Solutions
Votre IA a besoin d'un foyer — pas seulement d'une clé API
Où l'IA est-elle réellement hébergée dans votre entreprise ?
ChatGPT dans un navigateur n'est pas une stratégie. Quand l'IA répond aux employés, cherche dans les documents ou touche vos systèmes, elle a besoin d'une infrastructure de confiance — comme toute application critique.
Le problème
La plupart des entreprises lancent un pilote en une semaine. Presque aucune ne tient l'IA en production un an — avec des coûts prévisibles, des responsabilités claires et la confiance pour aller au-delà d'une seule équipe.
Ce que nous abordons
- Une base cloud conçue pour l'IA — pas greffée sur le legacy
- Modèles managés ou propres — avec un chemin clair entre les deux
- Une capacité qui grandit avec la demande — sans factures surprises
- Une porte d'entrée unique pour tous les modèles — fiabilité intégrée
- Visibilité sur ce que fait l'IA et ce qu'elle coûte
- Une feuille de route pilote → production que votre comité de direction peut suivre
Livrables
- Architecture d'infrastructure cible
- Conception runtime et inférence
- Plan d'observabilité et d'évaluation
- Modèle de coût et de capacité
- Feuille de route d'implémentation
Pour qui
- — Dirigeants qui savent que l'IA compte mais ignorent par où commencer techniquement
- — Entreprises qui dépassent leur premier experiment IA
- — CTO qui ont besoin d'un standard IA unique dans toute l'organisation
Nous évaluons votre runtime actuel, empreinte cloud et maturité opérationnelle.
Solutions · Radiographie
Infrastructure d'IA
Où l'IA s'exécute-t-elle ?
L'IA d'entreprise exige plus qu'un endpoint de modèle. Il faut des environnements d'exécution qui scalent, isolent les charges, routent le trafic, observent le comportement et maîtrisent les coûts — cloud, Kubernetes, services managés et infrastructure privée.
Le problème
La plupart peuvent prototyper avec une clé API. Peu savent exploiter modèles, agents et workflows de façon fiable — avec des SLO, visibilité des coûts, isolation multi-environnements et un chemin pilote → production.
Ce que nous abordons
- Landing zones cloud et multi-cloud pour charges IA
- Modèles managés (Bedrock, Azure AI) et inférence self-hosted sur nœuds GPU
- Patterns Kubernetes (EKS/AKS), serverless et inférence vLLM/TGI
- Gateways IA, routage de modèles, chaînes de fallback et circuit breakers
- OpenTelemetry, pipelines d'évaluation, LLMOps et surveillance du drift
- Montée en charge horizontale, isolation multi-tenant et FinOps pour la dépense en tokens
Livrables
- Architecture d'infrastructure cible
- Conception runtime et inférence
- Plan d'observabilité et d'évaluation
- Modèle de coût et de capacité
- Feuille de route d'implémentation
Pour qui
- / Équipes plateforme construisant des capacités IA internes
- / Entreprises passant du PoC à la production réglementée
- / CTO standardisant l'exécution IA entre unités métier
Nous évaluons votre runtime actuel, empreinte cloud et maturité opérationnelle.