Industrie
Maintenance prédictive & assistant atelier
- Détection anomalies temps réel
- Copilote technicien sur tablette
- -32% temps d'intervention
Cas documenté→
Agence IA sur mesure
L'intelligence
qui transforme
votre métier.
Sinova IA conçoit, déploie et opère des agents intelligents 100% sur mesure: RAG, MCP, multi-agents, callbots, fine-tuning et IA souveraine — du POC en 7 jours à l'industrialisation en 4 semaines maximum.
IA souveraine FR·Audit cyber inclus·POC 7 jours·Industrialisation 4 semaines max
Sinova Core · v2.0
Stack & écosystème technologique
4sem.
Industrialisation
De l'audit à la mise en production en 4 semaines, sans glissement de planning.
7j
Premier POC
Prototype testable en main des utilisateurs métier dès la première semaine.
100%
Souverain & FR
Données et modèles hébergés en France, RGPD et AI Act by design.
<800ms
Latence callbots
Voix temps réel mesurée bout en bout, conversations fluides en production.
Nos engagements
Trois engagements
non négociables.
Sur ces trois points, on ne transige pas. Si l'un d'entre eux est incompatible avec votre projet, on vous le dit dès le premier RDV.
Vos données restent chez vous
Aucun corpus client, aucun prompt, aucune trace ne quitte votre périmètre sans votre accord explicite. Trois modes au choix : cloud souverain FR (Scaleway, OVH, Outscale), cloud privé chez votre hyperscaler, ou on-premise sur vos GPU.
Notre preuve
Réversibilité documentée dès le cadrage. Vos clés, vos modèles, vos logs.
Du POC à la prod, sans rupture
On ne livre pas un notebook Jupyter qu'on appelle « POC ». On livre un système intégré à votre SI, observable, monitoré, versionné, avec runbook et SLA. Le passage en production n'est pas une nouvelle phase commerciale : c'est la phase 4 du même chantier.
Notre preuve
Industrialisation en 4 semaines max, jalons hebdo, code source remis.
Tout est mesuré, tout est sourcé
Pas de réponse sans citation, pas de système sans évaluation continue. Faithfulness, recall, answer-relevancy, latence, coût par run : chaque indicateur est tracé, exposé en dashboard, et fait l'objet d'un seuil contractuel.
Notre preuve
Eval suite Ragas + LLM-as-judge livrées avec le projet. SLO partagé.
Méthodologie
De l'idée au déploiement,
en 4 semaines max
Une approche industrielle inspirée du software factory. Livrables courts, mesurables, réversibles à chaque étape.
01
Audit & cartographie
Nous auscultons vos process, vos données, vos outils. Identification des 3 cas d'usage IA à plus fort ROI.
1-2 semaines
02
Cadrage & architecture
Spécifications fonctionnelles, choix des modèles, design de l'architecture (RAG, agents, intégrations).
1 semaine
03
POC & itérations
Prototype fonctionnel en 2-3 semaines. Tests utilisateurs, mesure des gains, ajustement du périmètre.
3-4 semaines
04
Industrialisation & run
Déploiement production, formation des équipes, monitoring, MCO. SLA garanti, évolutions continues.
Continu
Capacités techniques
Trois piliers,
une stack maîtrisée de bout en bout.
Pas de buzzword : voici précisément ce que l'on construit pour vous, avec quels outils, et comment on mesure que ça marche.
PILIER 01
RAG sourcé & évalué
Vos documents, des réponses citées, mesurées.
On indexe vos corpus (PDF, intranet, ERP, tickets, mails) dans une base vectorielle privée. Recherche hybride dense + BM25, reranking, citations cliquables, et un harnais d'évaluation Ragas pour piloter la qualité comme on pilote un service en production.
