L'IA là où elle amplifie vraiment.
Nous aidons les entreprises à adopter les LLM pour en tirer une vraie valeur — pas « un réseau de neurones pour le communiqué ». De l'audit des processus à la stratégie, en passant par les agents en production, les systèmes RAG et la formation d'équipe.
Nous vivons au quotidien dans Cursor, Claude, GPT, Gemini et des dizaines d'outils de niche. Nous savons où l'IA fait gagner des heures — et où elle ne fait que gêner. Nous aidons à éviter les pièges évidents.
Formats d'intervention
Stratégie IA
Audit des processus, carte d'opportunités, ROI, feuille de route sur 6–12 mois.
Systèmes RAG
Bases de connaissances d'entreprise interrogées via LLM. Réponses précises, citations à la source.
Agents IA
Pour le support, les ventes et les opérations. Pas des bots bavards — des exécutants : tool use, mémoire, garde-fous.
Formation d'équipe
Ateliers d'usage productif de Claude / GPT / Cursor. Rituels IA, bibliothèques de prompts, templates d'automatisation.
Fine-tuning
SFT, DPO, distillation, évaluation qualitative, déploiement sûr. Quand un modèle généraliste ne suffit plus.
Évaluation & sécurité
Boucles d'eval, tests de régression sur prompts, monitoring des hallucinations, défense contre le prompt injection.
Boîte à outils
Nous choisissons le modèle et l'orchestration en fonction de la tâche. Modèles ouverts quand ils sont assez puissants ; frontier quand la tâche l'exige.
Comment nous lançons un projet
Audit de départ
1–2 semaines : audit des processus, carte d'opportunités, estimation ROI. Sans engagement à poursuivre.
Projet pilote
1–2 mois : un cas réel (par ex. un copilote IA pour le support). Mise en production avec métriques.
AI Resident
3+ mois : partenariat de long terme, évolution, formation. Nous devenons votre département IA.
Les réponses aux questions qu'on nous pose le plus
Par où commencer l'adoption des LLM dans une entreprise ?
Par un court audit de départ : 1–2 semaines — on passe vos processus en revue, carte d'opportunités et estimation du ROI. Pas d'engagement à poursuivre.
Quels modèles utilisez-vous ?
Claude Sonnet 4.6 et Opus 4.8, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro et Flash, et les modèles ouverts Llama 4, Qwen3, DeepSeek V4, Kimi K2.6 et MiniMax M3. Nous choisissons selon la qualité, le coût, la latence et les exigences on-prem.
En quoi le RAG diffère-t-il du fine-tuning ?
Le RAG injecte les documents pertinents dans le prompt au moment de la requête — idéal pour des connaissances actuelles et changeantes. Le fine-tuning modifie les poids du modèle — meilleur pour le style, le format et les patterns durables. Les deux sont souvent combinés.
Comment mesurez-vous la qualité d'une IA ?
Nous rassemblons de vraies requêtes et, avant chaque release, lançons des tests automatiques : on compare les réponses à la version précédente et on compte les erreurs et les inventions. Décision sur les chiffres, pas sur « ça a l'air mieux ».
Où l'IA pourrait-elle amplifier votre activité ?
Une heure de consultation gratuite : nous regardons vos processus et identifions 3–5 endroits où les LLM se rentabiliseront en un trimestre.