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Garantie Technique

Nos architectures sont supervisées par notre ingénieur certifié en Postgrad GenAI à l'Université du Texas (Austin), garantissant une implémentation conforme aux dernières avancées en Deep Learning et NLP.

Systèmes RAG & Agents Cognitifs

Transformer vos documents en connaissance actionnable.

Nous implémentons des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui contraignent le modèle à ne répondre qu'à partir de votre base de données privée (PDF, Powerpoints, bases de données), éliminant ainsi les hallucinations. Nos « Compagnons de Connaissance » interrogent ces sources en temps réel.

Analyse multimodale (Texte, Audio, Vidéo)
Précision sémantique via Vector DB (Qdrant/Pgvector)
Orchestration d'agents multi-étapes

Infrastructure Privée & Modèles Ouverts

La sécurité au cœur de l'innovation.

Pour les institutions exigeantes, nous déployons des modèles Open-Weight (Llama 3.1, Mixtral) sur votre propre infrastructure ou chez des hébergeurs européens comme OVH Cloud.

Confidentialité Totale : Traitement en mémoire (Stateless).
Conformité RGPD : Aucune donnée ne sort de l'UE.
Indépendance : Vous êtes propriétaire de votre système.

IA Cloud (SaaS) vs Infrastructure souveraine

Critère	IA Cloud (SaaS)	Infrastructure souveraine (Akimedia)
Hébergement des données	Données chez le fournisseur (souvent hors UE)	Données en UE (OVH Cloud) ou sur site client
Conformité RGPD	Dépend du fournisseur et des transferts	Données en Europe, traitement stateless, conformité maîtrisée
Personnalisation des modèles	API fixes, peu de fine-tuning	Modèles Open-Weight (Llama, Mistral), fine-tuning et RAG sur mesure
Coût long terme	Abonnement par usage, coûts récurrents	Investissement infrastructure, coût prévisible et maîtrisable
Maintenance	Gérée par le fournisseur	Vous êtes propriétaire ; nous assurons l'industrialisation et la gouvernance

Cas d'usage concrets : comment nous déployons l'infrastructure IA

Audit et cadrage — Analyse de vos besoins (RAG, modèles privés, conformité), choix de l'architecture et validation de la faisabilité. Définition du périmètre du POC.
Connexion des données et entraînement — Indexation de vos sources (PDF, bases de données) pour le RAG, configuration des modèles Open-Weight et des pipelines. Prototype (POC) en 2 à 3 semaines.
Déploiement et mise en production — Industrialisation sur Kubernetes, optimisation GPU, hébergement OVH ou sur site. Mise en production sécurisée et reproductible.
Formation et suivi — Documentation, gouvernance des accès, monitoring et filtres de sécurité. Conformité et évolution continue.

Une approche rigoureuse, par étapes.

1 Audit & POC

Validation de la faisabilité technique et déploiement d'un prototype sécurisé.

2 Industrialisation

Mise à l'échelle sur Kubernetes et optimisation des temps d'inférence (GPU).

3 Gouvernance

Monitoring, filtres de sécurité personnalisés et documentation de conformité.

Termes techniques

GEO (Generative Engine Optimization): Optimisation pour être cité comme source par les moteurs de réponse IA (Perplexity, ChatGPT, Claude). L'objectif est d'apparaître dans les réponses génératives et d'être reconnu comme référence par les modèles de langage.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Architecture où le modèle ne répond qu'à partir de documents récupérés en temps réel dans votre base (PDF, bases de données). Les réponses sont ancrées dans des sources réelles, ce qui limite les hallucinations.
Open-Weight: Modèles dont les poids sont publics ou sous licence ouverte (ex. Llama, Mistral), déployables sur votre infrastructure ou chez un hébergeur européen. Vous gardez le contrôle des données et de l'exploitation.

FAQ Infrastructure IA

Pour quels projets utilisez-vous le RAG ?

Nous déployons le RAG pour des « Compagnons de Connaissance » qui interrogent vos documents en temps réel, pour des chatbots d'entreprise ancrés dans vos sources, et pour tout besoin où les réponses doivent être traçables et sans hallucination. La définition technique se trouve dans la section « Termes techniques » ci-dessus.

Pourquoi choisir des modèles Open-Weight (Llama, Mistral) ?

Contrôle total : hébergement chez vous ou chez OVH Cloud, aucune donnée envoyée à des API tierces. Conformité RGPD et confidentialité garanties. Fine-tunings et déploiements sur mesure possibles.

Où sont hébergées les infrastructures IA que vous déployez ?

En Europe, chez OVH Cloud ou sur votre propre infrastructure. Aucune donnée ne sort de l'UE. Traitement stateless en mémoire pour une confidentialité maximale.

Quelle est la garantie technique (University of Texas) ?

Nos architectures sont supervisées par un ingénieur certifié Postgraduate GenAI à l'Université du Texas (Austin). Cela garantit une implémentation conforme aux dernières avancées en Deep Learning et NLP.

Quel délai pour un projet Infrastructure IA ?

Un prototype (POC) en 2 à 3 semaines, puis une phase d'industrialisation (Kubernetes, optimisation GPU, gouvernance). Nous travaillons par étapes : audit, POC, déploiement sécurisé.

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Parlons d'architecture.

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