IA & Apprentissage automatique

Nous développons des solutions d’IA qui aident réellement au quotidien : des assistants LLM et de la recherche sémantique jusqu’à la prévision et l’automatisation. Toujours avec une vision cible claire, une qualité mesurable et une intégration propre dans vos systèmes — pour que l’IA ne reste pas une « démo », mais devienne un produit.

Demander un projet

PoC

Valider rapidement, planifier correctement

RAG

Rendre la connaissance exploitable

MLOps

Surveillance & qualité en production

IA & Machine Learning : DevSolux développe des assistants LLM, du RAG et des modèles ML pour une valeur mesurable

De l’idée à la preuve de valeur

Protection des données & garde-fous

Ce que nous rendons possible pour vous avec l’IA

L’IA apporte une vraie valeur lorsqu’elle est intégrée aux processus : une base de données solide, des parcours utilisateurs pertinents, des intégrations propres et une qualité mesurable. Nous construisons des solutions qui soulagent les équipes, rendent la connaissance accessible et soutiennent la prise de décision — sans l’effet « boîte noire ».

Assistants LLM & chatbots

Des assistants pour le support, les ventes ou les équipes internes — avec des rôles clairs, des règles de réponse sûres et des sources traçables. Idéal lorsque l’information est dispersée et que la rapidité compte.

Recherche sémantique & RAG

Des systèmes de connaissance basés sur des embeddings et la recherche vectorielle : documents, tickets, Confluence, PDFs ou wikis deviennent recherchables — y compris la génération augmentée par récupération (RAG) pour des réponses précises et contextuelles.

Traitement de documents & NLP

Classification, extraction et synthèse de textes — par ex. factures, contrats, e-mails ou rapports. Objectif : moins de saisie manuelle, une meilleure qualité des données et un traitement plus rapide.

Prévision & analytique prédictive

Prévisions de demande, de chiffre d’affaires ou de capacité, détection d’anomalies et modèles de scoring. Pour une meilleure planification, moins de surprises et des décisions pilotées par les données.

Vision par ordinateur

Reconnaissance d’images pour la qualité, les documents ou les inspections visuelles — par ex. détection de défauts, classification ou analyse structurée de données d’image. Mise en œuvre pragmatique, adaptée au cas d’usage.

MLOps, supervision & exploitation

Déploiement, évaluations, détection de dérive, journalisation et boucles de feedback. Pour que les modèles & assistants restent fiables sur le long terme — y compris mises à jour, versioning et rollbacks.

Comment l’IA passe de l’expérimentation au produit

Nous partons de la valeur et de la réalité des données : quelles décisions, quels textes ou quels workflows doivent s’améliorer ? Ensuite, nous construisons une solution avec une évaluation claire, des garde-fous et une intégration dans vos systèmes. Cela rend l’IA explicable, sûre et mesurable en production.

Système d’IA avec RAG, évaluation et monitoring

Embeddings Évaluation Garde-fous

Découverte & préparation des données

Clarifier les cas d’usage, les rôles utilisateurs, les risques et les sources de données. Résultat : un périmètre clair, des critères de succès (KPI) et une recommandation solide pour savoir si le RAG, le ML classique ou les deux conviennent.

Conception de la solution & évaluation

Définir l’architecture, le modèle de données, les prompts/policies, la stratégie de retrieval et le jeu de tests. La qualité devient mesurable (p. ex. précision, taux d’hallucination, fidélité, latence).

Implémentation & intégration

Mise en œuvre itérative : pipelines de données, index vectoriel, connexion au modèle/LLM, APIs et intégration UI. Inclut garde-fous, journalisation et gestion d’erreurs claire — pour garantir la robustesse du système.

Mise en production & MLOps

Déploiement contrôlé, monitoring, boucles de feedback et améliorations continues. Ainsi, l’IA reste fiable — même lorsque les données, les processus ou les exigences évoluent.

Technologie & standards

DevSolux met en œuvre l’IA de manière responsable et maintenable : la qualité des données, des politiques claires, la sécurité & la protection des données, ainsi qu’une évaluation mesurable sont la norme. Nous choisissons les modèles et l’architecture selon votre cas d’usage — pas selon des buzzwords.

LLM & RAG : embeddings, recherche vectorielle, citations de sources, conception de prompts/policies
Évaluation : jeux de tests, métriques de qualité, contrôles de régression, human-in-the-loop
Sécurité & RGPD : minimisation des données, contrôle d’accès, secrets, auditabilité
MLOps : versioning, monitoring, détection de dérive, feedback & amélioration continue

Recherche sémantique RAG MLOps

Questions qui reviennent presque toujours au début

Pour les questions de connaissance, le travail sur texte et les cas d’usage d’assistance, les LLM avec RAG sont souvent idéaux. Pour les prédictions, le scoring, les anomalies ou l’optimisation structurée, le ML classique est souvent meilleur. Dans de nombreux projets, la meilleure solution est une combinaison — selon les données, le risque et la vision cible.

Avec des garde-fous clairs, des citations de sources (RAG), une évaluation via des jeux de tests et des contrôles de régression réguliers. Nous mettons aussi en place des boucles de feedback et du monitoring pour rendre la qualité visible en production — et pas seulement en démo.

Oui — si c’est planifié correctement. Nous misons sur la minimisation des données, le contrôle d’accès, des secrets sécurisés, des journaux d’audit et des flux de données clairs. Selon les exigences, nous choisissons des modèles d’exploitation adaptés (p. ex. environnements isolés, indexation contrôlée, accès retrieval basé sur les rôles).

Via des APIs propres, des webhooks et une intégration UI — par ex. dans des applications web, des portails, des back-offices admin ou des apps mobiles. L’important, c’est le processus : qui l’utilise et quand, quelles validations s’appliquent, quelles données peuvent être traitées et comment le résultat est vérifié (human-in-the-loop si nécessaire).

Une brève description du cas d’usage (problème, utilisateurs, bénéfice attendu), des sources de données pertinentes (p. ex. documents, tickets, CRM, logs), des exigences de qualité et d’éventuelles contraintes de conformité. Ensuite, nous proposons une prochaine étape claire — souvent une découverte / preuve de valeur avec des critères mesurables.

Prêt pour une IA qui apporte une valeur mesurable — plutôt que de simplement impressionner ?

Décrivez brièvement votre cas d’usage, vos sources de données et ce que « bon » signifie concrètement. Nous reviendrons vers vous avec une prochaine étape claire et actionnable — y compris une recommandation de preuve de valeur.

C’est parti