IA — cloud ou hybride, conteneurisée, prête pour les GPU et décrite en code — pour que vos équipes livrent leurs modèles sur des fondations communes et sécurisées, pas sur des installations au cas par cas.
Ce qui est inclus
- Plateformes IA sur Google Cloud, Azure, AWS ou en hybride
- Charges conteneurisées sur Docker, Kubernetes et OpenShift
- Environnements d'entraînement et d'inférence équipés de GPU
- Infrastructure en tant que code avec Terraform, CloudFormation et Ansible
Comment nous procédons
Un chemin clair, du premier échange à un système que votre équipe exploite.
- Étape 1:
Évaluation de la plateforme
Nous recensons vos charges, vos équipes, vos exigences de sécurité et vos dépenses actuelles, puis définissons ce que la plateforme doit faire.
- Étape 2:
Architecture de référence
Cloud, réseau, clusters, pools de GPU et contrôles d'accès conçus selon vos contraintes.
- Étape 3:
Construction en code
Chaque environnement est écrit en Terraform, CloudFormation ou Ansible, relu et reproductible.
- Étape 4:
Autonomie des équipes et passation
Modèles de projet, guides d'exploitation et travail en binôme, pour que vos ingénieurs intègrent seuls de nouveaux modèles.
Les technologies que nous utilisons
Choisies selon votre environnement : nous travaillons dans votre cloud et avec les outils que vous utilisez déjà.
Cloud
- AWS
- Google Cloud
- Vercel
- Microsoft Azure
Conteneurs et orchestration
- Kubernetes
- Docker
- OpenShift
Infrastructure en tant que code
- Terraform
- CloudFormation
- Ansible
En pratique
Services professionnelsUne plateforme de déploiement ML reproductible pour un cabinet de services professionnels français
Plusieurs prototypes d'IA, mais chaque déploiement était manuel et aucun environnement n'était identique.
Jours → minutesTemps de déploiement, sur une chaîne automatisée
Mission client · anonymisée
Lire l'étude de casQuestions fréquentes
Quel cloud recommandez-vous ?
Celui que vous utilisez déjà. Nous construisons sur Google Cloud, Azure ou AWS, ou sur plusieurs en hybride, et ne recommandons un changement que s'il est clairement justifié.
La plateforme peut-elle tourner sur site ou sans accès à Internet ?
Oui. Kubernetes et OpenShift fonctionnent dans votre propre centre de données comme dans le cloud, y compris dans des environnements isolés.
Comment maîtrisez-vous les coûts GPU ?
Pools de nœuds séparés pour l'entraînement et l'inférence, réduction automatique au repos, quotas par équipe et suivi des coûts par espace de noms : les dépenses restent visibles et bornées.
Pourquoi décrire l'infrastructure en code ?
Chaque environnement est décrit et relu comme du code : il peut être reconstruit, audité et modifié en toute sécurité au lieu de dériver avec le temps.
Que conservons-nous à la passation ?
Les dépôts, le code d'infrastructure, les guides d'exploitation et les tableaux de bord. Nous travaillons en binôme avec vos ingénieurs pendant la construction pour qu'ils exploitent la plateforme en autonomie.