- Indexation incrémentale avec ACL héritées de votre SI
- Citations sourcées (numéro de page, section, lien)
- Reranking + filtre métadata pour précision >85%
- Eval continue (faithfulness, recall, answer-relevancy)
- OCR documents scannés, tableaux, schémas
Stack technique
Vector storepgvector / Qdrant
Embeddingbge-m3 / Voyage
RerankerCohere / bge-reranker
EvalRagas / LangSmith
IngestUnstructured / Docling
~92%
Faithfulness moyenne mesurée sur les RAG livrés
PILIER 02
Agents & MCP
Des assistants qui agissent dans vos outils, pas que dans un chat.
Agents orchestrés en LangGraph branchés à votre SI via Model Context Protocol : ils lisent et écrivent dans votre CRM, ERP, ITSM, base mail, calendrier. Tool calling typé, garde-fous, audit trail complet, observabilité via Langfuse.
- Multi-agents spécialisés (planner / worker / critic)
- MCP servers maison pour Salesforce, SAP, Notion, M365
- Garde-fous : allow-list outils, validation humaine pour actions critiques
- Replay & debug visuel des traces d'exécution
- Callbots vocaux latence bout-en-bout <800 ms
Stack technique
OrchestrationLangGraph / LlamaIndex
Bridge SIMCP servers custom
LLMClaude 4 / GPT-5 / Mistral L
ObsLangfuse / OpenTelemetry
VoixLiveKit + Deepgram + ElevenLabs
<800ms
Latence moyenne callbot mesurée en charge
PILIER 03
IA souveraine & fine-tuning
Vos modèles, vos données, en France ou chez vous.
Déploiement de modèles open source (Mistral, Llama, Qwen) sur cloud souverain (Scaleway, OVH, Outscale) ou on-premise GPU. Fine-tuning LoRA/QLoRA sur vos données métier pour gagner précision, coût et indépendance. Zéro donnée chez un hyperscaler US.
- Hébergement 100% UE, conformité RGPD et AI Act native
- Fine-tuning sur vos données sans les exposer
- Quantization pour serving GPU consumer ou CPU only
- Bench coût/perf vs SaaS US sur votre cas réel
- Plan de réversibilité documenté dès le jour 1
Stack technique
ModèlesMistral / Llama 3.x / Qwen
ServingvLLM / TGI / Ollama
Fine-tuningLoRA / QLoRA / Axolotl
HostingScaleway / OVH / on-prem
QuantizationAWQ / GPTQ / GGUF
0
Donnée client envoyée à un LLM hors UE
Capacités
Six leviers pour démultiplier vos équipes
De la preuve de concept au déploiement industriel. Chaque mission est cadrée par un objectif business mesurable.
Cas clients
Trois projets, trois mises en production,
zéro vapor.
Études anonymisées (NDA), chiffres mesurés en production sur des périodes de 3 à 12 mois. Références nominatives sur demande lors d'un RDV.
ETI industrielle · 1 200 collaborateurs
Réponse à appels d'offres
Problème
30 000 pages de cahiers des charges traités manuellement chaque année. 4 jours/AO en moyenne, 12% de taux de gain.
Solution livrée
Agent RAG multi-corpus (offres passées + référentiels techniques + REX projets). MCP branché sur la GED Alfresco. Citations cliquables vers les sources, garde-fou humain avant envoi.
LangGraphpgvectorMistral LargeMCP Alfresco
Résultats mesurés
1.2j
Temps moyen par AO (vs 4j)
+38%
Taux de gain mesuré sur 6 mois
100%
Réponses sourcées et traçables
Cabinet d'avocats · 80 collaborateurs
Recherche jurisprudentielle souveraine
Problème
Interdiction d'envoyer la moindre donnée client à un LLM SaaS US. Recherche jurisprudentielle qui prend 1 à 2h par dossier.
Solution livrée
Mistral Large déployé sur GPU on-premise. RAG sur LexisNexis + base interne + écritures précédentes. Fine-tuning LoRA sur le style rédactionnel du cabinet.
