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Le cadrage avant le modèle
Le problème énoncé, le bénéfice attendu, et la façon dont vous saurez que ça a marché. Comparé à l'option la plus simple, parce que l'option la plus simple gagne souvent, et c'est un résultat qui vaut d'être obtenu.
Intelligence artificielle
De l'IA que vous pouvez héberger, pas de l'IA que vous louez au token
Des modèles à poids ouverts sur une infrastructure que vous maîtrisez, avec la licence que vous acceptez énoncée clairement et la sortie documentée avant la première ligne de code.
Nous considérons l'IA comme un outil qui augmente une équipe, jamais comme un outil qui la remplace. Le besoin passe donc avant le modèle : nous écrivons le problème, nous le pesons face aux options plus ternes — une meilleure documentation, du logiciel ordinaire, un processus revu — et seulement ensuite nous demandons quel modèle mérite sa place. Quand il la mérite, il tourne là où vos données vivent déjà.
Nos domaines d'intervention
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Sélection et évaluation des modèles
Des poids ouverts par défaut, et un éditeur européen partout où il est compétitif : Mistral couvre le langage et la parole sous Apache 2.0. Chaque candidat évalué sur vos données plutôt que sur un classement, et sa licence lue d'abord — les meilleurs poids d'image, FLUX, sont non commerciaux, et le modèle de code de Mistral a cessé d'être ouvert. Poids ouverts ne veut pas dire logiciel libre, et un modèle ouvert n'est pas toujours un modèle que vous avez le droit d'exploiter.
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Déploiement souverain
Sur vos propres serveurs, ou chez un fournisseur européen comme OVHcloud ou Scaleway. Un dimensionnement GPU issu de la charge mesurée, une inférence qui reste dans votre périmètre, et un chemin documenté vers le modèle suivant quand celui-ci sera retiré.
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Inférence locale, sur le poste
Des modèles quantifiés qui tournent sur le poste de travail, pour les cas où rien ne doit quitter la machine. La confidentialité par construction plutôt que par contrat, dans un budget de ressources que nous mesurons vraiment.
Là où c'est rentable
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Développement assisté
Suggestions de code, refactorisation, documentation générée et squelettes de tests, dans l'éditeur que vos équipes utilisent déjà. Ce qui en sort est un brouillon, et une personne nommée le signe.
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Appui à la revue
L'analyse statique élargie à ce qu'un linter ne voit pas : une abstraction que plus personne n'utilise, une gestion d'erreur qui change de forme en route, une migration appliquée à quatre fichiers sur cinq. Elle signale ; elle n'approuve jamais.
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Exploitation et journaux
Détection d'anomalies sur les journaux et les métriques, et configuration confrontée à ce que le système fait réellement. Nous ne promettons pas de prédire les incidents. Nous promettons moins d'alertes que personne ne lit.
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Processus métier
Classification des tickets, aide à la rédaction technique, analyse des retours utilisateurs à un volume que personne ne lit à la main. Chacun mesuré face à la référence manuelle, et abandonné s'il ne fait pas mieux.
De l'audit à l'autonomie
La même forme de mission que le reste de notre travail : à la fin, c'est vous qui l'exploitez.
- Audit du besoin et des contraintes — données, réglementation, systèmes existants, et l'option plus simple qu'il faut d'abord écarter.
- Sélection des modèles et des technologies, licences et hébergement examinés avant les capacités.
- Infrastructure construite et documentée, du dimensionnement GPU aux conditions de sortie.
- Formation de vos équipes à ce que le système fait, à ce qu'il ne sait pas faire, et à la façon dont il échoue.
- Transfert de compétences : vos équipes l'exploitent pendant que nous regardons, et pas l'inverse.
- Un support ensuite, souple, aussi longtemps que c'est utile et pas davantage.
Et ce que nous refusons de faire
Notre charte d'usage responsable de l'IA est publiée, versionnée et imprimable. Elle nomme ce que nous ne ferons pas : des données client dans un service public sans accord explicite, une décision lourde confiée à un modèle, un résultat généré présenté comme un fait vérifié. Lisez-la avant de nous confier un sujet.
Comment se déroule une mission
Une phase de cadrage assez courte pour qu'abandonner l'idée reste peu coûteux, une évaluation écrite qui vous appartient, et un déploiement que vos équipes peuvent exploiter sans nous. Si l'IA n'est pas la réponse, le rapport le dit.
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