🧠 GenAI & NLP Au-delà des API, l'ingénierie IA

Expert LLM, RAG, NLP & Agents IA sur-mesure

Agence experte NLP et expert LLM, nous ne nous contentons pas d'appeler des API. Nous concevons, entraînons et optimisons des architectures d'IA générative et de traitement du langage adaptées à vos données et à vos contraintes métier.

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Stack : Python PyTorch HuggingFace LangChain Mistral / Llama FastAPI

Ce qui nous différencie

La plupart des agences intègrent des outils no-code. Nous, nous construisons les fondations.

Ingénierie first

Architectures RAG, pipelines de données, fine-tuning : nous intervenons au niveau du code et des modèles, pas uniquement dans les interfaces.

Modèles open source

Nous déployons Mistral, Llama, Phi sur votre infrastructure. Zéro dépendance à OpenAI, zéro donnée exposée, coûts maîtrisés.

Expertise française

Nos modèles NLP sont évalués et optimisés pour le français professionnel, y compris les terminologies juridiques, financières et techniques.

RGPD & sécurité

Déploiement on-premise ou cloud européen. Vos données d'entraînement et de production restent dans votre périmètre de sécurité.

rag_pipeline.py

from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS

# Connexion à vos documents internes
vectorstore = FAISS.from_documents(
    documents=docs,
    embedding=embeddings
)

# Pipeline RAG sécurisé
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatMistralAI(model="mistral-large"),
    retriever=vectorstore.as_retriever(
        search_kwargs={"k": 5}
    )
)
# Réponse sourcée, sans hallucination

🧠 IA Générative

LLM & Architectures RAG

Nous maîtrisons le Prompt Engineering avancé et les architectures RAG pour connecter les grands modèles de langage à vos données internes, avec sources citées et sans hallucinations.

RAG Sécurisé : réponses basées uniquement sur vos documents certifiés, sources citées à chaque réponse.
Modèles Open Source : déploiement de Mistral, Llama, Phi sur votre infrastructure pour une confidentialité totale.
Fine-Tuning : ré-entraînement ciblé pour que le modèle adopte votre vocabulaire, votre ton et votre expertise métier.
Agents IA : orchestration de workflows autonomes (LangGraph, CrewAI) pour des tâches multi-étapes complexes.

🗣️ NLP Avancé

Traitement du Langage Naturel

Au-delà de la génération, nous exploitons le NLP pour structurer et analyser des volumes massifs de données textuelles non structurées.

Classification automatique

Tri d'emails, tickets support, documents juridiques par catégorie et priorité.

Extraction d'entités (NER)

Détection automatique de noms, dates, montants et références dans contrats et factures.

Analyse de sentiment

Mesure de la satisfaction client à travers le ton des messages, avis et verbatims.

Résumé & synthèse

Condensation de rapports longs, compte-rendus de réunions ou dossiers clients en points clés.

Analyse NLP en temps réel Live

Input

"Suite aux retards de livraison du mois dernier, notre client Société Martin demande un remboursement de 2 350 €. Délai de réponse : avant le 20 mars."

"sentiment": "négatif", // score: 0.84

"entities": ["Société Martin", "2 350 €", "20 mars"],

"intent": "remboursement",

"urgent": true

finetuning_lora.py

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

# Chargement de Mistral 7B quantifié (4-bit)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "mistralai/Mistral-7B-v0.1",
    load_in_4bit=True
)

# LoRA : adapte 0.1% des paramètres, garde 100% des perf
lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    task_type="CAUSAL_LM"
)
peft_model = get_peft_model(model, lora_config)
# Votre modèle, votre vocabulaire, votre infrastructure

🎯 Fine-tuning

Fine-tuning de LLM sur vos données métier

Quand le prompt engineering ne suffit plus, le fine-tuning permet d'ancrer le modèle dans votre réalité métier : votre vocabulaire, vos processus, vos conventions de style. Nous utilisons des techniques efficientes (LoRA, QLoRA) sur des modèles open source pour des coûts maîtrisés et des données qui restent chez vous.

LoRA & QLoRA : fine-tuning efficace sur GPU modeste, sans réentraîner l'intégralité du modèle.
Modèles open source : Mistral, Llama 3, Phi — vos données d'entraînement ne quittent jamais votre infrastructure.
Préparation des données : annotation, nettoyage et validation du jeu d'entraînement dès la phase d'audit.
Évaluation rigoureuse : benchmarks métier personnalisés pour mesurer le gain réel avant déploiement.