Mistral L on-premvLLMQLoRAQdrant
Résultats mesurés
12 min
Recherche moyenne (vs 90 min)
0
Donnée client hors infra cabinet
ROI 4 mois
Coût hardware amorti
Service public · 600k appels/an
Callbot de qualification 24/7
Problème
Centre d'appel saturé, 35% d'appels abandonnés en heures creuses. Demandes simples qui pourraient être traitées sans humain.
Solution livrée
Callbot vocal LiveKit + Deepgram + ElevenLabs + Claude Sonnet. MCP vers le SI métier pour lookup dossiers. Bascule humain transparente pour cas complexes.
LiveKitDeepgramElevenLabsMCP custom
Résultats mesurés
780 ms
Latence moyenne bout-en-bout
62%
Appels résolus sans humain
-41%
Coût par appel traité
Anatomie d'un agent
Six couches techniques,
un agent fiable en production.
Un agent IA n'est pas qu'un appel à un LLM. C'est un système distribué stratifié, chaque couche gérant un risque ou une capacité spécifique.
L1
Cœur de raisonnement (LLM)
Le moteur de décision. Choisit l'action, formule la réponse, appelle les outils.
Modèles supportés
Claude 4 · GPT-5 · Mistral Large · Llama 3.x · Qwen 2.5
Routing dynamique
LLM router : modèle léger pour intents simples, modèle lourd pour raisonnement
Fallback chain
Modèle primaire → secondaire → local si timeout/erreur API
Structured output
JSON schema validation (Zod), retries auto sur parse error
L2
Mémoire & contexte
L'agent garde la trace de la conversation, des actions passées et du contexte utilisateur.
Short-term
Fenêtre conversationnelle compressée (sliding window + summary)
Long-term épisodique
Historique vectorisé par utilisateur (pgvector + namespaces)
Long-term sémantique
Connaissance accumulée extraite des interactions (knowledge graph)
State machine
LangGraph checkpoints persistés en Postgres pour reprise d'exécution
L3
Connaissance (RAG)
Récupération sourcée dans vos corpus. Réponses citées, jamais inventées.
Ingestion
Docling · Unstructured · LlamaParse pour PDF, DOCX, HTML, tableaux, OCR
Chunking
Recursive · semantic · agentic chunking selon nature du corpus
Embedding
bge-m3 multi-lingue · Voyage-3 · Cohere embed-v3
Retrieval
Hybrid dense + BM25, MMR pour diversité, parent-child pour contexte
Rerank
Cohere rerank-3 · bge-reranker-v2-m3 · score threshold dynamique
L4
Outils & actions (MCP)
L'agent lit ET écrit dans votre SI. Tool calling typé, idempotent, auditable.
Bridge SI
Serveurs MCP custom : Salesforce, SAP, Microsoft 365, Notion, GED, ITSM
Tool calling
Function schemas typés (JSON Schema + Zod) · paramètres validés
Idempotency
Clé d'idempotence sur chaque action mutative · replay sans effet de bord
Human-in-the-loop
Allow-list outils sensibles · approbation explicite avant exécution
Sandbox exec
Code interpreter isolé (Pyodide / E2B / Modal) pour outputs vérifiables
L5
Garde-fous (Guardrails)
Filtre entrée/sortie. Bloque les abus, les fuites, les hallucinations critiques.
Input guards
Détection prompt injection (Lakera · Rebuff · NeMo Guardrails)
PII redaction
Masquage avant envoi LLM (Presidio · custom NER FR)
Output guards
Détection PII en sortie · toxicity · hallucinations vs sources
Policy engine
OPA / Cedar pour règles métier ABAC sur outputs et actions
Rate & cost limits
Quota par user/tenant · circuit breaker sur dépassement coût
L6
Observabilité & évaluation
Tout est tracé, tout est mesurable. On pilote l'agent comme un service prod.
