L'IA Qui Agit, Pas Seulement Répond
Nous concevons et déployons des agents IA autonomes qui exécutent des workflows complexes — pas des chatbots qui suggèrent des étapes.
L'ingénierieagentiqueestnotredisciplinefondamentale.Nousconstruisonsdessystèmesd'IAquivontau-delàdelaréponseauxquestions:desagentsquilisentdescodebases,orchestrentdestâchesmulti-étapesentreserveurs,génèrentdesdocumentsetopèrent24/7sanssupervision.Nospropresopérationsfonctionnentsurcemodèle—chaqueoutilquenouslivrons,chaquerapportquenousproduisonsestorchestrépardesagentsautonomesvialeprotocoleMCPsuruneinfrastructuredistribuée.
Systèmes LLM + RAG
Génération augmentée par récupération pour l'entreprise. Nous implémentons des pipelines RAG en production avec des bases vectorielles (pgvector, Qdrant), chunking sémantique, re-ranking et recherche hybride.
Architectures d'Agents Autonomes
Systèmes multi-agents orchestrés via MCP (Model Context Protocol). Des agents qui codent, déploient, testent et surveillent — fonctionnant sur une infrastructure VPS distribuée.
MLOps et Pipelines de Production
Des notebooks Jupyter à la production. Automatisation du cycle de vie des modèles, entraînement continu, A/B testing, surveillance et rollback. Déploiements Docker + Kubernetes.
Bases Vectorielles et Recherche Sémantique
Infrastructure de recherche sémantique haute précision et faible latence. Nous évaluons et déployons pgvector, Qdrant ou Weaviate selon votre échelle.
Questions Fréquentes
Les chatbots traditionnels répondent aux requêtes en un seul échange. Les systèmes d'IA agentique exécutent des workflows multi-étapes de manière autonome — ils peuvent lire des fichiers, appeler des API, déployer du code, générer des rapports et auto-corriger les erreurs sur des séquences de tâches étendues sans intervention humaine.
Un déploiement RAG en production prend généralement 60 à 90 jours du POC à la production. Cela inclut la mise en place du pipeline d'ingestion de données, la sélection du modèle d'embedding, le déploiement de la base vectorielle, l'optimisation de la récupération et les tests d'intégration. Les résultats du POC sont généralement visibles en 2 à 3 semaines.
Cela dépend de l'échelle et des exigences. pgvector est idéal pour les équipes utilisant déjà PostgreSQL (simplicité, pas de nouvelle infrastructure). Qdrant offre les meilleures performances pour les déploiements à grande échelle (latence P50 ~30ms pour 1M de vecteurs). Weaviate excelle en recherche hybride avec intégration native de modèles ML. Nous testons les trois sur vos données avant de recommander.
Oui. Nos agents se connectent via MCP (Model Context Protocol) à tout système disposant d'une API — ERP, CRM, bases de données, pipelines CI/CD, infrastructure cloud. Nous concevons la couche d'accès aux outils, l'authentification et la gestion des erreurs. Les agents peuvent également interagir avec des systèmes legacy via du screen scraping ou de l'intégration par fichiers.