Technologies d’intelligence artificielle : maîtriser l’écosystème, pas suivre la mode
Grands modèles de langage, agents, machine learning, vision, OCR : les technologies que nous sélectionnons, intégrons et industrialisons — avec les critères qui guident chaque choix.
Un paysage qui change chaque trimestre exige une méthode qui ne change pas
Les modèles d’IA évoluent à un rythme qui rend obsolète toute liste figée : le meilleur modèle d’aujourd’hui sera dépassé demain. C’est pourquoi notre valeur n’est pas d’être attachés à un fournisseur, mais d’appliquer une méthode constante : évaluer les modèles sur vos cas réels (pas sur les classements publics), arbitrer entre coût, performance, latence et confidentialité, concevoir des architectures où le modèle est remplaçable — parce qu’il le sera —, et industrialiser dès le premier jour. Les trois refus de notre doctrine technologique s’appliquent intégralement à l’IA : pas de mode, pas d’enfermement, pas de solution plaquée.
Les briques de l’écosystème IA
L’outillage qui fait la différence en production
Un modèle n’est pas un système. Autour de lui, nous mettons en place l’outillage d’industrialisation : pipelines de données et de features, registre et versionnage des modèles, déploiement contrôlé, supervision des performances et des dérives (MLOps), évaluation continue des sorties génératives, gestion des coûts d’inférence. C’est cet outillage — invisible dans les démonstrations — qui distingue une IA qui impressionne d’une IA qui fonctionne le 400e jour comme le premier.
Quel type de modèle pour quel besoin ?
Générer, résumer, dialoguer sur vos contenus
IA générative + RAG — critères clés : qualité sur votre corpus, confidentialité, coût par requête
Automatiser des tâches multi-étapes
Agents IA — critères clés : fiabilité des outils appelés, garde-fous, auditabilité
Prédire, scorer, détecter des anomalies
Machine Learning « classique » — critères clés : donnée disponible, explicabilité (souvent réglementaire)
Voir : inspecter, compter, lire des instruments
Computer Vision — critères clés : conditions réelles (lumière, cadence), central vs edge
Lire des documents à grande échelle
OCR + LLM — critères clés : langues et écritures, taux d’extraction vérifié sur vos documents réels
Structurer des textes en masse
Traitement du langage + recherche sémantique — critères clés : volumétrie, langues, fraîcheur de l’index
Règle transverse : le modèle le plus capable n’est pas toujours le bon choix — le plus petit modèle qui atteint l’objectif est le meilleur en coût, en latence et souvent en maîtrise.
Où s’exécute votre IA — et qui voit vos données
Le choix d’architecture de déploiement est aussi important que le choix du modèle : API publiques de fournisseurs (rapidité, capacités maximales — avec contrôle contractuel et technique des données transmises), services managés en périmètre cloud dédié, ou modèles open source auto-hébergés en cloud privé ou sur site pour les exigences de souveraineté les plus strictes. Chaque option se pratique ; le cadrage détermine laquelle correspond à la sensibilité de vos données et à votre cadre réglementaire — en cohérence avec nos socles cloud et notre pratique de la protection des données.
Questions fréquentes
Ceux qui gagnent l’évaluation sur votre cas : nous testons systématiquement plusieurs modèles (propriétaires et open source) sur vos données et vos critères — qualité, coût, latence, confidentialité. La liste évolue trop vite pour être figée ici ; la méthode, elle, ne change pas.
Parlons de votre projet
Un besoin de conseil, un projet à cadrer, une solution à intégrer ou des équipes à former : nos experts vous répondent et construisent avec vous la réponse adaptée à votre contexte.