IA et données
Des agents autonomes de qualité production, une intelligence souveraine et des lakehouses de données à haute vélocité.
Présentation
XSIS IA et données fait passer les entreprises des chatbots expérimentaux à une intelligence souveraine et déterministe qui génère des revenus. Nous déployons des modèles de langage en air-gapped, sur site et en cloud régional, avec un ajustement fin en arabe d’abord et sur les dialectes régionaux, appuyés par un GraphRAG sensible aux permissions et des couches de données sémantiques unifiées. Nos ingénieurs construisent des workflows multi-agents qui tournent 24 h/24 sous la gouvernance du Model Context Protocol (MCP), de l’interopérabilité Agent2Agent (A2A) et d’une supervision « humain sur la boucle ».
Sous cette intelligence, nous bâtissons les fondations de données qui l’alimentent : streaming d’événements Kafka et Flink en temps réel, lakehouses Snowflake, Databricks et Iceberg, grands modèles quantitatifs pour la simulation financière et de chaîne d’approvisionnement, et une stricte résidence transfrontalière des données.
À qui s’adresse cette offre
Directeur de l’IA
Des agents et des modèles en production, gouvernés, mesurés et maintenus dans votre périmètre.
Directeur des données
Des lakehouses, des pipelines et une gouvernance qui rendent les données de l’entreprise prêtes pour l’IA.
Directeur des opérations
Des agents supervisés qui font le travail courant 24 h/24, des documents aux décisions.
Ce que nous faisons
Systèmes multi-agents et protocoles
Des workflows multi-agents sous supervision « humain sur la boucle », des serveurs MCP et l’usage d’outils, l’interopérabilité A2A et AP2, et l’AgentOps.
LLM, SLM et plateformes de contexte souverains
Hébergement de modèles en air-gapped, sur site et en cloud souverain, modèles de pointe et à poids ouverts, ajustement fin en arabe d’abord et GraphRAG sensible aux permissions.
Grands modèles quantitatifs et ML appliqué
Des modèles quantitatifs pour la simulation financière et de chaîne d’approvisionnement, la prévision et la tarification, le risque de crédit avec IA explicable, et la détection de fraude et de blanchiment.
IA multimodale, vocale et visuelle
Des agents vocaux à raisonnement sur la parole et des centres de contact, une IA conversationnelle transactionnelle, le TALN, et la vision par ordinateur physique et en périphérie.
Traitement intelligent des documents (IDP 2.0)
Extraction sur factures, relevés, financement du commerce, KYC et formulaires, avec règles de validation, revue humaine et comptabilisation directe dans l’ERP.
Offres d’IA packagées et services d’IA managés
Offres d’IA prêtes à déployer pour les ETI, systèmes souverains pour grands groupes à fort volume, et API d’IA managées par abonnement ou à l’usage.
Architecture de données, lakehouses et pipelines temps réel
Pipelines ETL et ELT, streaming temps réel avec Kafka et Flink, lakehouses sur Snowflake, Databricks et Iceberg, et bases vectorielles et de graphes.
Gouvernance des données, souveraineté, vie privée et sécurité
Données de référence, contrats de données et lignage, qualité et résidence des données, et sécurité des données : chiffrement, tokenisation, masquage et données de test synthétiques.
BI agentique et intelligence décisionnelle
BI conversationnelle et analystes de données IA, tableaux de bord de direction et centres de pilotage, et analytique tournée vers les clients.
Ce qui nous distingue
- Données et analytique
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- Points forts
- Workflows multi-agents : MCP, A2A et AP2
- LLM et SLM souverains et air-gapped
- Grands modèles quantitatifs (LQM)
- Apache Iceberg, Databricks et Snowflake
- Traitement intelligent des documents (IDP 2.0)
La pile IA et données
Trois couches portent chaque système que nous construisons, chacune avec le standard qu’elle suit et ce qu’elle garantit.
