Services de developpement IA
Developpement IA sur mesure pour systemes agentiques, LLM adaptes, machine learning et analytique predictive, IA generative et observabilite pilotee par l'IA qui lit les logs et la telemetrie a grande echelle pour faire remonter les anomalies et proposer des correctifs au niveau du code. Nous concevons pour la fiabilite en production, la gouvernance des donnees et un deploiement flexible sur des environnements auto-heberges, cloud ou hybrides.
Une IA qui va en production, pas seulement en demo
La plupart des initiatives IA calent entre un prototype prometteur et un systeme sur lequel une entreprise peut reellement compter. L'ecart tient rarement au modele lui-meme ; il vient de la preparation des donnees, de l'evaluation, de l'integration, du controle des couts et du monitoring necessaire pour garder un modele digne de confiance apres le lancement. Nous traitons ces enjeux comme un travail d'ingenierie a part entiere, et non comme une reflexion apres coup.
Ryware travaille sur toute la pile IA, des workflows agentiques et des LLM a generation augmentee par la recherche jusqu'au machine learning classique, a l'IA generative et a l'intelligence des logs pilotee par l'IA qui consomme de grands volumes de donnees d'exploitation pour detecter les anomalies et suggerer des correctifs. Nous ancrons chaque projet dans des resultats mesurables, une supervision humaine la ou elle compte et des options de deploiement qui respectent vos exigences de confidentialite des donnees et de conformite.
Notre processus de developpement IA
Discovery et preparation des donnees
Cadrer le cas d'usage, definir les metriques de succes et evaluer si les donnees peuvent le soutenir.
Architecture du modele et du systeme
Choisir l'approche de modelisation, la strategie de recherche et les frontieres systeme adaptees au probleme.
Implementation et integration
Construire, evaluer et connecter les modeles a vos produits avec des tests et des controles qualite.
Deploiement, MLOps et monitoring
Servir les modeles de maniere fiable, surveiller la derive et continuer a s'ameliorer grace au feedback terrain.
Phase 1 : Discovery, preparation des donnees et cadrage du cas d'usage
Les projets IA reussissent ou echouent selon la qualite du cadrage du probleme et l'etat de preparation des donnees. Notre phase de discovery distingue les cas d'usage qui ont reellement besoin d'IA de ceux mieux resolus par une logique plus simple, et etablit les criteres d'evaluation avant qu'un modele ne soit entraine.
Activites de discovery et de faisabilite
Discovery business et cas d'usage
- • Entretiens avec les parties prenantes et ateliers de cadrage du probleme
- • Definition des metriques de succes, des baselines et des criteres d'acceptation
- • Analyse des arbitrages entre build et buy et selection des modeles
- • Exigences de supervision et de human-in-the-loop
- • Cadrage des risques, de la securite et de la reglementation comme le GDPR et l'EU AI Act
- • Modelisation des couts d'entrainement, d'inference et d'usage des tokens
- • Priorisation selon la valeur business et la faisabilite de livraison
Evaluation des donnees et de la faisabilite
- • Inventaire des sources de donnees, profilage de la qualite et analyse des ecarts
- • Strategie de labellisation et conception du workflow d'annotation
- • Preparation de la recherche et de la base de connaissances pour le RAG
- • Revue de la disponibilite des features et des fuites de donnees pour le ML
- • Contraintes de confidentialite, de gestion des PII et de residence des donnees
- • Spikes de faisabilite et benchmarks hors ligne avant tout engagement
- • Definition du jeu de donnees d'evaluation et du golden set
Resultat de la discovery : Une definition claire du cas d'usage, un verdict sur la preparation des donnees et un plan d'evaluation mesurable qui gardent le projet honnete et evitent des impasses couteuses.
Phase 2 : Architecture du modele et du systeme
Une fois le cas d'usage et les donnees compris, nous concevons l'approche de modelisation et le systeme qui l'entoure. L'objectif est une architecture qui atteint les objectifs de precision tout en restant observable, controlable et economique a exploiter.
Composants de conception de l'architecture
Architecture d'IA agentique et de LLM
Concevoir des systemes LLM et des agents autonomes avec la recherche, les outils et les garde-fous dont ils ont besoin pour etre fiables plutot que simplement impressionnants en demo.
- • Generation augmentee par la recherche avec recherche vectorielle et hybride
- • Conception d'agents et d'appels d'outils avec planification et memoire
- • Selection de modeles entre API hebergees et LLM a poids ouverts
- • Architecture, templating et versionnage des prompts
- • Strategie de fine-tuning, LoRA et adaptateurs la ou cela paie
- • Garde-fous, ancrage et patterns d'attenuation des hallucinations
- • Strategie de fenetre de contexte et de chunking pour les grands corpus
- • Harnais d'evaluation pour la factualite et la reussite des taches
- • Budgetisation des couts et de la latence par requete
- • Points de controle human-in-the-loop pour les actions sensibles
Machine learning et modelisation predictive
Choisir des modeles classiques ou de deep learning selon les donnees et la decision qu'ils soutiennent, et non selon la mode, et les concevoir pour etre explicables la ou l'entreprise en a besoin.
