EXPERTISE
IA générative & systèmes agentiques
Faire entrer l’IA et les agents dans le SI avec des règles explicites de données, contexte, identités, outils, permissions, Runtime, tests, contrôle et observabilité.
Capacités
Capacités
Du métier et de la décision jusqu’à la production : comprendre, architecturer, réaliser, sécuriser, industrialiser et faire évoluer sans séparer artificiellement le SI, le logiciel, les données, l’automatisation et l’IA.
RAG
Context Engineering
Assistants multilingues
Agents
Orchestration
MCP
Tool calling
Agent identity
Runtime
Model gateway/
routing/ fallback Evaluation
Verification
Security
Audit
Observability
LLMOps
Serving
FR/
AR/ Darija selon cas d’usage
Approche d’ingénierie
Concevoir ce qui doit rester maîtrisable.
Code, règles, Data ou IA : le choix technique répond au besoin du système.
Découvrir notre approcheApproche d’ingénierie
Le modèle est choisi selon qualité, coût, latence, confidentialité, langues, besoin on-prem et contraintes d’exploitation. L’architecture vise autant que possible à permettre comparaison, fallback et changement de modèle.
NOTRE INGÉNIERIE
Problem first
Décisions, processus, utilisateurs, données, contraintes et responsabilités avant les outils.
Production by design
Sécurité, performance, disponibilité, scalabilité, CI/CD, observabilité, reconstruction et maintenabilité influencent l’architecture dès le départ.
Evidence before promise
Tests, métriques, traces, critères d’acceptation, Evaluation, Verification et non-régression objectivent la qualité.
Technologies
Technologies
- FAISS
- FastAPI
- Keycloak
- LangChain
- Langfuse
- LangGraph
- MCP
- OPA
- OpenTelemetry
- Phoenix
- Qdrant
- Sentence-Transformers
- Transformers
- vLLM
Réalisations associées
Réalisations associées
Questions fréquentes
Questions fréquentes
Quel LLM utilisez-vous ?
Nous ne sommes pas attachés à un modèle unique.
Explorer
ÉCHANGER
Parlons de votre enjeu.