Tracing
Langfuse · LangSmith · OpenTelemetry · traces hiérarchiques par run
Eval continue
Ragas (faithfulness, recall) · LLM-as-judge · regression suite
Cost tracking
Coût par run/user/tool · attribution multi-tenant · alertes budget
Replay & debug
Rejouer un run depuis n'importe quel checkpoint · diff entre versions
Metrics business
KPIs métier exposés en Grafana · SLO/SLI · alertes Slack/PagerDuty
Interconnexions
Vos agents se branchent à tout votre SI.
En lecture, en écriture, en événementiel.
CRM, ERP, GED, datalakes, queues, microservices internes, APIs partenaires. Synchrone, asynchrone, streaming. Six grandes familles de connecteurs, plus de 100 systèmes connectés en production. MCP partout où c'est possible, REST/GraphQL/gRPC ailleurs.
Vue d'orchestration — schéma de référence
CRM & ventes
Lecture/écriture sur opportunités, comptes, contacts, devis, activités.
- SalesforceREST API · Bulk API · MCP custom
- HubSpotREST · Webhooks · OAuth2
- PipedriveREST · MCP server
- Microsoft Dynamics 365OData · Dataverse Web API
- Zoho CRMREST · COQL · MCP
ERP & finance
Création de factures, suivi achats, stocks, comptabilité, paie.
- SAP S/4HANAOData · BAPI · CPI · SAP MCP
- Oracle Fusion / NetsuiteSuiteTalk SOAP · REST
- Sage X3 / Sage 100REST · ODBC · CSV import
- Cegid · Divalto · EBPREST · webhooks · MCP custom
- OdooXML-RPC · JSON-RPC · MCP
Collab & messagerie
L'agent lit vos mails, poste dans Slack/Teams, met à jour Notion/Jira.
- Microsoft 365Graph API · MCP server officiel
- Google WorkspaceWorkspace API · OAuth2 · MCP
- SlackBolt SDK · Socket Mode · Events API
- Microsoft TeamsBot Framework · Graph · adaptive cards
- Notion · Confluence · JiraREST · MCP servers maison
Data & stockage
Connexion aux datalakes, GED, bases métier et entrepôts analytiques.
- S3 · GCS · Azure Blob · OVH ObjectSDK natif · presigned URLs
- Snowflake · BigQuery · DatabricksConnecteurs · SQL · Arrow Flight
- PostgreSQL · MySQL · MongoDB · ClickHouseDrivers natifs · pooling pgbouncer
- Alfresco · SharePoint · NuxeoCMIS · REST · MCP GED
- Elasticsearch · OpenSearch · SolrREST · scroll API · sparse vectors
Événements & temps réel
L'agent réagit à des événements métier en quasi temps réel.
- Apache Kafka · RedpandaConsumer groups · KSQL · schema registry
- RabbitMQ · NATS · Redis StreamsAMQP · NATS JetStream · XADD
- Webhooks entrantsHMAC signing · idempotency keys · retry policy
- AWS EventBridge · GCP Pub/SubPush/pull · DLQ · ordering keys
- Server-Sent Events · WebSocketsSSE pour streaming LLM · WS bidirectionnel
DevOps & code
Agents qui lisent vos repos, ouvrent des PR, lancent des pipelines.
- GitHub · GitLab · BitbucketREST · GraphQL · webhooks · MCP officiel
- GitLab CI · GitHub Actions · JenkinsAPI runner · pipeline triggers
- Sentry · Datadog · New RelicREST · webhooks alertes · MCP
- Kubernetes · ArgoCD · Terraformkubectl · Helm · provider API
- Docker Registry · HarborOCI · manifest v2 · CVE scanning
Pattern
Synchrone (request/response)
REST · GraphQL · gRPC · OpenAPI 3.1. Idempotency keys, retry exponentiel, circuit breaker, timeout par tier.