- • Selection de modeles entre regression, arbres et reseaux de neurones
- • Feature engineering et conception de feature store
- • Prevision de series temporelles et prediction de la demande
- • Systemes de recommandation et de classement
- • Gestion du desequilibre de classes, de la derive et des biais
- • Explicabilite avec SHAP et analyse de l'importance des features
- • Strategie d'evaluation hors ligne et en ligne
- • Approche baseline-first pour prouver la valeur tot
Observabilite et intelligence des logs pilotees par l'IA
Transformer de grands volumes de logs, de metriques et de traces en signal. Nous concevons des systemes qui consomment les donnees d'exploitation en continu, font remonter les anomalies et proposent des correctifs concrets au niveau du code ou de la configuration.
- • Ingestion de logs, metriques et traces a grande echelle
- • Detection d'anomalies non supervisee et semi-supervisee
- • Clustering des logs et reduction du bruit contre la fatigue d'alerte
- • Correlation des causes racines entre services et dans le temps
- • Triage assiste par LLM qui resume les incidents en langage clair
- • Remediation automatisee et suggestions de correctifs de code avec revue
- • Integration avec les stacks d'observabilite et d'alerting existantes
- • Boucles de feedback qui ameliorent la detection a partir des incidents resolus
Phase 3 : Implementation et integration
Nos ingenieurs construisent par cycles courts et evalues afin que la qualite soit mesuree en continu plutot qu'esperee a la fin. Chaque capacite arrive avec une suite d'evaluation, des garde-fous et le travail d'integration necessaire pour atteindre de vrais utilisateurs.
Excellence d'implementation
Ingenierie des LLM et des agents
- • Pipelines RAG avec ingestion de documents et workflows d'embeddings
- • Agents multi-etapes avec usage d'outils, planification et memoire
- • Versionnage, mise en cache et tests de regression des prompts
- • Sorties structurees et integrations de function calling
- • Garde-fous pour la securite, la redaction des PII et l'application des politiques
- • Fine-tuning et evaluation par rapport aux golden datasets
Developpement machine learning
- • Pipelines d'entrainement avec experiences reproductibles
- • Tuning des hyperparametres et selection de modeles
- • Integration de feature store et de versionnage des donnees
- • Analytique predictive et modeles de prevision
- • Tests de biais, d'equite et de robustesse
- • Reporting d'explicabilite pour les parties prenantes
IA generative et NLP
- • Chatbots et copilotes ancres dans votre base de connaissances
- • Traitement, extraction et resume de documents
- • Classification, reconnaissance d'entites et analyse de sentiment
- • Generation de contenu et de code avec workflows de revue
- • Recherche semantique dans les donnees non structurees
- • Comprehension et generation multilingues
Pipelines de donnees et MLOps
- • Automatisation de l'ingestion, du nettoyage et de la labellisation des donnees
- • Mise en place de base de donnees vectorielle et gestion des index
- • Suivi des experiences et registre de modeles
- • CI/CD pour les modeles avec controles d'evaluation automatises
- • Pipelines d'inference batch et streaming
- • Pipelines de logs et de telemetrie pour l'observabilite IA
Livrables d'implementation
La fin de l'implementation doit vous laisser avec un systeme fiable et exploitable, pas seulement un fichier de modele.
Phase 4 : Deploiement, MLOps et monitoring
Un modele n'a de valeur que lorsqu'il fonctionne de maniere fiable et reste precis dans le temps. Nous preparons le deploiement, l'evaluation et le monitoring continu pour que le systeme soit performant des le premier jour et continue de s'ameliorer grace au feedback terrain.
Strategie de deploiement et d'exploitation
Deploiement et service des modeles
Servir les modeles avec le profil de latence, de debit et de cout requis par le produit.
- • Endpoints d'inference en temps reel et en batch
- • Service GPU et CPU avec autoscaling
- • Optimisation des modeles par quantization et distillation
- • Mise en cache et regroupement des requetes pour le controle des couts
- • Deploiements canary et shadow pour un rollout sur
- • Options de service de LLM privees et auto-hebergees
- • Strategies de fallback et de degradation gracieuse
- • Registre de modeles versionne avec rollback
Evaluation, securite et gouvernance
Garder le systeme precis, sur et responsable a mesure que l'usage croit.
