Intelligence artificielle et ingénierie de l’IA

Une Intelligence Artificielle axée sur les résultats

L’Intelligence Artificielle peut transformer les processus, valoriser les connaissances de l’entreprise, automatiser les activités et faciliter de meilleures décisions. Son adoption exige toutefois d’identifier d’abord les domaines où elle crée de la valeur, de choisir l’architecture appropriée et de maîtriser les coûts, les risques, la sécurité et la qualité.

• Identifier de réelles possibilités d’application de l’Intelligence Artificielle.
• Transformer les informations et documents de l’entreprise en connaissances exploitables.
• Automatiser les processus avec des agents et des modèles intelligents.
• Intégrer des modèles de langage aux applications et systèmes existants.
• Appliquer le Machine Learning et la vision par ordinateur à des problèmes précis.
• Intégrer l’IA au cycle d’ingénierie logicielle.
• Concevoir des solutions d’IA évolutives, observables et gouvernables.

Nous étudions chaque besoin sous l’angle du métier, des données, de l’architecture et de la technologie afin de définir des solutions viables, des preuves de concept aux architectures capables d’évoluer vers des environnements d’entreprise.

Compétences en Intelligence Artificielle

1. Stratégie, préparation et transformation par l’IA

Nous vous aidons à déterminer où l’Intelligence Artificielle peut apporter une valeur réelle avant d’investir dans la technologie.

Nous analysons les objectifs métier, les processus, les informations disponibles, les capacités technologiques, les risques et les coûts afin de hiérarchiser les cas d’usage et de définir une trajectoire d’adoption progressive.

Nous pouvons vous accompagner pour :

• Évaluer la préparation à l’IA (AI Readiness).
• Identifier et hiérarchiser les cas d’usage.
• Évaluer la maturité numérique et technologique.
• Analyser la faisabilité technique.
• Évaluer le choix entre développement et acquisition.
• Choisir entre modèles locaux, services cloud et API.
• Définir des preuves de concept et des MVP.
• Élaborer des feuilles de route d’adoption de l’IA.
• Évaluer les risques, les coûts et le retour attendu.

L’objectif est d’éviter d’adopter l’IA simplement parce qu’elle est disponible et de concentrer l’investissement sur des problèmes susceptibles de produire des résultats mesurables.

2. Architecture d’entreprise pour l’IA et gouvernance

Nous concevons des architectures qui intègrent l’IA aux applications, aux données, à l’infrastructure et aux processus métier de manière contrôlée et évolutive.

Une solution d’IA d’entreprise ne dépend pas uniquement d’un modèle. Elle doit tenir compte de l’accès aux données, de l’exécution des modèles, des interactions avec les autres systèmes, des contrôles et de la mesure du comportement.

Nous pouvons vous accompagner pour :

• Concevoir l’architecture de solutions d’IA.
• Définir des architectures de référence.
• Comparer modèles locaux et services cloud.
• Concevoir des architectures hybrides.
• Intégrer modèles, API et applications d’entreprise.
• Mettre en place le routage des modèles et les couches de services d’IA.
• Concevoir des contrôles et garde-fous.
• Assurer traçabilité et observabilité.
• Gouverner les modèles et les agents.
• Évaluer les risques liés à l’IA.
• Préparer des architectures pour le RAG et les systèmes à base d’agents.

Notre approche relie les décisions technologiques aux objectifs métier tout en explicitant les critères de sécurité, de coût, de performance, de contrôle et d’évolution.

3. RAG et gestion intelligente des connaissances

Nous concevons des assistants intelligents fondés sur la génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation ou RAG) pour interroger les documents de l’entreprise en langage naturel.

Ces solutions utilisent les manuels, procédures, documents techniques, politiques et autres sources de connaissances comme contexte afin de produire des réponses fondées sur les informations propres à l’organisation.

Compétences :

• Traitement et structuration des documents.
• Segmentation hiérarchique.
• Génération d’embeddings.
• Recherche sémantique.
• Bases de données vectorielles.
• Récupération contextuelle.
• Intégration d’images et de contenus associés.
• Intégration de modèles locaux ou accessibles par API.
• Réponses rattachées aux sources originales.
• Évaluation de la récupération et de la qualité.
• Mesure de la latence et de l’utilisation des modèles.

Applications possibles :

• Assistants documentaires d’entreprise.
• Support technique intelligent.
• Consultation de manuels et procédures.
• Formation interne.
• Gestion des connaissances.
• Assistance aux utilisateurs.
• Recherche sémantique d’informations internes.

Notre laboratoire RAG nous a permis de valider concrètement le traitement documentaire, la récupération sémantique, l’utilisation de modèles locaux, l’association contextuelle d’images et l’évaluation par benchmarks.

4. Agents d’IA et automatisation intelligente

Nous concevons des workflows fondés sur des agents d’IA spécialisés qui collaborent pour exécuter des processus complexes.

Une architecture à base d’agents répartit les responsabilités entre des composants spécialisés en recherche, planification, analyse, génération, validation ou révision.

Compétences :

• Conception d’agents spécialisés.
• Orchestration de workflows avec l’IA.
• Systèmes multiagents.
• Intégration aux outils, API et sources d’information.
• Appel d’outils (Tool Calling).
• Intervention humaine dans la boucle.
• Contrôle de l’exécution et points de contrôle.
• Nouvelles tentatives et reprise après échec.
• Validation des résultats.
• Vérification factuelle et gestion des preuves.
• Observabilité des agents.

