L'Ingénierie de l'Intelligence.
De la recherche à la production. Nous construisons des systèmes d'IA évolutifs, fiables et observables qui résolvent des problèmes concrets.
Systèmes RAG d'Entreprise
Recherche hybride, reranking et génération avec citations à grande échelle.
Agents Autonomes
Agents autonomes avec planification, utilisation d'outils et raisonnement multi-étapes.
LLM Ops et Évaluation
Observabilité des modèles, suivi de la latence et évaluation automatisée.
Intégration Multimodale
Fusion de modèles texte, vision et audio pour une compréhension globale.
Architecture Vectorielle
Recherche vectorielle évolutive avec Qdrant et Pinecone à latence sub-milliseconde.
Fine-Tuning
Modèles de domaine personnalisés avec LoRA/QLoRA sur Llama 3, Mistral.
Edge AI
Inférence locale avec ONNX et formats quantifiés pour des applications axées sur la confidentialité.
Flux de Décision de l'Agent IA
Regardez un agent autonome décomposer une tâche complexe, appeler des outils, raisonner et fournir des résultats.
Moteur de Recherche Sémantique
Recherche de similarité vectorielle côté client — saisissez une requête et voyez les résultats classés par sens, pas par mots-clés.
Fonctionne dans votre navigateur. Les systèmes de production utilisent des bases de données vectorielles et des modèles d'embedding.
Pipeline Multimodal
Déposez un document pour voir la pipeline de traitement en action
Réception des données brutes
OCR / Transcription / Extraction
Conversion en espace vectoriel
Stockage dans la BD vectorielle
Requête et récupération des résultats
Moteur RAG pour Base de Connaissances Interne
Entreprise SaaS B2B · Mission de 6 semaines
Une entreprise SaaS de taille moyenne comptait plus de 15 000 documents internes répartis entre Confluence, Notion et Google Drive. Son équipe de support passait en moyenne 12 minutes par ticket rien que pour rechercher les informations pertinentes.
Nous avons construit un pipeline de génération augmentée par récupération qui ingère des documents des trois sources, les découpe selon des frontières sémantiques et les indexe dans un vector store Qdrant. La recherche hybride (dense + BM25 sparse) avec reranking par cross-encoder fait remonter les passages les plus pertinents.
L'interface conversationnelle intégrée à leur tableau de bord de support fournit des réponses citées en moins de 200ms. Chaque réponse inclut des liens vers les sources pour vérification.