Ce que « prêt pour l'IA » signifie
Entre un proof of concept qui tourne sur le laptop d'un data scientist et un service IA en production, il y a toute une couche d'ingénierie : la bonne puissance de calcul au bon coût, des données qui arrivent propres et tracées, des modèles versionnés et observés, des latences prévisibles, des accès contrôlés, des données qui restent là où la loi dit qu'elles doivent rester.
Cette couche, c'est de l'infrastructure, pas de la data science. Et c'est exactement le métier de nos ingénieurs Cloud et DevOps.
Ce que nous construisons
- Puissance de calcul : clusters GPU cloud ou on-premise, scheduling, files de jobs, utilisation sans gaspillage.
- Pipelines de données : ingestion, transformation, feature stores et bases vectorielles pour le RAG et la recherche sémantique.
- Serving et gateways : des modèles exposés comme des services fiables, avec caching, rate limiting, fallbacks et versioning.
- MLOps de bout en bout : registry de modèles, CI/CD pour le machine learning, rollouts canary, monitoring du drift.
- Observabilité et coûts : métriques GPU, tokens et latence dans des dashboards que le DAF comprend.
- Sécurité et conformité : isolation des charges, gestion des accès, données en UE, RGPD by design.
L'essentiel
Nous ne vendons pas de modèles et nous ne faisons pas de recherche : nous construisons et gérons la plateforme qui les fait travailler. Votre équipe data science pense au produit, nos ingénieurs tiennent tout le reste debout. Sur cloud européen ou dans votre datacenter.
Parlons de votre prochain ingénieur.
Parlez-nous de vos opportunités de collaboration. Nous répondons avec des profils concrets et une proposition de collaboration pilote à tarif réduit.