| Couche | Standard technique | Ce qu’elle garantit |
|---|---|---|
| Interopérabilité des agents | Model Context Protocol (MCP et WebMCP), Agent2Agent (A2A) et Agent Payments Protocol (AP2) | Exécution déterministe des outils et auditabilité cryptographique |
| Hébergement souverain des modèles | Clusters GPU sur site et clouds privés air-gapped, avec Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek et Llama | Résidence des données dans le pays et aucun entraînement tiers sur vos données |
| Fondation de données moderne | Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka et Flink, et GraphRAG sensible aux permissions | Règles d’accès au niveau des lignes et des rôles appliquées avant que le modèle ne voie la moindre donnée |
Standard technique
- Interopérabilité des agents
- Model Context Protocol (MCP et WebMCP), Agent2Agent (A2A) et Agent Payments Protocol (AP2)
- Hébergement souverain des modèles
- Clusters GPU sur site et clouds privés air-gapped, avec Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek et Llama
- Fondation de données moderne
- Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka et Flink, et GraphRAG sensible aux permissions
Ce qu’elle garantit
- Interopérabilité des agents
- Exécution déterministe des outils et auditabilité cryptographique
- Hébergement souverain des modèles
- Résidence des données dans le pays et aucun entraînement tiers sur vos données
- Fondation de données moderne
- Règles d’accès au niveau des lignes et des rôles appliquées avant que le modèle ne voie la moindre donnée
Comment démarrer
Les prochaines étapes
Convenir d’un horaire
Notre équipe vous envoie un e-mail pour convenir d’un horaire pour l’entretien.
Entretien préalable
Un entretien préalable gratuit de 30 minutes en ligne : nous passons en revue vos objectifs, vos systèmes et vos contraintes.
Revue de préparation
Lors d’une revue de préparation gratuite de 48 heures, un architecte principal confronte votre projet à la définition de « prêt » en 6 points et recommande le parcours adapté.
Choisir le parcours
Les projets au périmètre prêt reçoivent une proposition ferme sous 3 à 5 jours ouvrés. Les projets au stade du concept démarrent dans le studio Blueprint. Un système en production qui défaille, n’est pas documenté ou doit être intégré commence par un diagnostic de 1 à 2 semaines. Le studio Blueprint et le diagnostic ont chacun des honoraires fixes, indiqués dans la proposition.
Équipes produit natives de l’IA
Des équipes pluridisciplinaires managées d’ingénieurs seniors, dotées de harnais d’agents de codage et d’assurance qualité.
Projets à résultat ferme et services managés 24 h/24
Une réalisation à périmètre ferme, jalonnée et dirigée par des responsables de livraison désignés, et des services managés applicatifs 24 h/24 avec gouvernance des SLA.
La voie d’entrée la plus rapide est l’offre Preuve de concept d’agents souverains (MCP, A2A, GraphRAG), l’un de nos forfaits de mission rapide.
Par où commencerQuestions et réponses
En quoi cela diffère-t-il de l’ajout d’un chatbot ?
Un chatbot répond à des questions. Nous construisons des systèmes qui font le travail. Les agents appellent vos outils sous supervision, les modèles ne répondent qu’à partir de ce que l’utilisateur peut voir, et les plateformes de données les alimentent. Chaque système est testé, journalisé et mesuré.
Où vont nos données ?
Là où vous en décidez. Nous déployons les modèles en air-gapped, sur votre site ou dans un cloud souverain régional, pour que les données régulées restent dans le pays. Les données ne quittent jamais l’entreprise, sauf si vous choisissez un service qui l’autorise.
Comment gardez-vous les agents IA sous contrôle ?
Les agents agissent par des outils étroits et journalisés, avec les permissions que vous accordez. Des personnes les supervisent sur la boucle et approuvent les étapes qui comptent. L’AgentOps ajoute la télémétrie, l’évaluation, des garde-fous contre les réponses inventées et des plafonds de dépense en jetons.
Par où commencer ?
En général par la preuve de concept d’agents souverains : un seul workflow, relié à vos outils internes dans un réseau privé, qui démontre la valeur avant une construction plus vaste.
Nos données doivent-elles d’abord être en ordre ?
Pas entièrement, mais nous les vérifions d’abord. Si les documents ne sont pas structurés ou si les bases de données sont en silos, nous commençons par une revue de la qualité, du lignage et de la préparation à l’IA, puis construisons la plateforme dont les modèles ont besoin.
À qui appartient ce que vous construisez ?
À vous. Le code, les prompts, les jeux d’évaluation, les pipelines de données et les poids de modèles ajustés que nous produisons pour vous vous appartiennent dès le paiement de chaque jalon.
Commencez par une conversation, pas par un contrat.
Dites-nous ce que vous devez construire, connecter ou sécuriser. Un architecte l’examine avec vous, puis recommande par où commencer.