AI Engineering
RAG, Agents IA, LLMOps : on construit avec vos équipes des architectures et systèmes qui exploitent l'IA à l'échelle en production.
- Concevoir des architectures IA robustes (RAG, agents, LLM) adaptées à vos cas d'usage
- Industrialiser vos systèmes IA avec des pratiques LLMOps éprouvées
- Mettre en place l'évaluation systématique de vos modèles et systèmes
- Monter vos équipes en compétence sur l'AI Engineering
Facteurs clés d'une transformation IA réussie
RAG, Agents IA, LLMOps : on construit avec vos équipes des architectures et systèmes qui exploitent l'IA à l'échelle en production.
Architecture & design de systèmes IA
Choisir les bons patterns (RAG, IA agentique, MCP) et architecturer des systèmes IA adaptés à vos cas d'usage et contraintes.
RAG & knowledge management
Pipelines RAG performants : ingestion, chunking, retrieval, évaluation. Le context engineering au cœur de la précision.
LLMOps & mise en production
CI/CD, versioning de prompts, monitoring et observabilité. Vos systèmes IA méritent les mêmes standards que vos APIs.
Évaluation & qualité
Évaluer systématiquement vos systèmes IA : LLM-as-judge, framework RAGAS, benchmarks métier. Mesurer pour améliorer.
Les étapes de l'accompagnement
Une méthodologie séquentielle pour concevoir, construire et opérer vos systèmes IA en production, du cadrage initial au coaching expert.
Diagnostic technique
Analyse de votre stack existante, identification des cas d'usage IA prioritaires et cadrage technique.
Ce qu'on fait
- Cartographier votre stack technique et vos flux de données existants
- Identifier les cas d'usage IA à plus fort impact business
- Évaluer la maturité de votre organisation sur l'AI Engineering
- Cadrer les contraintes techniques, réglementaires et de coûts
Livrables
- Cartographie de la stack et des cas d'usage IA
- Audit de maturité AI Engineering
- Roadmap priorisée avec quick wins
Prêt à accélérer votre transformation ?
Nos experts construisent avec vous l'accompagnement qui correspond à vos enjeux.