Intelligence artificielle
Une IA qui passe en production, pas seulement en diapositives.
Des fondations de données assez solides pour être fiables, avec des flux agentiques, des applications LLM ancrées dans vos données et du machine learning de production conçu par-dessus.
Données brutesEn production
Inférence
Key Challenges
Où les initiatives IA et données s'enlisent avant de passer à l'échelle
Données non prêtesDes modèles affamés par des données désordonnéesSans pipelines ni gouvernance, chaque initiative IA repart de zéro.
POC sans finDes démonstrations qui n'atteignent jamais les utilisateursDes prototypes impressionnants meurent faute de l'ingénierie nécessaire pour les mettre en production.
Risque d'hallucinationDes résultats que vous ne pouvez pas montrer à vos clientsLes LLM non ancrés sont un risque dans les flux réglementés en contact avec les clients.
ROI incertainDes dépenses sans résultats mesurablesLes budgets IA s'évaporent quand les cas d'usage ne sont pas liés à des indicateurs métier.
What we deliver
Services d'innovation en IA et données
Intégrez l'intelligence dans les produits et les flux qui font avancer votre activité.
Sources
CRMapiEventsstreamERPbatch
Pipeline
normalize✓dedupe
Freshness4 min
Lakehouse
96% coveragebronzesilvergold
lineage trackedIngénierie des données et plateformesLe socle dont dépend l'IA : architectures lakehouse, pipelines en flux continu et gouvernance qui rendent les données exploitables.Talk to this team
◆Architecture lakehouse sur Databricks ou Snowflake
◆Pipelines batch et streaming avec traçabilité intégrée
◆Gouvernance et contrôle d'accès avant la modélisation
◆Migration hors des ETL fragiles sans interrompre les rapports
TrainServeMonitorDriftwithin SLO
Ingénierie du machine learningPipelines ML de production, feature stores, infrastructure d'entraînement et MLOps qui gardent les modèles fiables dans la durée.Talk to this team
◆Pipelines d'entraînement et d'inférence reproductibles
◆Feature stores alignant entraînement et mise en service
◆CI/CD pour les modèles avec surveillance de la dérive
◆Infrastructure de service dimensionnée au trafic réel
QueryWhich policy covers refunds after 30 days?
Retrieved from knowledge baseRelevance Score
refund-policy.md0.91
terms-v4.pdf0.84
support-faq0.62
12 chunks scanned3 above threshold
Grounded answer
3 sources citedgroundedness
IA générative et LLMApplications RAG et modèles affinés ancrés dans vos données, précis, auditables et sûrs à déployer.Talk to this team
◆Ancrage par récupération avec citations vérifiables
◆Suites d'évaluation et jeux de données de référence
◆Fine-tuning là où il surpasse la récupération seule
◆Garde-fous et journalisation d'audit pour le travail réglementé
Agentplan / actapproval
search_orders()issue_refund()update_crm()
plan: 3 stepstool: search_ordersgate: approval held
Solutions d'IA agentiqueDes agents autonomes qui exécutent de vrais flux de travail, avec usage d'outils, garde-fous et contrôle humain intégrés.Talk to this team
◆Agents connectés à vos systèmes via des outils typés
◆Validation humaine pour les actions à fort enjeu
◆Orchestration déterministe avec nouvelles tentatives
◆Traçabilité complète de chaque étape et de sa raison d'être
Tickets resolved
Live1,284
TicketStatus
Refund not processedOpen
Duplicate: order #4821AI flagged
Address change requestResolved
Développement de produits IADes produits complets où l'IA est au cœur, des copilotes à l'automatisation intelligente, conçus, construits et exploités.Talk to this team
◆Conception et ingénierie construites autour de l'IA, pas ajoutées après coup
◆Copilotes intégrés aux flux de travail existants
◆Automatisation qui supprime les étapes manuelles de bout en bout
◆Exploitation après le lancement : évaluation et maîtrise des coûts
Use caseValue Feasibility Score
Support ticket triage8.6
Demand forecasting6.4
Contract summarization5.1
9 use cases scored3 shortlisted for phase 1
2-week sprintAssessuse cases scoredRoadmaproadmap sequencedEnableteam enabled
Ateliers et montée en compétence IASessions stratégiques pour dirigeants et formation pratique des équipes, une feuille de route IA liée à des indicateurs métier, pas au battage médiatique.Talk to this team
◆Sessions dirigeantes qui coupent court au bruit des fournisseurs
◆Notation par valeur métier et faisabilité
◆Formation pratique pour vos ingénieurs
◆Une feuille de route séquencée avec un indicateur par phase
Preuve de concept
Faites-en la preuve sur vos données avant de passer à l'échelle.
