AIESCU
Votre IA en production en 4 semaines.
Nous la créons pour votre startup, ou nous vous apprenons à la créer vous-même avec Claude Code. Un ingénieur pilote des agents en parallèle et répond du résultat.
99.9%
de disponibilité API sur la plateforme de production d’un client
10×
de réduction des coûts d’infrastructure d’un client
93%
de précision de recherche sur l’IA documentaire en production d’un client (contrôlée par CI)
15+
ans à livrer des logiciels en production
Besoin de la mettre en production ? Commencez à gauche. Envie d’apprendre ? Commencez à droite.
CLÉ EN MAIN
Nous créons votre IA de production.
- RAG en production en 4 semaines
- Agents avec eval CI + garde-fous
- Pipelines d’ingestion de documents
À FAIRE SOI-MÊME
Apprenez à la livrer avec Claude Code.
- Formation intensive de 2 jours
- Programme d’ingénieur IA sur 6 semaines
- Accès à vie + bibliothèque de compétences
Choisissez le clé en main si…
- Vous devez passer rapidement en production sans recruter une équipe IA
- Vous préférez posséder le système fini plutôt que le construire
- Vous avez de vraies données et un vrai problème à résoudre maintenant
Choisissez de le faire vous-même si…
- Vous êtes ingénieur et souhaitez le construire vous-même
- Vous voulez acquérir des compétences durables, pas seulement recevoir un livrable
- Vous préférez avancer à votre rythme avec un accès à vie
- Stack RAG + agents en production en 4 semaines
- Eval CI contrôle chaque PR
- Observabilité dès le premier jour
- Brief ouvert à l’examen
Nos principes · LLMs en production
10 lois pour mettre l’IA en production sans brûler votre budget
Ce que nous avons appris en travaillant avec les LLMs. Chaque réalisation et chaque formation les respecte.
- 01
Spécifications strictes, code souple.
Une page de spécifications qui tient la route vaut mieux qu’une semaine de code jetable. Si les spécifications sont mauvaises, les LLMs accélèrent dans la mauvaise direction.
- 02
Les evals avant l’appel au modèle.
Commencez par écrire une eval qui échoue. Sans seuil de réussite, vous n’avez pas un produit, mais un prototype perpétuel.
- 03
Les outils battent les prompts.
Un outil de 20 lignes au schéma strict bat un prompt système de 2 000 tokens. Le modèle se remet d’un mauvais appel d’outil, pas d’une consigne vague.
- 04
Mettez en cache sans retenue, routez sans pitié.
Cache des prompts, des embeddings, des réponses. Le modèle bon marché route ; le modèle coûteux produit. 80 % de la facture vient du mauvais modèle sur le mauvais appel.
- 05
Monolithe pour les LLMs, microservices pour les humains.
Les LLMs lisent un monolithe plus vite qu’un maillage de 12 services. Découpez trop tôt et vous perdez leur plus grande force : garder tout le système en tête.
- 06
Soignez le contexte, pas le prompt.
Le modèle ne vaut que ce qui se trouve dans sa fenêtre. Supprimez chaque token qui n’est ni un fait, ni un exemple, ni une contrainte.
- 07
Des preuves, pas des affirmations.
Chaque « ça marche » doit être une exécution de test, une ligne d’eval ou une ligne de journal git. Les impressions ne passent pas en production.
- 08
Revue par sous-agent = 2 étapes.
Chercheur + vérificateur contradictoire. Un agent se trompe avec assurance ; deux agents en désaccord font émerger la vérité.
- 09
Mode manager : 5 → 1.
Un opérateur qui orchestre 5 agents en parallèle livre ce qui exigeait autrefois une équipe. Couloirs de travail, asynchrone, passations documentées.
- 10
Joueur-entraîneur.
Livrez du code et passez en revue les agents le même jour. Le savoir-faire consiste à déterminer si la journée exige de coder soi-même ou d’orchestrer.