Pattern
Événementiel (pub/sub)
Kafka · NATS JetStream · RabbitMQ · Redis Streams · webhooks signés HMAC. Schémas Avro/Protobuf, DLQ, exactly-once.
Pattern
Streaming temps réel
SSE pour stream LLM token-by-token, WebSocket pour bidirectionnel voix, WebRTC pour callbots, gRPC bidi pour bots IoT.
Architectures
Architectures sur mesure,
livrées en 4 semaines max
Trois niveaux de profondeur. Chaque architecture est dimensionnée à votre cas d'usage, jamais l'inverse. Pas de licence cachée, pas d'abonnement perpétuel.
Niveau 1
Simple
≤ 7 jours
Un agent ciblé, une source de vérité, mise en service rapide.
Agent FAQ branché sur un corpus documentaire unique (Notion, Confluence, SharePoint).
- Pipeline RAG mono-source indexé en ≤ 48h
- Modèle managé (Mistral, OpenAI ou Anthropic au choix)
- Interface web Sinova ou widget intégré
- Garde-fous métiers et journalisation complète
Niveau 2
Medium
≤ 15 jours
Un agent multi-outils, plusieurs corpus, une orchestration robuste.
Agent commercial branché sur CRM + ERP + base produit via MCP, RAG multi-corpus.
- Orchestration MCP avec 3 à 6 outils métier
- RAG multi-corpus avec routage sémantique
- Évaluation qualitative et métriques business
- Connecteurs aux SI existants (Auth, audit, journaux)
- Transfert de compétences à votre équipe
Niveau 3
Complexe
≤ 4 semaines
Une plateforme multi-agents, fine-tunée, déployée chez vous.
Plateforme multi-agents, fine-tuning d'un modèle métier, déploiement on-premise souverain.
- Orchestrateur multi-agents avec mémoire partagée
- Fine-tuning d'un modèle dédié à votre domaine
- Déploiement on-premise ou cloud souverain (SecNumCloud)
- Observabilité, MLOps et reprise après incident
- Engagement de résultat sur indicateurs cibles
Devis ferme · Facturation au jalon · Aucun engagement de licence
Audits & conseil
Quatre audits structurants
avant la première ligne de code.
On ne code pas dans le brouillard. Cadrage, data, organisation, sécurité : chaque chantier IA démarre par l'audit qui le rendra livrable, scalable et maîtrisé.
01 / Cadrage
Audit de cadrage IA
Cartographie complète de vos cas d'usage IA prioritaires. Scoring faisabilité technique, données disponibles et ROI attendu pour chaque scénario, par direction métier.
- Atelier de cadrage avec chaque direction métier
- Scoring faisabilité × impact × complexité (matrice 3D)
- Inventaire data sources et qualité associée
- Roadmap priorisée 12-24 mois avec jalons et ROI
- Livrable : note de cadrage + slide deck COMEX
02 / Data
Audit data & SI
Cartographie technique de vos systèmes d'information, des flux de données et de l'éligibilité de vos corpus pour des cas d'usage IA. Pré-requis indispensable avant tout chantier RAG ou fine-tuning.
- Inventaire systèmes sources (ERP, CRM, GED, ITSM, data lake)
- Diagramme de flux et dépendances (C4 model)
- Évaluation qualité, fraîcheur, droits d'accès par corpus
- Audit éligibilité fine-tuning (volume, balance, RGPD)
- Plan de mise à niveau data avec priorisation
03 / Organisation
Audit organisationnel & conduite du changement
Au-delà de la tech, l'IA bouscule les rôles. Nous évaluons votre maturité organisationnelle, vos compétences internes et le plan de transformation associé à chaque cas d'usage.
- Mapping des compétences IA internes par BU
- Identification ambassadeurs et résistances
- Plan de formation par persona (métier, IT, COMEX)
- Refonte des process impactés par l'IA
- Gouvernance IA : comité, charte, indicateurs de pilotage
04 / Cyber & souveraineté
Audit cyber IA & souveraineté
Audit de sécurité dédié aux systèmes IA générative, conformité réglementaire européenne et évaluation de votre exposition extraterritoriale.
