Applications Propulsées par l'IA
Les entreprises déployant l'IA à grande échelle rapportent un ROI de 6,2× — et l'écart entre les premiers adoptants et les retardataires se creuse chaque trimestre. Nous concevons et construisons des produits propulsés par LLM sur mesure : bases de connaissances RAG, agents IA, interfaces de chat en streaming et workflows entièrement automatisés sur une infrastructure de production de qualité et observable.
Tout ce dont vous avez besoin
Intégrations LLM Personnalisées & Utilisation Structurée des Outils
Nous connectons Claude et GPT-4o à vos systèmes internes via l'utilisation structurée des outils et l'appel de fonctions — transformant l'intelligence brute du modèle en workflows business déterministes, auditables et reproductibles qui produisent une sortie cohérente sur laquelle vous pouvez miser vos opérations.
Pipelines RAG & Bases de Connaissances Propriétaires
Pipelines de Génération Augmentée par Récupération qui chunken, embedent et indexent vos documents, PDFs, bases de données et wikis internes dans Pinecone — pour que chaque réponse du modèle soit ancrée dans vos données propriétaires plutôt que dans l'entraînement potentiellement obsolète d'un modèle.
Agents IA & Automatisation de Workflows Multi-Étapes
Agents autonomes multi-étapes qui planifient, appellent des outils externes et complètent des tâches complexes de bout en bout — des pipelines de recherche et de l'extraction de données structurées aux bots de support client et à l'automatisation de processus internes qui fonctionne sans supervision humaine.
Interfaces IA en Streaming Temps Réel
Composants UI en streaming construits avec le Vercel AI SDK qui affichent les réponses du modèle token par token — donnant aux utilisateurs le sentiment réactif et temps réel d'interagir directement avec un modèle frontier, intégré naturellement dans votre produit plutôt que comme un widget de chat greffé.
Ingénierie de Prompts Systématique & Évaluation
Conception structurée de prompts, construction d'exemples few-shot, échafaudage chain-of-thought et un harnais d'évaluation quantitative qui mesure la précision, la cohérence des sorties et la sécurité à chaque mise à jour de version du modèle — pour que les performances soient mesurées, pas supposées.
Sécurité, Guardrails & Observabilité LLM
Validation des sorties structurées avec application de schéma, patterns d'atténuation des hallucinations, filtrage de contenu, limitation de débit et observabilité LLM complète via LangSmith ou Helicone — surveillance du coût, de la latence et de la qualité des sorties par appel en production pour que les problèmes remontent à la surface avant que les utilisateurs ne les signalent.
Notre processus
Audit du Cas d'Usage & Adéquation de l'Architecture
Nous auditons vos données, cartographions votre cas d'usage spécifique à la bonne architecture — RAG, fine-tuning, utilisation structurée des outils ou agents autonomes — et définissons des critères de succès quantitatifs avant qu'une ligne de code ne soit écrite, pour que le projet ait une cible mesurable plutôt qu'une ambition vague.
Conception de l'Architecture Technique
Nous concevons l'architecture technique complète — sélection du modèle, stratégie d'embedding et de chunking, configuration du vector store, définitions des outils et fonctions, gestion de la mémoire et du contexte, et points d'intégration avec vos systèmes existants — produisant une spécification écrite revue avec vous avant que l'ingénierie ne commence.
Build Itératif avec Suite d'Évaluation
Nous construisons le pipeline de manière itérative — ingénierie et test des prompts systématiquement contre un harnais d'évaluation, implémentation de la récupération et de l'utilisation des outils de manière incrémentale, ajout de guardrails de sécurité et de validation des sorties structurées, et mesure de la précision et de la cohérence contre de vraies entrées avant qu'un utilisateur ne voie jamais une réponse.
Déployer avec Observabilité Complète
Nous déployons en production avec CI/CD, branchons l'observabilité LLM via LangSmith ou Helicone pour suivre la latence, le coût en tokens et la qualité des sorties par appel, configurons la limitation de débit et la logique de repli gracieux, et menons un cycle d'optimisation structuré pendant les 30 premiers jours basé sur de vraies traces de production — pas des données de test synthétiques.
Comment nous construisons
Questions fréquentes
Nous construisons principalement avec Claude d'Anthropic et GPT-4o d'OpenAI — mais nous sommes genuinement agnostiques quant au modèle, et la sélection du modèle est toujours guidée par ce qui performe le mieux pour votre cas d'usage spécifique plutôt que la familiarité ou la préférence. Nous benchmarkons les modèles candidats contre vos données et tâches réelles avant de s'engager sur une architecture, et nous concevons des systèmes qui peuvent échanger les modèles à mesure que le paysage évolue.
Pas nécessairement. Les pipelines RAG fonctionnent bien même avec des collections de documents modestes et bien organisées — la qualité et la structure importent plus que le volume. Le fine-tuning nécessite plus de données mais est souvent inutile si le RAG et l'ingénierie de prompts peuvent atteindre le comportement requis. Nous évaluons quelle approche convient à votre situation lors de l'appel de cadrage et ne recommanderons pas le fine-tuning si des architectures plus simples feront le travail.
La fiabilité et la sécurité sont intégrées dans l'architecture dès la phase de conception, pas ajoutées après. Nous implémentons des schémas de sortie structurés avec validation, des patterns d'atténuation des hallucinations, un filtrage de contenu approprié à votre base d'utilisateurs, des points de contrôle humains pour les décisions à enjeux élevés, une limitation de débit pour contrôler les coûts et un harnais d'évaluation quantitative qui mesure la précision du modèle sur un ensemble de tests représentatif — pour que vous puissiez voir exactement comment le système performe avant qu'il ne soit mis en ligne.
Oui — l'intégration de l'IA dans un produit existant est l'une de nos missions les plus courantes. Nous évaluons votre stack actuel, identifions les bons points d'intégration et construisons des fonctionnalités IA qui se connectent à vos données et workflows existants via API. Dans la plupart des cas, l'application existante continue de fonctionner inchangée tandis que de nouvelles fonctionnalités propulsées par l'IA sont ajoutées progressivement à côté.
Votre prochain produit digital
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