Chacune est une tranche fonctionnelle construite sur vos propres données et évaluée selon votre propre seuil de précision et de conformité, pour que vous voyiez un résultat réel avant de vous engager sur une construction complète.
Assistant ancréUn flux de travail client ou interne, répondu à partir de vos propres documents, noté sur l'hallucination et la précision des citations.Délai habituel : 3-4 semaines
Modèle prédictifUn seul modèle de prévision ou de notation entraîné sur vos données historiques et mesuré face à la décision qu'il remplacerait.Délai habituel : 4-6 semaines
Tranche de plateforme de donnéesUn pipeline construit de bout en bout, prouvant que qualité, traçabilité et fréquence de rafraîchissement tiennent avant d'engager la plateforme plus large.Délai habituel : 3-5 semaines
Automatisation documentaireUn type de document à fort volume extrait et validé, avec précision et taux d'exception mesurés face au traitement manuel.Délai habituel : 2-4 semaines
Equipped with the latest tools
ClaudeOpenAI (GPT)LangChainLangGraphPyTorchTensorFlowHugging FaceVertex AIAWS BedrockClaudeOpenAI (GPT)LangChainLangGraphPyTorchTensorFlowHugging FaceVertex AIAWS Bedrock
Azure AI FoundryPineconepgvectorMilvusDatabricks (Mosaic AI)MLflowWeights & BiasesRayKubernetesAzure AI FoundryPineconepgvectorMilvusDatabricks (Mosaic AI)MLflowWeights & BiasesRayKubernetes
ClaudeOpenAI (GPT)LangChainLangGraphPyTorchTensorFlowHugging FaceVertex AIAWS BedrockAzure AI FoundryPineconepgvectorMilvusDatabricks (Mosaic AI)MLflowWeights & BiasesRayKubernetes
Engagement Models
Let's TalkTrois façons de nous faire intervenir
Au projetConstruction IA complèteL'équipe derrière votre système IA de bout en bout : découverte, architecture, développement de modèles et MLOps.Idéal pour un résultat défini
En continuÉquipe IA intégréeDes ingénieurs IA et spécialistes ML qui travaillent au sein de votre équipe et de vos sprints, pour une vélocité de production.Idéal pour une livraison continue
Périmètre fixeÉvaluation de maturité IAUn engagement court qui note vos données, votre infrastructure et vos cas d'usage, et restitue un plan chiffré.Idéal pour décider quoi faire
FAQs
Let's talkFrequently Asked Questions
Une question sur la maturité des données, la précision, ou par où commencer ?Que signifie « IA et systèmes de données » chez Devsinc ?
Une équipe dédiée qui construit les fondations de données et les systèmes IA qui s'appuient dessus, pas simplement un modèle greffé sur les données que vous avez déjà.
Construisez-vous aussi la plateforme de données, ou seulement la couche IA par-dessus ?
Les deux, généralement dans cet ordre. La plupart des initiatives IA échouent parce que les données sous-jacentes ne sont pas prêtes, donc nous construisons ou consolidons d'abord les pipelines.
Nos données sont un vrai chantier. Peut-on quand même faire de l'IA ?
Généralement oui. La plupart des cas d'usage ont besoin d'une tranche de données fine et bien gouvernée, pas d'un lakehouse achevé. Nous construisons le pipeline pour le cas d'usage et le faisons grandir à partir de là.
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Parlez-nous de votre cas d'usage et de vos données, nous tracerons le chemin le plus rapide vers la production.
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