05Engagement du parcours

Production Build & Operate

Les démos ne font pas avancer une entreprise. Les systèmes oui.

Nous construisons des systèmes IA et data production-grade intégrés à votre environnement, vos workflows et votre stack technique. Notre focus n'est pas seulement le modèle ou le prototype, c'est livrer un système sur lequel les utilisateurs peuvent compter en conditions réelles : backend, frontend, intégrations, évaluation, observabilité, gouvernance, et l'onboarding nécessaire à l'adoption.

Format: Équipe complète · Sprints agiles · Déploiement continu · Phase d'opération
Équipe: Squad pluridisciplinaire dimensionnée au cas d'usage, Data Engineers, Data Scientists, ingénieurs logiciel, ML engineers, UX/UI, DevOps, dirigée par un architecte solution et un partenaire d'engagement.

Adapté à

Organisations prêtes à passer du prototype au système opérationnel à l'échelle de l'entreprise.

Les questions que les équipes nous posentavant de choisir cet engagement

ENTRY 001
Comment passer du pilote à la production sans casser ce qui marche ?
ENTRY 002
Comment mesurer la fiabilité et réduire le risque opérationnel ?
ENTRY 003
Comment intégrer la supervision humaine là où ça compte ?
ENTRY 004
Quelles équipes doivent porter le système après le lancement ?

Ce que nous faisons

01
Assistants IA et copilotes pour l'entreprise
02
Plateformes RAG et de gestion de la connaissance
03
Workflows métier agentiques
04
Expériences client et collaborateur augmentées par l'IA
05
Pipelines data et plateformes analytiques
06
Systèmes ML et d'aide à la décision
07
Couches backend, frontend et intégration
08
Mise en place monitoring, évaluation et gouvernance
09
Déploiement, QA et processus de mise en production

Ce que vous repartez aveclivrables tangibles de cet engagement

Système IA prêt pour la production, intégré à vos opérations
APIs, pipelines data et interfaces utilisateurs
Fondation technique sécurisée et scalable
Cadre d'évaluation et de monitoring
Documentation et matériel de transfert
Onboarding utilisateur et accompagnement à l'adoption

Résultat

Un système IA en service, ancré dans les opérations réelles, prêt à passer à l'échelle.

Cas client associé

CAHPP, traitement de commandes ramené de semaines à heures (-80 %). Carrefour, résolution automatisée de tickets IT de 17 % à 30 %. BMW, showroom immersif agentique transformant l'intérêt digital en leads qualifiés.

Ce que couvre « Operate »disponible dans Build & Operate ou comme service géré séparé

LLMOps & MLOps: Versioning des modèles et prompts, pipelines de déploiement, rollback, A/B entre versions, gestion structurée des releases.
Monitoring qualité: Qualité de la récupération, taux d'hallucination, ancrage des réponses, évaluation contre datasets de référence, régressions automatisées.
Coût & latence: Suivi du coût par requête et par fonctionnalité, percentiles de latence (p50/p95/p99), dashboards token economics, alertes d'anomalies.
Détection de drift: Drift data, modèle et concept sur les entrées, sorties et comportements aval, avec alerting et triage.
Boucles de feedback: Corrections utilisateurs, votes, déclencheurs d'escalade et annotations opérateurs, alimentant un backlog d'amélioration continue.
Gestion d'incidents: Runbooks, alerting, astreinte si requis, post-mortems, support adossé à SLA pour les systèmes critiques.
Revue de gouvernance: Audits périodiques, reporting de conformité IA Act et RGPD, model cards, revues d'accès, contrôles de traçabilité.

Ce qui se combine bien avecengagements souvent menés avec celui-ci

prochaine étape

30 minutes suffisent pour savoir si nous sommes le bon partenaire.

Nous arrivons préparés, posons les questions difficiles et vous disons honnêtement si vous devriez parler à quelqu'un d'autre.

Réserver 30 min de cadrage