What LLM services does STEPS offer?

We provide end-to-end LLM solutions including fine-tuning open-source models (such as Llama, Mistral, and others) on your proprietary data, building RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines, developing custom AI-powered chatbots, and creating internal knowledge assistants that respond to queries specific to your organization's information.

Can you fine-tune an LLM on our company's internal data?

Absolutely. We specialize in fine-tuning large language models on custom datasets so the model understands your business context. For example, we fine-tuned Llama 3 for Afreximbank to respond to inquiries specific to the bank's internal information, combining conversational queries with database-level retrieval.

What industries can benefit from your LLM solutions?

Our LLM services apply across multiple sectors including banking and finance, insurance, healthcare, retail, e-commerce, energy, manufacturing, transportation, and communications. Whether you need automated document processing, intelligent customer support, or internal knowledge management, we tailor the solution to your industry.

Do we need to share our sensitive data externally?

Data security is a priority. We can deploy LLM solutions on-premise or within your private cloud environment, ensuring your proprietary data never leaves your infrastructure. We also offer advisory services to help you define the right data governance strategy before any project begins.

What is RAG, and why would we need it?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) combines the power of LLMs with your existing knowledge base. Instead of relying solely on what the model was trained on, RAG retrieves relevant documents from your data in real time and uses them to generate accurate, context-aware responses. This is ideal for organizations that need up-to-date, factual answers drawn from internal repositories.

How long does it take to implement an LLM solution?

Timelines vary depending on scope. A proof of concept can typically be delivered within 4 to 6 weeks. A full production-ready solution, including data preparation, fine-tuning, testing, and deployment, generally takes 2 to 4 months. We follow an Agile process with regular sprint reviews so you see progress throughout.

What open-source models do you work with?

We work with a range of open-source LLMs including Llama 3, Mistral, Gemma, DeepSeek, and others. We evaluate which model best fits your use case based on performance, cost, language support, and deployment constraints, and we help you choose the most suitable tech stack for each project.

Do you offer ongoing support after deployment?

Yes. We provide post-deployment maintenance, model retraining as your data evolves, performance monitoring, and continuous optimization. Our CTO-as-a-Service and dedicated team models ensure you always have access to expert support.

LLM Application Development | RAG, AI Chatbots, GPT Integration

L’intelligence artificielle qui tourne en production
Pas celle qui impressionne en démo.

85% des projets IA lancés dans le monde n’arrivent jamais en production. Nos 15% restants sont ceux qui comptent. Nous concevons, construisons et opérons des systèmes d’IA qui prennent des décisions réelles, sur des données réelles, avec des résultats mesurables, en Afrique, en Méditerranée et au-delà.

L’IA CHEZ STEPS EN CHIFFRESL’expertise IA ne se prouve pas en slides. Elle se prouve en production.

Depuis 2014, nous avons intégré l’IA au cœur de nos livrables. Voici ce que cela représente concrètement aujourd’hui.

AI models reach production

+80 %

Ai Project Delivered

30 +

Industries covered

8 +

NOTRE APPROCHETrois principes qui distinguent une IA qui tient d’une IA qui brille en réunion

Nous avons livré notre première production ML en 2014. Depuis, nous avons vu des dizaines de projets IA s’enthousiasmer en POC puis mourir au moment du passage en production. Nous avons tiré trois principes qui guident désormais toutes nos missions.

La donnée d'abord, pas le modèle

60% des projets IA qui échouent échouent à cause de la qualité des données, pas du choix du modèle. Nous auditons vos sources de données avant toute discussion d’architecture ML. Si la qualité n’est pas au rendez-vous, nous la construisons d’abord, sinon, le modèle le plus sophistiqué produira toujours des résultats médiocres.

La souveraineté n'est pas optionnelle

Pour la banque, l’assurance, le secteur public et la santé, vos données ne peuvent pas quitter votre environnement. Nous déployons des modèles open-source de dernière génération (Mistral, Llama, Qwen) sur votre cloud privé ou on-premise. Mêmes performances que GPT-4 sur la plupart des cas d’usage, souveraineté complète.

MLOps before
ML

Un modèle entraîné en notebook Jupyter ne vaut rien. Nous industrialisons dès le POC : pipelines de données reproductibles, versioning des modèles, monitoring de la dérive en production, réentraînement automatique sur calendrier. C’est cette discipline qui fait la différence entre un modèle qui tient et un qui s’effondre au bout de 3 mois.

NOS DOMAINES Cinq domaines d’expertise IA que nous couvrons en profondeur

Machine learning prédictif

Détection de fraude temps réel, scoring crédit, prédiction de churn, segmentation client, prévision de demande, maintenance prédictive.

IA générative

Chatbots entreprise, RAG sur bases documentaires, copilotes métier, agents autonomes multi-étapes, génération de documents réglementaires.

Vision par ordinateur

Contrôle qualité industriel, reconnaissance de documents, lecture automatisée de chèques et formulaires, surveillance intelligente.

