Intelligence artificielle
Mettre l’IA en production, et l’y garder
L’IA avance plus vite que les organisations.
Depuis l’arrivée des grands modèles de langage, les preuves de concept se sont multipliées. Beaucoup peinent pourtant à franchir le cap de la production : qualité des réponses inégale, coûts d’inférence difficiles à prévoir, intégration laborieuse au système d’information et adhésion limitée des équipes métier.
L’IA agentique change l’échelle des enjeux. Des agents capables de planifier, d’appeler des outils et d’agir dans vos applications exigent des garde-fous solides : gestion des identités et des permissions, traçabilité des décisions, supervision humaine et protection contre l’injection de prompts ou la fuite de données.
Dans le même temps, le cadre réglementaire se structure. La Loi 25 encadre au Québec les décisions automatisées et les renseignements personnels, le cadre fédéral canadien propre à l’IA reste en construction, et l’AI Act européen impose des obligations graduées selon le niveau de risque à quiconque déploie de l’IA dans l’Union européenne. Innover vite tout en restant conforme devient un exercice d’équilibriste.
Pourquoi industrialiser votre intelligence artificielle ?
- Automatiser les tâches répétitives et recentrer vos équipes sur l’expertise
- Valoriser vos connaissances internes grâce à des assistants ancrés dans vos documents
- Accélérer le développement logiciel et la production de contenus
- Maîtriser les coûts d’inférence et la dépendance aux fournisseurs de modèles
- Réduire les risques juridiques, éthiques et de sécurité liés à l’IA
- Créer de nouveaux services différenciants pour vos clients
Nos services d’intelligence artificielle
De la conception à l’exploitation, nous livrons l’ensemble du cycle de vie de vos solutions d’IA, en combinant expertise data, ingénierie logicielle et sécurité.
Démarrer vite
Mettre en production un premier cas d’usage sur vos données en quelques semaines, avec des critères de succès mesurables.
- Assistants documentaires prêts à déployer
- Pilote sur vos données réelles
- Suivi de la valeur et des coûts d’inférence
- Sélection et intégration des modèles
Construire la fondation
Mettre en place une plateforme IA sécurisée et réutilisable : passerelle de modèles, bases vectorielles, catalogue de prompts et outillage d’évaluation.
- Plateforme LLMOps et passerelle de modèles
- Architectures RAG et recherche hybride
- Modèles ouverts auto-hébergés ou API managées
- Observabilité et suivi des coûts
Concevoir des agents
Développer des assistants et des agents qui raisonnent, appellent vos outils métier et s’intègrent à vos workflows, avec une supervision humaine là où elle compte.
- Agents et systèmes multi-agents
- Intégration via Model Context Protocol (MCP) et API
- Copilotes métier et assistants internes
- Traitement intelligent de documents
Renforcer la sécurité et la conformité
Gouverner vos usages d’IA et protéger vos systèmes contre les nouvelles menaces : injection de prompts, exfiltration de données, empoisonnement de modèles.
- Cadre de gouvernance et registre des systèmes d’IA
- Cartographie des risques AI Act et Loi 25
- Red teaming et tests adverses
- Garde-fous et filtrage des entrées et sorties
Exploiter et optimiser
Mesurer la qualité en continu, détecter les dérives et optimiser le rapport performance-coût de chaque cas d’usage.
- Évaluation continue et jeux de tests de référence
- Routage de modèles et optimisation de l’inférence
- Détection de dérive et boucles de rétroaction
- Run MLOps et LLMOps
Innover et évoluer
Suivre l’adoption et explorer les prochaines frontières : IA multimodale, petits modèles spécialisés, IA embarquée.
- Tableaux de bord d’adoption et d’usage
- Fine-tuning et distillation de modèles spécialisés
- IA multimodale : voix, image et vidéo
- Prototypage rapide de nouveaux cas d’usage
Notre démarche : de l’idée à la valeur mesurée
1. Cadrer
Nous qualifions le problème métier, les données disponibles, les risques et les indicateurs de succès avant d’écrire la moindre ligne de code.
2. Prouver la valeur
En quelques semaines, un pilote construit sur vos données réelles et évalué selon des critères objectifs valide la faisabilité et le gain attendu.
3. Industrialiser
Nous intégrons la solution à votre système d’information, avec sécurité, observabilité, maîtrise des coûts et documentation de conformité.
4. Faire grandir
Nous suivons l’adoption et la qualité dans la durée, puis étendons la plateforme à de nouveaux cas d’usage en capitalisant sur les briques existantes.
Les technologies que nous utilisons
Nous choisissons les outils adaptés à votre contexte, en privilégiant les standards ouverts, la portabilité et la maîtrise de vos coûts.
- Amazon Bedrock
- Google Vertex AI
- Microsoft Azure AI
- Mistral AI
- Hugging Face
- PyTorch
- LangGraph
- LlamaIndex
- vLLM
- MLflow
- Databricks
- Qdrant
- pgvector
- Langfuse
Questions fréquentes
Faut-il entraîner notre propre modèle pour tirer parti de l’IA générative ?
Rarement. Dans la majorité des cas, un modèle existant associé à une architecture RAG qui l’ancre dans vos documents offre le meilleur rapport valeur-coût. Le fine-tuning ou la distillation d’un modèle plus compact se justifient lorsqu’il faut maîtriser un vocabulaire très spécialisé, réduire la latence et les coûts à grande échelle, ou fonctionner dans un environnement isolé.
L’AI Act européen nous concerne-t-il si nous sommes établis hors d’Europe ?
Oui, dès lors qu’un système d’IA est mis sur le marché ou utilisé dans l’Union européenne, ou que ses résultats y sont utilisés. Ses obligations varient selon le niveau de risque et entrent en application de manière échelonnée. Nous vous aidons à inventorier et classer vos systèmes, puis à mettre en place la documentation, la supervision humaine et la gestion des risques attendues, en cohérence avec la Loi 25 au Québec et la LPRPDE.
Comment sécuriser des agents IA qui agissent dans nos systèmes ?
Un agent doit être traité comme une identité à part entière : permissions minimales, accès limité à des outils explicitement autorisés, journalisation de chaque action et validation humaine pour les opérations sensibles. Nous ajoutons des protections contre l’injection de prompts, des environnements d’exécution isolés et des tests adverses réguliers, avant et après la mise en production.
Nos données restent-elles confidentielles ?
Oui, à condition que l’architecture soit pensée pour. Selon la sensibilité de vos données, nous privilégions des modèles hébergés dans une région cloud choisie, des offres souveraines ou des modèles ouverts auto-hébergés dans votre environnement. Le chiffrement, le cloisonnement des index et le respect des droits d’accès documentaires garantissent que chaque utilisateur ne voit que ce qu’il est autorisé à voir.
Réalisations
