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Nouveau rapport : IA et machine learning à Port Botany, pour les acteurs du fret et du port de Sydney.Lire le rapport

Services

IA générative et LLMOps

Faites passer vos applications LLM de la démonstration à la fiabilité. Nous construisons des cadres de déploiement pour applications RAG, agentiques et LLM, versionnons et évaluons les consignes avant livraison, conditionnons chaque changement à une qualité mesurée et suivons en production le taux d'hallucination, la qualité des réponses, la latence et les coûts.

Nous industrialisons l'IA générative — RAG, agents et applications LLM — avec des consignes versionnées, des jeux d'évaluation, des contrôles avant mise en production et une supervision continue : la qualité est mesurée, les livraisons sont maîtrisées et les coûts restent visibles.

Ce qui est inclus

  • Cadres de déploiement pour applications RAG, agentiques et LLM
  • Orchestration avec LangChain, LangGraph, CrewAI et Vertex AI Agents
  • Versionnage des consignes et évaluations avec contrôles de livraison
  • Suivi du taux d'hallucination, de la qualité des réponses, de la latence et des coûts

Comment nous procédons

Un chemin clair, du premier échange à un système que votre équipe exploite.

  1. Étape 1:

    Revue des usages et des risques

    Nous définissons ce que l'application doit faire, ce qu'elle ne doit jamais faire et le niveau de risque de chaque usage.

  2. Étape 2:

    Construire le jeu d'évaluation

    Vos vraies questions et vos documents, notés sur la fidélité, la pertinence et la sécurité, fixent le niveau que chaque version doit atteindre.

  3. Étape 3:

    Livrer derrière des contrôles

    Consignes et modèles versionnés ne sont promus que si les évaluations sont réussies, puis déployés progressivement.

  4. Étape 4:

    Superviser et améliorer

    Qualité, taux d'hallucination, latence et coûts suivis à chaque version, avec alertes et revues régulières.

Les technologies que nous utilisons

Choisies selon votre environnement : nous travaillons dans votre cloud et avec les outils que vous utilisez déjà.

Plateformes MLOps

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Vertex AI
  • MLflow
  • Kubeflow
  • Prometheus
  • Grafana

Cloud

  • AWS
  • Google Cloud
  • Vercel
  • Microsoft Azure

IA générative

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Hugging Face
  • LangChain
  • LangGraph
  • CrewAI
  • Vertex AI Agents

En pratique

Santé

IA documentaire clinique pour un cabinet de santé australien

Les cliniciens passaient des heures à lire à la main comptes rendus, courriers d'adressage et dossiers patients.

~70 %De temps de lecture des documents cliniques en moins

Mission client · anonymisée

Lire l'étude de cas

Questions fréquentes

Quels modèles et cadres utilisez-vous ?

Nous travaillons avec OpenAI et d'autres grands fournisseurs de modèles, et orchestrons avec LangChain, LangGraph, CrewAI ou Vertex AI Agents, choisis selon votre usage, vos données et vos contraintes.

Comment mesurez-vous la qualité d'un LLM ?

Avec un jeu d'évaluation construit à partir de vos vraies questions et de vos documents, noté sur la fidélité, la pertinence et la sécurité, et relu par des personnes quand les scores automatiques ne suffisent pas.

Comment surveillez-vous les hallucinations ?

Les réponses sont confrontées à leurs sources et échantillonnées pour relecture. Taux d'hallucination, qualité des réponses, latence et coûts sont suivis à chaque version, avec des alertes quand ils évoluent.

Cela peut-il tourner dans notre propre cloud ?

Oui. La recherche documentaire, l'orchestration et la supervision peuvent tourner dans votre compte cloud, avec un accès aux modèles via les points d'accès régionaux de votre fournisseur si nécessaire.

Comment la gouvernance est-elle assurée ?

Consignes, modèles et résultats d'évaluation sont versionnés avec une piste d'audit, l'accès est contrôlé et les usages à risque passent par une validation humaine, dans une démarche alignée sur le RGPD et l'EU AI Act.

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