LLM, SLM et plateformes de contexte souverains
Des modèles de langage qui répondent à partir de vos propres données et ne les envoient jamais hors de votre contrôle
Vos données ne peuvent pas partir vers un service d’IA public
Les banques, les ministères et d’autres institutions réglementées ne peuvent pas envoyer de dossiers clients ou d’usagers à des services d’IA publics à l’étranger. Les lois sur la localisation des données l’interdisent, et la plupart des comités des risques aussi.
Ces mêmes institutions ont pourtant besoin d’assistants, de recherche et de rédaction qui comprennent leurs propres documents, souvent en arabe comme en anglais. Un modèle qui ne voit pas les données sert à peu de chose, et un modèle qui ignore les permissions est un risque.
Ce que vous obtenez
Les données restent dans le pays
Des modèles qui tournent dans votre propre centre de données, un cloud privé ou un cloud souverain régional, pour que les données restent dans le pays.
Aucun entraînement sur vos données
Aucun tiers ne s’entraîne sur vos prompts, vos documents ou vos réponses.
Permissions respectées
Des réponses construites uniquement à partir de ce que la personne qui demande a le droit de voir.
Arabe et dialectes régionaux
Des modèles ajustés pour l’arabe et les dialectes régionaux là où vos utilisateurs en ont besoin.
Ce que nous livrons
Hébergement isolé, sur site et en cloud souverain
Des modèles servis dans un environnement isolé du réseau, sur vos propres serveurs GPU ou dans un réseau privé sur un cloud régional, dimensionnés pour votre charge.
Modèles de pointe et à poids ouverts
Le bon modèle pour chaque tâche, des modèles de pointe d’OpenAI, Claude et Gemini aux modèles à poids ouverts Llama, Qwen, DeepSeek et Mistral, derrière une interface unique pour pouvoir les remplacer.
Ajustement fin arabe-first et régional
De petits modèles de langage comme Jais, Falcon et ALLaM, ainsi que des modèles européens et asiatiques, ajustés sur votre vocabulaire, vos dialectes et vos documents.
Plateformes de contexte et GraphRAG sensible aux permissions
Une couche sémantique et un graphe de connaissances sur vos contenus, avec une recherche qui applique les règles d’accès au niveau des lignes et des rôles avant que le modèle ne voie le moindre texte.
Comment cela fonctionne
L’hébergement des modèles tourne sur des clusters GPU sur site ou des clouds privés isolés, avec Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek ou Llama, et les règles d’accès appliquées avant l’inférence.
Choisir la tâche et le périmètre
Nous convenons de qui utilisera le modèle, des tâches qu’il traite, des données qu’il peut lire et du lieu où il peut s’exécuter.
Préparer les données
Nous amenons les sources dans une couche de données gouvernée et cartographions les permissions qui doivent se propager jusqu’à chaque réponse.
Sélectionner et ajuster le modèle
Nous comparons les modèles sur vos propres questions pour la qualité, la langue, la vitesse et le coût, et ajustons un petit modèle lorsque cela vaut la peine.
Déployer dans votre périmètre
Nous installons le modèle et la recherche dans votre environnement, avec contrôle d’accès, journalisation et revue de sécurité.
Mesurer et exploiter
Nous suivons la qualité, le coût et l’usage, examinons avec votre équipe les réponses signalées et enrichissons continuellement les questions d’évaluation.
Technologies et standards
Les données circulent de vos sources par une couche Apache Iceberg ou Databricks et un GraphRAG sensible aux permissions jusqu’à un modèle dans un réseau privé isolé. Les données ne quittent jamais l’entreprise.
- IA et apprentissage automatique
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Hugging Face
- Amazon Bedrock
- Azure OpenAI
- Vertex AI
- Données et analytique
- Databricks
- Méthodes et pratiques
- GraphRAG sensible aux permissions
- Couches sémantiques
- Réseaux privés isolés
- Petits modèles de langage (SLM)
Comment démarrer
La plupart des clients commencent par la preuve de concept d’agents souverains : un workflow GraphRAG ou d’agents fonctionnel et sensible aux permissions, relié à vos outils internes dans un réseau privé.
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
Le modèle peut-il tourner sans qu’aucune donnée ne quitte notre pays ?
Oui. Nous hébergeons le modèle dans un environnement isolé, sur vos propres serveurs ou dans un réseau privé sur un cloud souverain régional. Prompts, documents et réponses restent à l’intérieur de ce périmètre, et aucun tiers ne s’entraîne dessus.
Avec quels modèles de langage travaillez-vous ?
Nous choisissons selon la tâche. Les options incluent des modèles de pointe d’OpenAI, Claude et Gemini, des modèles à poids ouverts Llama, Qwen, DeepSeek et Mistral, et des modèles régionaux comme Jais, Falcon et ALLaM. Lorsque les données doivent rester dans le pays, nous utilisons des modèles qui peuvent tourner dans votre environnement.
Cela fonctionne-t-il en arabe et dans les dialectes régionaux ?
Oui. Nous ajustons de petits modèles de langage arabe-first comme Jais, Falcon et ALLaM sur votre vocabulaire et vos documents. Nous les testons ensuite sur les questions que posent vos utilisateurs, dans les dialectes qu’ils emploient.
Comment empêchez-vous le modèle de montrer aux gens ce qu’ils ne devraient pas voir ?
La recherche applique vos règles d’accès au niveau des lignes et des rôles avant que le moindre texte n’atteigne le modèle. Une réponse est construite uniquement à partir de contenus que la personne qui demande a le droit de lire, selon vos règles existantes d’identité et d’accès.
Qu’est-ce que le GraphRAG sensible aux permissions ?
La génération augmentée par recherche trouve les passages qui répondent à une question et les donne au modèle. Le GraphRAG ajoute un graphe de connaissances des relations entre vos entités, pour que les réponses puissent suivre ces liens. « Sensible aux permissions » signifie que chaque passage est d’abord filtré selon les droits du demandeur.
Avons-nous besoin d’un grand modèle, ou un petit suffira-t-il ?
Un petit suffit souvent. La classification, l’extraction et les réponses à partir de vos propres documents fonctionnent généralement bien sur un petit modèle de langage ajusté, qui tourne sur moins de GPU et coûte moins cher. Nous réservons les grands modèles aux tâches qui demandent un raisonnement plus profond.
Qui est propriétaire du modèle ajusté ?
Vous. Le code, les prompts, les jeux d’évaluation et tout poids de modèle ajusté que nous produisons pour vous vous appartiennent dès que chaque jalon est payé. Les modèles de base commerciaux ou à poids ouverts restent soumis à leurs propres conditions de licence, que nous vous listons.
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.