Développement IA

Commencez par une tâche fréquente, dont la bonne réponse est claire la plupart du temps et qui demande aujourd’hui un effort réel, comme classer des demandes ou extraire des données de documents. Évitez de commencer par le problème le plus difficile ou le plus visible. Nous vous aidons à lister les candidats, à les noter selon leur valeur, la disponibilité des données et le risque, et à en retenir un qui puisse démontrer des résultats à lui seul. Notre évaluation de la maturité IA le fait de manière structurée.

Les principaux facteurs sont l’état de vos données, le nombre de systèmes à intégrer, le niveau de précision requis et la part de validation humaine que le processus exige. Les coûts d’exploitation comptent aussi : utilisation des modèles, hébergement et supervision. Nous chiffrons après un court cadrage, distinguons le coût de développement du coût d’exploitation et montrons comment ce dernier évolue avec les volumes, pour éviter toute surprise.

Un prototype sur vos données vient d’abord, pour que vous puissiez juger les résultats avant de vous engager dans le développement complet. Le délai de mise en production dépend de l’accès aux données, des revues de sécurité, des intégrations concernées et de ce que l’évaluation révèle à corriger. L’accès aux données et les validations sont souvent l’étape la plus longue. Nous les planifions tôt et vous remettons un calendrier à l’issue du cadrage.

Vos données restent dans des environnements que vous approuvez. Nous privilégions l’exécution des modèles dans votre propre compte cloud ou via des services de modèles pour entreprises qui ne s’entraînent pas sur vos données. Nous convenons des données auxquelles le système peut accéder, masquons les données personnelles lorsque la tâche le permet et journalisons les accès. Les données utilisées pour l’évaluation sont conservées selon les mêmes règles que les données de production.

Avant le développement, nous convenons avec vos équipes d’un jeu d’évaluation : des exemples réels accompagnés des réponses attendues par vos experts. Chaque version du système est notée sur ce jeu, et des relecteurs vérifient un échantillon des cas les plus difficiles. Vous fixez le seuil de mise en production. En production, nous continuons à mesurer et orientons les cas incertains vers une personne plutôt que de laisser le système deviner.

Nous travaillons avec des modèles commerciaux tels que les modèles OpenAI GPT, Anthropic Claude et Google Gemini, avec des modèles ouverts tels que Meta Llama et Mistral, et avec l’apprentissage automatique classique lorsqu’il convient mieux. Nous choisissons tâche par tâche selon la qualité, le coût, la latence et le lieu où le modèle peut s’exécuter. Nous concevons les systèmes pour que le modèle puisse être remplacé plus tard. La mention d’un fournisseur ne signifie pas un partenariat.

Dès le premier commit, vous êtes titulaire de la propriété intellectuelle des travaux que nous réalisons pour vous : aucune cession n’est à prévoir en fin de projet. Cela inclut le code, les prompts, les jeux d’évaluation et les modèles ajustés produits pour vous, et vos données restent les vôtres. Les outils XSIS préexistants restent notre propriété et vous sont concédés sous licence. Les modèles et services tiers restent soumis à leurs propres licences, que nous vous listons pour que vous sachiez ce que chaque composant autorise.

Les systèmes d’IA demandent une attention continue : les données évoluent, les modèles sont mis à jour et de nouveaux cas apparaissent. Nous pouvons superviser la qualité et le coût, examiner les cas signalés, mettre à jour les prompts ou les modèles et relancer le jeu d’évaluation avant chaque modification. Ce suivi peut faire partie d’un contrat de support ou être transmis à vos propres équipes avec le manuel d’exploitation et une formation.

Uniquement avec votre accord. Nous vous indiquons les outils que nous utiliserions, la manière dont ils traitent le code et les données, et si quoi que ce soit quitte votre environnement. Si vous le préférez, nous travaillons sans eux. Le code écrit avec l’aide de l’IA suit la même relecture et les mêmes tests que tout autre code, et l’ingénieur qui le soumet en est responsable.