- Tests prompt injection, jailbreak, data exfiltration
- Conformité RGPD, AI Act, NIS2, doctrine ANSSI
- Analyse exposition Cloud Act / FISA / extraterritorialité US
- Référentiels SecNumCloud, ISO 27001, HDS
- Plan de remédiation priorisé + stratégie de souveraineté
Cas d'usage
Ce que l'IA change vraiment
dans votre métier
Six terrains où nos projets ont déjà fait la différence. Chaque cas est mesurable, documenté, et industrialisable.
Santé
Synthèse dossier patient & dictée
- Compte-rendu auto-généré
- Codage CIM-10 assisté
- +2h libérées par praticien/jour
Cas documenté→
Service public
Assistant agent & accueil citoyen
- Recherche réglementaire
- Pré-traitement demandes
- Réponse 1er niveau 24/7
Cas documenté→
Cabinet conseil
RAG documentaire & due-diligence
- Index de 100k+ documents
- Synthèses sourcées en 30s
- Cite chaque réponse
Cas documenté→
Retail & e-commerce
Conseil produit & support N1
- Recommandation contextuelle
- Voicebot après-vente
- -45% tickets humains
Cas documenté→
Services financiers
KYC, scoring & lutte fraude
- Extraction docs identitaires
- Détection patterns suspects
- Conformité ACPR/AMF
Cas documenté→
Formations
Vos équipes,
autonomes sur l'IA
Quatre programmes opérationnels, ancrés dans nos retours d'expérience projet. Contenus mis à jour à chaque session. Devis sur mesure selon vos effectifs et votre contexte.
2 jours
Prompt Engineering avancé
- Format
- Hybride
- Public cible
- Product managers, chefs de projet, équipes métier
- Patterns avancés : chain-of-thought, few-shot, self-consistency
- Conception de prompts robustes et évaluables
- Atelier pratique sur cas réels apportés par les participants
3 jours
Construire un agent IA
- Format
- Présentiel
- Public cible
- Développeurs, architectes logiciels, lead tech
- Architectures d'agents : ReAct, function-calling, planification
- Orchestration multi-outils et gestion d'état persistant
- Mise en production : monitoring, garde-fous, tests d'évaluation
2 jours
RAG & MCP en production
- Format
- Distanciel
- Public cible
- Ingénieurs IA, data engineers, équipes plateforme
- Pipelines RAG hybrides : chunking, embeddings, re-ranking
- Protocole MCP : conception de serveurs et clients fiables
- Observabilité, versioning des corpus et reprise après incident
1 jour
Gouvernance & cyber IA
- Format
- Hybride
- Public cible
- RSSI, DPO, directions juridiques, comités IA
- Cadre réglementaire : AI Act, RGPD, NIS2, doctrine ANSSI
- Cartographie des risques et matrice de criticité par usage
- Gouvernance opérationnelle : politiques, audits, journalisation
Datadock · Qualiopi en cours · Sessions intra-entreprise uniquement
Ressources
Livres blancs &
ressources techniques
Quatre guides synthétiques rédigés par nos ingénieurs, à partir des missions réellement menées. Téléchargement libre, sans formulaire.
Sinova IA
Architecture32 pages · PDF
Le RAG en production
Pipelines hybrides, chunking, re-ranking et observabilité d'un système RAG fiable.
Recevoir le PDF par emailSinova IA
Intégration28 pages · PDF
MCP : connecter Claude à votre SI en 7 jours
Conception de serveurs MCP robustes, gestion d'authentification et patterns d'intégration.
Recevoir le PDF par emailSinova IA
Souveraineté24 pages · PDF
IA souveraine : Mistral / Llama en France
Déployer des modèles open-weights sur infra OVH ou Scaleway, sans fuite de données.