- • Suites d'evaluation automatisees en CI pour chaque changement
- • Garde-fous, filtrage de contenu et defenses contre l'injection de prompts
- • Monitoring des biais et de l'equite selon les segments
- • Journalisation d'audit et tracabilite des decisions de l'IA
- • Workflows de revue humaine pour les sorties a fort enjeu
- • Alignement de conformite avec le GDPR et l'EU AI Act
Monitoring et apprentissage continu
Detecter la derive tot et ameliorer le systeme a partir du signal de production.
- • Monitoring de la qualite, de la latence et des couts avec alerting
- • Detection de la derive des donnees et des concepts
- • Capture du feedback et labellisation pour le reentrainement
- • Pipelines de reentrainement planifies et declenches
Cycle d'amelioration continue
Le travail post-lancement se concentre sur le comportement du modele en conditions reelles, pas seulement sur la livraison de la premiere version.
Architecture IA scalable et options de deploiement flexibles
Nous concevons des systemes IA qui passent d'un premier cas d'usage a des charges de travail d'entreprise sans perdre la gouvernance des donnees, l'observabilite ni la flexibilite de deploiement.
IA auto-hebergee et privee
Controle total et souverainete des donnees avec une IA on-premise ou en cloud prive.
- • LLM a poids ouverts servis sur votre propre infrastructure
- • Bases de donnees vectorielles et bases de connaissances privees
- • Clusters GPU on-premise ou en cloud prive
- • Aucune donnee client ne quitte votre environnement
- • Integration avec le SSO d'entreprise et les politiques d'acces
IA cloud-native
Utiliser des services IA geres pour une livraison rapide et une echelle elastique.
- • API de LLM et de modeles de fondation hebergees
- • AWS SageMaker, Bedrock et services associes
- • Services GCP Vertex AI et Azure AI
- • Vector stores geres et inference serverless
- • Auto-scaling avec une economie a l'usage
Architectures hybrides
Combiner donnees privees et modeles cloud quand conformite et echelle exigent les deux.
- • Donnees sensibles on-premise avec inference cloud
- • Recherche privee alimentant des modeles hebergees ou locaux
- • Cloud burst pour l'entrainement et les pics de charge
- • Migration progressive avec routage et feature flags
- • Evaluation et monitoring unifies entre environnements
Observabilite IA et intelligence des logs
Monitoring des modeles
- • Tableaux de bord de precision, de latence et de cout des tokens
- • Detection de la derive des donnees et des concepts avec alertes
- • Suivi de la qualite des prompts et des sorties
- • Tendances d'evaluation entre versions de modeles
AIOps et intelligence des logs
- • Ingestion a grande echelle de logs, metriques et traces
- • Detection d'anomalies avec reduction du bruit
- • Resumes d'incidents assistes par LLM et indices de cause racine
- • Suggestions automatisees de correctifs de code et de configuration
Expertise technologique
Nous choisissons les modeles et les outils adaptes au probleme plutot que d'imposer un seul framework ou fournisseur a tous les cas d'usage.
LLM et agents
- • Modeles OpenAI, Anthropic et Google
- • LLM a poids ouverts comme Llama et Mistral
- • LangChain, LlamaIndex et frameworks d'agents
- • Bases de donnees vectorielles comme pgvector, Pinecone et Qdrant
- • Outils de RAG et d'orchestration de prompts
Machine learning
- • PyTorch et TensorFlow
- • scikit-learn, XGBoost et LightGBM
- • Pandas, NumPy et Polars
- • Bibliotheques de series temporelles et de prevision
- • Hugging Face Transformers
Donnees et MLOps
- • MLflow et Weights & Biases
- • Airflow, Kafka et Spark
- • Feature stores et versionnage des donnees
- • Snowflake et BigQuery
- • Registres de modeles et CI/CD pour les modeles
Deploiement et service
- • SageMaker, Vertex AI et Azure ML
- • Docker et Kubernetes
- • Triton, TorchServe et ONNX Runtime
- • vLLM et Ollama pour le service de LLM
- • Inference serverless et GPU
Pourquoi choisir Ryware pour le developpement IA ?
Focus production
Nous comblons l'ecart entre un prototype prometteur et un systeme que vous pouvez exploiter.
Qualite mesuree
Chaque modele est livre avec evaluation, garde-fous et monitoring, pas seulement des promesses de precision.
Gouvernance des donnees
Des options auto-hebergees et de modeles prives qui respectent la confidentialite et la conformite.
Options de deploiement
Livraison auto-hebergee, cloud-native ou hybride selon vos contraintes.
Pret a mettre l'IA au travail ?
Travaillez avec Ryware pour construire des systemes IA mesurables, gouvernables et suffisamment fiables pour en dependre en production.