Évaluation d'un assistant en production
Conversations multi-tours pilotées par personas, jouées contre le RAG en production.
Données & évaluation pour l'IA en production Votre IA marche en démonstration.
Votre IA marche en démonstration.
Personne ne sait si elle répond juste.
C'est pour ça qu'elle ne passe pas en production. Nous construisons l'évaluation qui mesure ce que votre système fait vraiment, puis nous réparons ce qu'elle révèle : presque toujours, vos données.
Par des experts IA issus du CNRS (10+ ans d'expérience), l'équipe derrière le framework open-source Synalinks.
Équipe basée dans l'Union Européenne
Vos données ne quittent jamais l'espace européen
L'étape que presque tout le monde saute
Construire une IA est devenu facile. Prouver qu'elle tient en production, presque personne ne le fait.
En deux ans, nous avons travaillé avec de nombreuses entreprises. À chaque fois, le même constat : le problème n'était ni le modèle, ni le code. C'était l'absence de données exploitables, d'évaluation, et d'un chemin clair vers le ROI.
L'IA permet aujourd'hui à n'importe qui de sortir un prototype en quelques jours, et beaucoup en concluent que l'expertise n'est plus nécessaire. Mais un prototype n'est pas un système de production. Pour qu'un système survive au réel, il lui faut un jeu de données qui représente vraiment votre métier (vos dossiers, vos documents, le savoir-faire de vos équipes) et une évaluation qui mesure ses réponses au lieu de les regarder passer. C'est l'étape que presque toutes les organisations sautent, y compris de très grandes : on valide au feeling, sur quelques exemples qui marchent, et on découvre les problèmes en production, devant les clients.
Nous construisons des systèmes d'IA. C'est précisément pour cela que nous commençons par les données et l'évaluation : ce sont elles qui décident si le système tiendra, et c'est l'avantage que vos concurrents ne peuvent pas acheter.
SilosDocumentsTableursSavoir tacite
Brutes & dispersées Nettoyage & curation
- Localiser
- Structurer
- Enrichir
- Vérifier
- Maintenir
Actif prêt pour l'IA
- Structuré
- Documenté
- Traçable
- Orienté usage
Réalisations
Ce que nous avons déjà construit.
Des missions anonymisées, décrites par le besoin, ce que nous avons construit et l'actif qui reste au client.
Changer de modèle sans rien casser
Une suite de non-régression qui compare chaque modèle candidat, réponse par réponse.
Détection de menaces internes
Jeu de données étiqueté construit de zéro, puis le système de classification entraîné dessus.
Ce que nous faisons
Quatre engagements.
Mesurer avant de croire
Nous construisons l'évaluation de votre système : des cas de test tirés de votre réalité, des critères explicites, un résultat rejouable à chaque changement de modèle. C'est de l'ingénierie, pas de l'improvisation, et c'est ce qui transforme « ça a l'air de marcher » en preuve défendable devant un régulateur, un conseil d'administration ou un client.
Transformer vos données propriétaires en actif prêt pour l'IA
Une évaluation ne dit pas seulement que le système échoue, elle dit où. Nous auditons, nettoyons, structurons et modélisons les données qu'elle met en cause : des tables brutes et des documents deviennent des actifs définis, documentés, dignes de confiance. C'est l'avantage que l'IA sur étagère ne pourra jamais copier.
Capturer l'expertise, pas seulement les données
Votre avantage ne tient pas qu'à vos tables. C'est le jugement, les règles et le savoir-faire qui vivent dans vos documents et dans la tête de vos équipes. Nous capturons cette expertise tacite et en faisons une connaissance structurée et documentée, qu'un modèle peut exploiter.
Vos équipes autonomes, pas dépendantes
Nous formons vos décideurs à choisir les bons cas d'usage et vos équipes techniques à faire vivre et étendre ce que nous construisons. Le but n'est pas que vous nous rappeliez, c'est que vous n'en ayez plus besoin.
Comment ça marche
De l'évaluation à un actif durable, dans le bon ordre.
- 1
Mesurer
L'audit évalue votre système et cartographie les données sur lesquelles il s'appuie. En une semaine, à périmètre et prix fixes, vous savez ce qu'il fait vraiment et vous repartez avec votre Feuille de Route IA.
- 2
Réparer ce que l'évaluation révèle
Elle pointe presque toujours au même endroit : des données incomplètes, incohérentes, ou une règle métier que personne n'a jamais écrite. Nous transformons ces données et ce savoir-faire en actifs structurés, documentés, exploitables par un modèle.
- 3
Livrer & maintenir
Vous gardez les actifs, documentés, et l'évaluation devient votre test de non-régression : à chaque nouveau modèle, vous savez si quelque chose s'est dégradé avant vos clients.
Pour qui
Pensé pour les entreprises dont l'avantage est ce qu'elles savent.
Si votre avantage tient à un savoir-faire pointu et à des données propriétaires, l'IA générique restera toujours en deçà : elle ne connaît ni votre métier ni vos données. Nous transformons votre connaissance en un avantage IA que vous seul pouvez avoir.
Équipes aux pilotes enlisés
Un an plus tard, rien en production. Nous mesurons d'abord, puis nous réparons la fondation de données, pour que ce qui est construit dessus survive à la mise en production.
Entreprises expertes de leur domaine
Services spécialisés, industrie, professions réglementées. « L'IA générique ne connaît pas notre métier. » Nous faisons en sorte qu'elle connaisse le vôtre.
Secteurs réglementés, riches en données
Finance, juridique, santé, industrie. Une IA que vous pouvez réellement auditer et défendre.
Commencer
Sachez enfin ce que votre IA fait vraiment.
Un audit court, à périmètre fixe et prix fixe. Nous évaluons votre système et les données qui le nourrissent, et vous repartez avec votre Feuille de Route IA : l'écart exact, et ce qu'il faut réparer en premier. Elle vous reste acquise, que vous travailliez ensuite avec nous ou non.