Nous proposons des solutions LLM de bout en bout incluant : fine-tuning de modèles open-source comme Llama, Mistral et Gemma sur vos données propriétaires ; construction de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui ancrent les réponses LLM dans vos documents ; développement de chatbots IA sur mesure avec mémoire conversationnelle et escalade humaine ; et création d’assistants de connaissance internes qui répondent aux questions spécifiques à l’information de votre organisation — le genre qui rend la connaissance institutionnelle vraiment interrogeable.

Oui — c’est l’une de nos compétences cœur. Nous sommes spécialisés dans le fine-tuning de Large Language Models sur des jeux de données sur mesure, pour que le modèle comprenne votre contexte business, votre vocabulaire et vos workflows spécifiques. Par exemple, nous avons fine-tuné Llama 3 pour Afreximbank afin qu’il réponde aux requêtes spécifiques à l’information interne de la banque, en combinant les requêtes conversationnelles avec la récupération au niveau base de données dans une interface unifiée. Résultat : les agents de la banque obtiennent maintenant des réponses précises à des questions complexes en quelques secondes, en puisant à la fois dans des données structurées et des documents non structurés.

Nos services LLM s’appliquent à de multiples secteurs incluant la banque et la finance, l’assurance, la santé, le retail et l’e-commerce, l’énergie, l’industrie, le transport et les communications. Que vous ayez besoin de traitement automatisé de documents, de support client intelligent, de gestion de la connaissance interne, ou d’une combinaison de ces besoins, nous adaptons la solution aux contraintes spécifiques de votre secteur — réglementaires, de sensibilité des données et opérationnelles.

Non — la sécurité des données est une priorité, et nous concevons pour elle dès le jour 1. Nous pouvons déployer les solutions LLM on-premise, dans votre environnement cloud privé (AWS VPC, Azure, GCP), ou en configuration hybride — garantissant que vos données propriétaires ne quittent jamais votre infrastructure. Pour les organisations avec des exigences réglementaires strictes, nous proposons également des services de conseil pour définir la bonne stratégie de gouvernance des données avant tout démarrage de projet, couvrant les accès aux modèles, la rétention des données, les pistes d’audit et l’alignement conformité.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la puissance de raisonnement des LLMs avec votre base de connaissances existante. Au lieu de s’appuyer uniquement sur ce qui a servi à entraîner le modèle — qui peut être obsolète ou générique — le RAG récupère les documents pertinents dans vos données en temps réel et les utilise comme ancrage pour générer des réponses précises, contextuelles et citées. C’est idéal pour les organisations qui ont besoin de réponses factuelles à jour tirées de dépôts internes : politiques, contrats, documentation produit, spécifications techniques ou textes réglementaires. Le RAG est le pattern que nous déployons le plus souvent, car c’est le chemin le plus rapide vers la valeur en production pour la plupart des cas d’usage LLM.

Les délais varient selon le périmètre et la maturité des données. Un proof of concept est typiquement livré en 4 à 6 semaines — suffisant pour valider la précision et la valeur business avant un engagement complet. Une solution complète prête pour la production, incluant préparation des données, fine-tuning, tests, renforcement sécurité et déploiement, prend généralement 2 à 4 mois. Nous suivons un processus Agile avec des sprint reviews bihebdomadaires pour que vous voyiez l’avancement tout au long du projet, et nous n’hésitons pas à arrêter les projets qui n’atteignent pas les jalons de précision au POC plutôt que de les pousser en avant.

Nous travaillons avec une gamme de LLMs open-source et à poids ouverts incluant Llama 3, Mistral, Gemma, DeepSeek, Qwen et d’autres — ainsi que des modèles commerciaux d’OpenAI, Anthropic et Google quand le cas d’usage le justifie. Nous évaluons quel modèle convient le mieux à votre cas d’usage selon quatre critères : précision sur votre tâche spécifique, coût par interaction à votre volume attendu, support linguistique et de domaine, et contraintes de déploiement (on-premise, air-gapped, cloud). Nous vous aidons à choisir la stack technique la plus adaptée pour chaque projet — et nous benchmarkons volontiers plusieurs options pendant la phase POC.

Oui. Nous proposons la maintenance post-déploiement, le réentraînement du modèle à mesure que vos données et votre business évoluent, le monitoring de performance avec détection de dérive, et l’optimisation continue du coût et de la qualité. Notre retainer LLM Ops couvre tout cela sur une base mensuelle, et pour les organisations qui ont besoin d’un leadership technique plus large, notre engagement CTO à la demande fournit un support stratégique expert en plus du support opérationnel. Vous n’êtes jamais laissé seul après la mise en production.