Nous avons développé AI Content Production Agents, un workflow de six agents spécialisés dans la recherche, la planification, la rédaction, la vérification factuelle, le SEO et la révision éditoriale, avec des cycles automatiques d’amélioration et une approbation humaine.

Ce modèle peut être transposé à d’autres processus métier nécessitant la coordination contrôlée de plusieurs activités spécialisées.

5. Applications enrichies par l’IA et intégration de modèles

Nous intégrons des capacités d’IA dans des applications nouvelles ou existantes à l’aide de modèles locaux, d’API et de services d’IA.

L’IA peut constituer une capacité précise d’un système d’entreprise sans que toute l’application repose exclusivement sur elle.

Nous pouvons mettre en œuvre :

• Intégration de modèles de langage par API.
• Modèles locaux avec Ollama.
• Intégration de modèles cloud.
• Architectures hybrides local/cloud.
• Classification intelligente.
• Analyse sémantique.
• Extraction d’informations.
• Génération et synthèse de contenu.
• Notation et hiérarchisation.
• Aide à la décision.
• Association de règles classiques, modèles sémantiques et LLM.

Nous avons appliqué cette expérience à nos projets expérimentaux Job-Seeker, Side Hustle Seeker, AI Content Production Pipeline et AI Content Production Agents, où les modèles s’intègrent à des processus plus vastes.

6. Ingénierie logicielle assistée par l’IA

Nous appliquons l’IA aux différentes étapes du cycle d’ingénierie logicielle pour faciliter l’analyse, l’architecture, la planification, la génération de code, les tests, la révision et la documentation.

Notre démarche ne consiste pas seulement à demander du code à un modèle : nous intégrons l’IA à un processus d’ingénierie structuré, assorti d’exigences, de décisions architecturales, de validations, de preuves et d’une supervision humaine.

Compétences :

• Analyse des exigences assistée par l’IA.
• Conception et révision de l’architecture.
• Planification de la mise en œuvre.
• Génération assistée de code.
• Génération et exécution des tests.
• Révision du code.
• Documentation technique.
• Critères de qualité.
• Traçabilité entre exigences, architecture, réalisation et tests.
• Observabilité du processus d’ingénierie.
• Supervision et approbation humaines.
• Évaluation des coûts, du temps et des résultats des exécutions d’IA.

Nous avons développé AI Engineering Framework (AIEF), un framework destiné à transformer le développement reposant uniquement sur des prompts en un processus d’ingénierie gouverné, vérifiable et fondé sur des preuves.

AIEF a été utilisé expérimentalement pour créer différents types d’applications et explorer l’usage systématique de l’IA sur plusieurs langages, plateformes et frameworks.

7. Intelligence Artificielle appliquée, Machine Learning et vision par ordinateur

Nous développons et évaluons des solutions utilisant le Machine Learning, le Deep Learning, le traitement sémantique et la vision par ordinateur pour résoudre des problèmes précis.

Notre expérience couvre également les technologies antérieures à l’essor actuel des modèles génératifs, des systèmes experts et moteurs d’inférence aux réseaux neuronaux et à la vision par ordinateur.

Domaines de travail :

• Machine Learning.
• Classification et régression.
• Réseaux neuronaux.
• Deep Learning.
• Réseaux neuronaux convolutifs.
• Classification d’images.
• Détection d’objets.
• Vision par ordinateur.
• YOLO et MediaPipe.
• Estimation de pose.
• Traitement et analyse sémantiques.
• Systèmes à base de règles.
• Moteurs d’inférence.

Notre expérience comprend des systèmes experts appliqués à la santé, le traitement sémantique des émotions, l’expérimentation avec TensorFlow et scikit-learn, ainsi que la recherche en vidéosurveillance intelligente.

De l’opportunité à une solution d’IA

Tous les problèmes ne nécessitent pas l’Intelligence Artificielle, et toutes les solutions n’exigent pas le modèle le plus grand ou le plus complexe.

Nous partons du problème et des résultats attendus pour déterminer la combinaison adéquate d’architecture, de données, de modèles, de règles, de RAG, d’agents, d’applications et de supervision humaine.

Nous pouvons accompagner les différentes étapes :

Évaluer → Concevoir → Expérimenter → Mettre en œuvre → Intégrer → Mesurer → Faire évoluer

L’objectif est de créer des solutions d’IA utiles, maintenables et adaptées aux besoins réels de l’organisation.

Technologies et outils

Nous travaillons et expérimentons notamment avec :

Python · FastAPI · TensorFlow · scikit-learn · LangGraph · Ollama · DeepSeek · Qwen · nomic-embed-text · ChromaDB · YOLO · MediaPipe · Tavily · API de modèles de langage · Oracle Cloud Infrastructure AI

Le choix technologique dépend de chaque projet et peut associer modèles locaux, services cloud et composants logiciels traditionnels.

Résultats pour votre organisation

Bénéficiez d’une stratégie claire d’adoption de l’IA, d’architectures adaptées et de solutions qui valorisent l’information, automatisent les processus, intègrent les connaissances de l’entreprise et explorent de nouvelles capacités tout en maîtrisant les risques, les coûts et la qualité.

Vous avez une idée ou un processus pour lequel l’IA pourrait vous aider ? Évaluons ensemble sa faisabilité et définissons la prochaine étape.