Intégrer l’IA dans un produit qui a déjà des utilisateurs
Ajouter un modèle à un produit en service est rarement un problème de modèle. Ce sont des données qui ne sont pas dans la bonne forme, un budget de latence à ne pas dépasser et une facture qui grimpe avec l’usage. C’est cette partie que nous faisons : une recherche qui trouve le bon document, des fonctionnalités livrées derrière un drapeau, des coûts prévisibles.
Ce que le travail comprend réellement
Recherche sur votre propre contenu
Une recherche qui cite le document source : la réponse se vérifie au lieu de se croire.
Dans le produit existant
Une fonctionnalité dans l’application que vos utilisateurs ouvrent déjà, pas un chatbot séparé où l’on ne revient pas.
Budgets de latence et de coût
Un temps de réponse cible et un plafond par utilisateur convenus avant de commencer, puis tenus.
Évaluation avant déploiement
Un jeu de tests bâti sur vos vraies questions, rejoué à chaque modification : la qualité est un chiffre, pas une impression.
Notre façon de travailler
On lit d’abord, on chiffre ensuite
Avant qu’un chiffre existe, nous lisons le brief, le code en place et ce qui tourne déjà en production. Vous recevez un plan écrit, avec des dates et les risques nommés — en général sous une semaine. Si la réponse honnête est que vous n’avez pas besoin de nous, c’est celle-là que vous aurez.
Une petite équipe senior, un responsable
Deux à cinq ingénieurs et un référent qui répond du résultat et lit lui-même vos messages. Pas de chargé de compte qui relaie les questions, pas de rotation d’équipe, pas de juniors qui apprennent sur votre budget.
Tout vous appartient dès le premier jour
Dépôts, comptes cloud, domaines et pipelines sont à votre nom dès le premier commit, et non transmis à la fin. Quand la mission s’arrête, rien ne s’arrête.
Ce que les clients demandent en premier
Nos données sont en désordre. Est-ce bloquant ?+
C’est le point de départ habituel, et une bonne part du travail. Préparer, découper et nettoyer le contenu détermine la qualité : un excellent modèle sur de mauvaises données perd toujours face à un modèle moyen sur des données bien préparées.
Combien coûtera l’exploitation ?+
Nous le chiffrons avant de construire : coût par requête, par utilisateur actif, par mois, à votre volume réel. Si le chiffre ne tient pas, nous le disons pendant qu’il est encore peu coûteux de changer la conception.
Peut-on fonctionner sans envoyer de données à un tiers ?+
Oui, avec des modèles à poids ouverts dans votre propre infrastructure. C’est plus cher à la requête et généralement un peu moins performant : nous montrons les deux chiffres au lieu de pousser l’option qui nous arrange.
Vous êtes l’ingénieur, pas le client ?
Une partie de ce travail est assurée par des développeurs et studios indépendants vérifiés sur notre propre plateforme. C’est par cette même plateforme que des prestataires hors des États-Unis facturent des clients américains et se font payer.
Comment cela marcheNos autres domaines
Développement logiciel sur mesure pour les entreprises aux États-Unis, au Canada et dans l’UE
Sites web et produits SaaS que l’on peut mesurer
Architecture système et infrastructure cloud
Agents IA et automatisations qui tiennent en production
Génération de demande pour les entreprises qui vendent quelque chose de complexe
Dites-nous ce que vous construisez
Une courte description du problème suffit pour commencer. Nous répondons par ce que nous ferions, ce que cela demanderait, et ce que nous ne toucherions pas.
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