Du predictive ML aux agents autonomes.
Modèles classiques, GenAI, vision par ordinateur, IA agentique, ancrés sur une colonne vertébrale Microsoft Fabric avec des garde-fous d'IA responsable intégrés.
Conçu pour des résultats, pas pour les livrables eux-mêmes.
Chaque mission apporte de la valeur dès les premières semaines, pas les premiers mois.
IA prédictive & prévision
Demande, attrition, anomalies, maintenance prédictive, feature stores, MLOps et un chemin clair vers la production.
GenAI ancrée sur vos données
Chat augmenté par récupération, résumé et rédaction, avec citations, sécurité du contenu et piste d'audit complète.
IA agentique sur Azure AI Foundry
Des workflows multi-agents qui planifient, appellent des outils et agissent, avec un humain dans la boucle là où ça compte.
Vision par ordinateur & IA documentaire
Détection de défauts, OCR, traitement intelligent des documents, entraînés sur vos opérations, pas sur un jeu de données générique.
Reconnaissance vocale & traduction
Analyse conversationnelle des enregistrements d'appels, réunions et interactions clients, dans plus de 80 langues.
Garde-fous d'IA responsable
Filtres de contenu, harnais d'évaluation, model cards et une boucle de revue humaine, conformes à l'AI Act par conception.
Comment se déroule une mission typique.
Un rythme prévisible pour des problèmes imprévisibles, une équipe senior du lancement à la livraison jusqu'au support.
Présélection des cas d'usage & classification des risques
Deux semaines. Nous évaluons chaque candidat sur la valeur, la faisabilité et le niveau AI Act, puis en choisissons trois à piloter.
Architecture & garde-fous
Fondation, modèles, harnais d'évaluation, monitoring, conçus aussi bien pour le premier pilote que pour le dixième cas d'usage.
Piloter, évaluer, industrialiser
Pilote en huit semaines. Évaluez selon vos propres benchmarks. Livrez avec MLOps, pas en coup unique.
Adoption, monitoring & itération
Formez les utilisateurs finaux, surveillez la dérive, itérez sur les prompts et les modèles, pour que la valeur de l'IA se cumule.
Là où cette solution fait ses preuves.
Les problèmes quotidiens que ce domaine est conçu pour résoudre.
Des initiatives IA qui ne livrent pas
Une fondation de données prête pour l'IA
Conformité & préparation à l'AI Act
Le manque de compétences data
Un time-to-insight lent
Risque de confidentialité & de sécurité
Ce qui nous distingue.
Cinq raisons pour lesquelles les équipes enterprise nous gardent bien après la mise en production.
De bout en bout
Stratégie, architecture, ingénierie, gouvernance, IA et service géré. Un seul partenaire, une seule responsabilité. Traduit en résultats métier mesurables qui comptent pour le comité de direction.
Une séniorité qui se ressent
50+ experts, en moyenne 15+ ans. Multilingue (NL, FR, EN, EE).
Des accélérateurs AI & Fabric éprouvés
Les FabricIgnite Packs et des patterns IA éprouvés. Réutilisés sur plus de 100 références.
Responsible by design
Privacy by design, RGPD, préparation à l'EU AI Act, gouvernance pilotée par Purview intégrée dès le premier jour.
Nous assurons le run
Les mêmes Sparkleers du lancement à la livraison jusqu'au support. Le service géré maintient la plateforme saine et la valeur croissante.
Soumettez-nous votre défi data ou IA le plus complexe.
60 minutes. Un consultant data senior. Nous apportons plus de 100 références et une équipe senior. Vous apportez la réalité désordonnée.
Planifier un appel de 60 min →FAQ
Questions fréquentes
- Par où commencer avec l'IA et la GenAI ?
- Avec une fondation et un cas d'usage qui se rentabilise. La GenAI sur des données en vrac et non gouvernées, c'est du théâtre ; nous nous assurons d'abord que les données sous-jacentes sont fiables, puis nous visons un cas d'usage concret et mesurable.
- Nos données sont-elles prêtes pour l'IA ?
- Souvent pas encore. Être prêt signifie des données gouvernées, bien modélisées, avec une traçabilité claire. Nous évaluons cela d'abord et comblons les lacunes avant d'y ajouter l'IA.
- Comment garder l'IA conforme à l'EU AI Act ?
- Nous rattachons vos cas d'usage aux niveaux de risque de la loi et mettons en place les contrôles requis (documentation, supervision humaine, monitoring) avant les dates d'application.
- Devons-nous construire nos propres modèles ou acheter ?
- Les deux, délibérément. Nous utilisons Microsoft, Azure AI et Copilot là où ils conviennent, et ne développons du sur-mesure que là où cela crée un vrai avantage, pour que vous ne payiez pas à réinventer une capacité banalisée.