Le fine-tuning est pertinent quand :

→ Votre jargon métier est trop spécifique pour du prompt engineering
→ Vous avez besoin d'un style ou d'un ton cohérent et reproductible
→ La tâche est répétitive et très ciblée (extraction, classification)
→ Vous disposez d'au moins quelques centaines d'exemples annotés

Notre méthode Data Science

Une approche rigoureuse pour passer de l'expérimentation à la production fiable.

Audit & Data

Exploration de vos données, évaluation de leur qualité et qualification de la faisabilité technique de votre projet.

Modélisation

Sélection des architectures les mieux adaptées (RAG, Fine-tuning, NLP) et entraînement sur vos données annotées.

Évaluation

Mesure des performances sur métriques métier réelles. Itérations d'optimisation jusqu'à atteindre le niveau de qualité requis.

Déploiement

Mise en production via API scalable (FastAPI + Docker) sur votre infrastructure, avec monitoring et maintenance continue.

Expertise technique à Toulouse 📍

Notre équipe d'ingénieurs Data Science intervient sur tout le territoire. Discutons de vos besoins en IA générative ou NLP lors d'un échange technique sans engagement.

Réserver un échange →

Approfondir le sujet

Nos analyses techniques pour aller plus loin.

Cas Client

Éditeur médical : -50% de tickets support avec le RAG

Déploiement d'un assistant RAG avec recherche hybride BM25 et LLMs souverains pour le support utilisateur.

Voir le cas client → Cas Client

Bureau d'études : -75% sur les appels d'offres

IA agentique avec NLP avancé pour l'extraction de prix, l'analyse de documents techniques et la rédaction automatique.

Voir le cas client →

Guide Fine-tuning

Fine-tuning LLM pour une PME : quand ça vaut le coup

Budget réel, conditions de réussite et cas où le fine-tuning ne vaut pas le coup. Le guide honnête.

Lire le guide → Concept Clé

Comprendre le RAG simplement

Le guide complet pour saisir comment le RAG connecte l'IA à vos données sans réentraînement coûteux.

Lire le guide → Cas d'usage

3 cas concrets du RAG en entreprise

Support client, analyse juridique, RH : comment des entreprises déploient le RAG aujourd'hui.

Découvrir → Recrutement

Recruter un profil IA : évaluation technique par un expert

Vous cherchez un data scientist, un ML engineer ou un NLP engineer ? Notre expertise terrain garantit le bon recrutement.

Découvrir l'offre →

Questions fréquentes

Le RAG connecte un modèle existant à vos données sans le modifier : c'est rapide, économique et idéal pour des bases documentaires évolutives. Le Fine-tuning réentraîne le modèle sur vos données pour qu'il adopte votre vocabulaire métier, votre ton et vos raisonnements spécifiques. Dans la pratique, nous combinons souvent les deux approches selon les besoins.

Absolument. Nous déployons régulièrement des modèles open source (Mistral, Llama, Phi, Qwen) sur votre propre infrastructure, cloud privé ou on-premise. Cela garantit que vos données ne transitent pas par des serveurs tiers, tout en réduisant les coûts d'inférence à long terme.

Pour un Fine-tuning ciblé (adapter le style ou le domaine), quelques centaines à quelques milliers d'exemples annotés suffisent souvent. Nous vous accompagnons dans la constitution, l'annotation et la validation de ces jeux de données dès la phase d'audit.

Le fine-tuning est pertinent quand votre cas d'usage exige un vocabulaire métier très spécifique que le prompt engineering ne suffit plus à couvrir, quand vous avez besoin d'un style rédactionnel cohérent et reproductible (rapports, emails type), ou quand vous souhaitez optimiser les performances sur une tâche répétitive très ciblée (extraction d'entités, classification). Pour l'accès aux connaissances documentaires, le RAG reste souvent plus adapté et moins coûteux. Voir notre guide complet fine-tuning vs RAG pour PME →

Un fine-tuning ciblé avec la technique LoRA sur un modèle open source (Mistral 7B, Llama 3) peut démarrer à partir de 3 000 à 8 000 € selon la taille du jeu de données et la complexité des annotations. Un projet complet avec préparation des données, entraînement, évaluation et déploiement se situe généralement entre 8 000 et 25 000 €. Ces coûts sont sans commune mesure avec le fine-tuning de modèles propriétaires comme GPT-4, et les données restent dans votre infrastructure.

Oui, c'est notre terrain de prédilection. Nous utilisons des modèles multilingues et francophones (CamemBERT, ModernBERT, Mistral) spécifiquement évalués et optimisés pour le français professionnel, y compris les terminologies juridiques, financières ou techniques.

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