AI Engineering
RAG, Agents IA, LLMOps : on construit avec vos équipes des architectures et systèmes qui exploitent l'IA à l'échelle en production.
Facteurs clés d'une
transformation IA réussie
Architecture & design de systèmes IA
Pipelines RAG performants : ingestion, chunking, retrieval, évaluation. Le context engineering au cœur de la précision.
RAG & knowledge management
Pipelines RAG performants : ingestion, chunking, retrieval, évaluation. Le context engineering au cœur de la précision.
LLMOps & mise en production
CI/CD, versioning de prompts, monitoring et observabilité. Vos systèmes IA méritent les mêmes standards que vos APIs.
Évaluation & qualité
Évaluer systématiquement vos systèmes IA : LLM-as-judge, framework RAGAS, benchmarks métier. Mesurer pour améliorer.
Les étapes de l’accompagnement
Une méthodologie séquentielle pour concevoir, construire et opérer vos systèmes IA en production, du cadrage initial au coaching expert.
Diagnostic technique
Analyse de votre stack existante, identification des cas d'usage IA prioritaires et cadrage technique.
Objectifs :
- Cartographier votre stack technique et vos flux de données existants
- Identifier les cas d'usage IA à plus fort impact business
- Évaluer la maturité de votre organisation sur l'AI Engineering
- Cadrer les contraintes techniques, réglementaires et de coûts
MODULES :
- Cartographie de la stack et des cas d'usage IA
- Audit de maturité AI Engineering
- Roadmap priorisée avec quick wins
Architecture cible
Design de l'architecture IA adaptée à vos contraintes : choix de modèles, patterns RAG et agents, stratégie de données et framework d'évaluation.
Objectifs :
- Choisir les patterns adaptés à chaque cas d'usage (RAG, agents, fine-tuning)
- Designer l'architecture technique cible et les intégrations avec votre SI
- Définir la stratégie d'évaluation et les métriques de qualité
- Spécifier l'infrastructure et l'outillage LLMOps
MODULES :
- Architecture cible documentée
- Spécifications techniques détaillées
- Framework d'évaluation défini
- Plan d'intégration SI
Build, intégration & opération
Développement itératif avec vos équipes, de la construction à la mise en production. Pipelines RAG, agents IA, intégration LLM, monitoring et optimisation. On construit et on opère ensemble.
Objectifs :
- Construire les systèmes IA sur les cas d'usage prioritaires
- Mettre en place les pipelines d'évaluation et de test dès le départ
- Intégrer les systèmes IA dans votre SI et vos workflows métier
- Déployer en production avec monitoring, observabilité et guardrails
- Réduire les coûts d'inférence et améliorer les performances au fil des itérations
MODULES :
- Systèmes IA en production avec monitoring
- Pipelines d'évaluation et de test automatisés
- Documentation technique et guides d'opération
- Retour d'expérience structuré par itération
Formation & coaching expert
Montée en compétence via nos formations AI Engineering et coaching expert à la demande pour rendre vos équipes autonomes.
Objectifs :
- Former vos Software Engineers aux techniques d'AI Engineering (formation 2 jours)
- Former vos ML Engineers aux pratiques avancées d'industrialisation IA (formation 2 jours)
- Coaching expert pour challenger vos choix d'architecture jusqu'à l'autonomie de vos équipes
MODULES :
- Formations catalogue (AI Engineering pour Software Engineers, AI Engineering pour ML Engineers)
- Sessions de coaching expert planifiées
- Accès à nos experts pour des revues d'architecture ponctuelles
- Retours d'expérience issus de nos missions terrain
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