Intelligence documentaire

Extraction d’information dans PDF, contrats, factures. Classification automatique. Résumés réglementaires. Recherche sémantique sur archives.

Agents autonomes

Automatisation de processus business complets, orchestration multi-systèmes, prise de décision conditionnelle, interactions clients automatisées.

NOTRE MÉTHODEDe l’hypothèse business au modèle en production, en 4 étapes disciplinées

Notre méthode IA a été refondue en 2023 après avoir constaté que la méthode classique ML+delivery ne suffisait pas pour les projets qui devaient tenir au-delà de 6 mois en production. Les 4 étapes ci-dessous sont ce qui l’a remplacée, chacune conçue pour protéger un mode d’échec différent que nous avons vu tuer des initiatives IA sur le terrain.

PHASE 01

DATA AUDIT
2-3 semaines

Audit des sources de données disponibles, évaluation de leur qualité, identification des gaps, définition des métriques de succès business. Livrable : un rapport écrit go/no-go qui recommande soit de poursuivre, soit de corriger la donnée avant d’aller plus loin, soit d’arrêter.

PHASE 02

POC
3-5 semaines

Construction d’un modèle baseline sur vos données réelles (pas un dataset jouet). Benchmark de 3 à 5 approches techniques. Résultats mesurés contre la métrique de succès définie en étape 1. Décision go/no-go explicite en fin de phase.

PHASE 03

Industrialisation
4-10 semaines

Mise en production du modèle avec pipeline de données, API, monitoring, logs, intégration aux systèmes métier. Tests de charge. Documentation complète. Formation de vos équipes pour qu’elles puissent opérer sans nous.

PHASE 04

MLOps

Suivi de la dérive du modèle en production, réentraînement sur calendrier, ajustements selon les retours utilisateurs, optimisation des coûts d’infra, évolution vers de nouveaux cas d’usage. L’étape qui fait que le modèle tient 5 ans, pas 5 mois.

Prêt à transformer vos données en avantage compétitif ?

Nous construisons des solutions IA qui tournent en production, pas des démos. Du POC structuré de 4 semaines jusqu'au déploiement souverain, nous vous accompagnons de bout en bout, avec des équipes trilingues en fuseau européen.

Nos réalisationNOS RÉALISATIONS, NOTRE TRAVAIL PARLE POUR NOUS

Découvrez un portfolio de projets ambitieux et concrets, conçus pour inspirer et livrer des résultats mesurables.

Edtech

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Voyage & hospitalité

Plateforme de gestion de voyages d'affaires

IA & Data

Moost RFM

FAQQuestions
fréquentes

Avons-nous assez de données pour faire de l'IA ?

Probablement oui. Pour des applications LLM (chatbots, RAG, copilotes), 500 à 1000 documents internes suffisent. Pour du ML prédictif sérieux, 10 000 observations minimum. Pour de la vision par ordinateur, 500 images annotées par classe. L’audit data de la première étape répond précisément.

Combien coûte un projet IA ?

Très variable selon l’ambition. Un POC ciblé tient en 3 à 5 semaines. Une industrialisation complète en 3 à 6 mois. Le budget exact dépend du périmètre, de la qualité data, des exigences de souveraineté. Devis précis sous 5 jours ouvrés après la session de cadrage.

Nos données vont-elles partir chez OpenAI ?

Uniquement si vous l’acceptez. Nous pouvons tout déployer on-premise ou sur votre cloud privé avec des modèles open-source (Mistral, Llama) qui atteignent 90% des performances de GPT-4 sur la plupart des cas d’usage. Les versions enterprise d’OpenAI et Anthropic ont aussi zéro rétention — vos données ne servent pas à entraîner leurs modèles.

Comment évitez-vous le piège du POC abandonné ?

Quatre règles. Métriques de succès business définies avant toute ligne de code. POC sur données réelles de production, pas datasets jouets. Architecture de production pensée dès le POC. Un sponsor métier identifié qui utilisera vraiment le système — pas seulement un sponsor IT.

Qu'est-ce que la souveraineté IA et pourquoi c'est important ?

C’est la capacité d’opérer un système IA sans dépendre d’acteurs externes (OpenAI, Google, etc.) pour l’accès au modèle ou le traitement des données. Critique pour la banque, l’assurance, la santé, le secteur public, et obligatoire dans certains pays (décret tunisien 2025). Nous déployons systématiquement des modèles open-source sur infrastructure client dans ces cas.

Comment mesurer le ROI d'un projet IA ?

Trois métriques par projet. Métrique business (taux de fraude détecté, temps de traitement moyen, taux de conversion). Métrique technique (précision, rappel, latence). Métrique financière (ROI, coût d’infra, coût par inférence). Toutes définies avant le POC pour garantir l’alignement.

Avec quels modèles open-source travaillez-vous ?

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.

Proposez-vous du support continu après le déploiement ?

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.

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La donnée d'abord, pas le modèle

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