Intelligence artificielle
Développement et intégration d’IA
Modèles, agents, RAG et vision, branchés sur votre opération — pas des démos en l’air.
Le problème
Beaucoup d’équipes ont déjà testé un chatbot ou un notebook. Le dur, c’est de mettre l’IA dans un flux réel : données, droits, coût, évaluation, et un humain qui peut reprendre la main.
Comment on s’y prend
On part du cas d’usage et des données que vous avez vraiment. On pose des limites d’usage, une évaluation de qualité, et un suivi du coût et de la latence. On relie les modèles (nôtres ou tiers) à vos API, documents et canaux — web, WhatsApp ou systèmes internes.
Livrables typiques
- 01Cadrage du cas d’usage et des risques data
- 02Architecture IA (RAG, agents, CV ou ML classique)
- 03Intégration aux produits, API ou canaux existants
- 04Garde-fous, évaluation et plan d’exploitation
- 05Documentation et transfert à votre équipe
Cas liés
HELIX-AI
Tokenizer ViT avec quantification sphérique résiduelle (R-BSQ) et prior Transformer causal, implémenté en Rust avec Burn.
LTNN
Réseau qui combine Logical Neural Networks et transformers : masques logiques dans l’attention, raisonnement bidirectionnel, plus d’explicabilité en NLP.
SeizureX
Recherche appliquée pour assister la détection de crises d’épilepsie à partir de signaux EEG.
NeuroAlpha
Extraction de motifs dans des signaux neurophysiologiques bruités, avec méthodes de signal et apprentissage automatique.
EktenAI
IA appliquée dans le flux de travail : de la preuve de concept à une intégration qu’une équipe utilise vraiment.
Dalton
Architecture Mixture of Experts avec attention latente multi-têtes, tournée vers une inférence plus efficace.
Devis — intégration IA
Racontez-nous le problème. On pose le périmètre, les phases et l’investissement en MXN ou USD — pas de proposition improvisée.