Recevoir le PDF par emailSinova IA
Cybersécurité20 pages · PDF
Cyber IA : sécuriser vos agents contre prompt injection
Garde-fous, sandboxing, journalisation et tests d'évaluation pour agents en production.
Recevoir le PDF par emailTémoignages
La parole à nos clients
Trois projets, trois métiers, un même standard d'exigence.
“Sinova IA nous a livré un copilote technicien en 6 semaines. Nos équipes terrain ont gagné 30% sur le temps d'intervention. ROI atteint au bout de 4 mois.”
CV
Claire Vasseur
DSI · Groupe industriel — 2400 salariés
“Le callbot qualifie 100% de nos demandes entrantes, 24/7, avec un ton qui colle parfaitement à notre marque. On a divisé par 3 le coût de notre support N1.”
ML
Marc Lefèvre
Directeur Service Client · Scale-up SaaS B2B
“Au-delà de la techno, c'est l'approche conseil qui m'a convaincu. Cadrage rigoureux, transparence sur les limites, livrables industriels. Rare dans l'écosystème IA.”
SA
Sophie Aubert
Directrice Innovation · ETI — Services financiers
Ressources
Le terrain,
raconté sans filtre
Méthode, architecture, retours d'expérience. Nos publications partagent ce que les missions clients nous apprennent vraiment.
Méthode8 min
Comment cadrer un projet IA en 2 semaines
Un protocole de cadrage éprouvé pour identifier le cas d'usage à plus fort ROI, valider la donnée disponible et livrer un POC chiffré en quinze jours.
Lire l'article
Architecture12 min
RAG vs Fine-tuning : choisir sans se tromper
Coûts, latence, fraîcheur des données, gouvernance. On compare les deux approches sur cinq dimensions concrètes pour vous éviter la mauvaise décision.
Lire l'article
Souveraineté10 min
L'IA souveraine en pratique
Déployer Mistral, Llama ou Qwen sur infrastructure française. Hébergement, conformité, performances : retour d'expérience sur trois déploiements clients.
Lire l'article
Questions fréquentes
Tout ce que vous voulez savoir
Notre méthodologie standard amène un POC fonctionnel en 4 à 6 semaines, et une mise en production industrialisée en 8 à 12 semaines. Le délai exact dépend de la complexité d'intégration avec votre SI existant et du périmètre de données à traiter.
Oui — c'est non négociable. Nous proposons trois modes de déploiement : cloud souverain français (OVH, Scaleway, Outscale), cloud privé chez l'hyperscaler de votre choix, ou on-premise sur votre infra. Aucune donnée n'est envoyée vers des services tiers non européens sans validation explicite.
Selon le cas d'usage et vos contraintes : Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Mistral, Llama, ou des modèles open-source auto-hébergés. Nous sommes agnostiques et choisissons le meilleur modèle pour votre cas — performance, coût, souveraineté.
Dès le cadrage, nous définissons 2 à 4 KPIs business mesurables (temps gagné, tickets traités, taux de conversion, coût par opération). Un dashboard d'observabilité suit ces KPIs en temps réel post-déploiement, avec comparaison vs baseline.
Les deux. Notre offre s'adapte à des structures de 20 à 20 000 collaborateurs. Pour les PME, nous proposons des forfaits cadrés (POC à prix fixe). Pour les ETI/grands comptes, nous fonctionnons en régie ou au forfait selon les phases.
Nous proposons un contrat de MCO (maintien en condition opérationnelle) avec SLA 99.95%, monitoring 24/7, et évolutions trimestrielles. Vos équipes sont formées pour reprendre la main si vous le souhaitez — pas de lock-in.
Contact
Parlons de votre projet IA
Décrivez votre besoin en quelques lignes — nous revenons vers vous sous 48h ouvrées avec une première analyse et des questions ciblées.