Intelligence artificielle & Data
Des systèmes IA complets — OCR, computer vision, LLM, RAG, modèles spécialisés — intégrés dans vos systèmes d'information, pas en démo.
Nous construisons des chaînes IA complètes : extraction documentaire (OCR), détection d'objets (computer vision), classification, recherche sémantique, modèles de langage spécialisés (RAG, fine-tuning). Du prototype au déploiement en production — y compris sur mobile et edge.
Quand vos données restent muettes
Des données non exploitées
Des documents papier, des images et des données non structurées qui restent inexploités faute d'outils adaptés.
Des tâches manuelles répétitives
Des équipes qui classent, extraient et vérifient des informations à la main — lentement et avec des erreurs.
Ce que nous construisons
Des systèmes IA complets, du document brut au résultat exploitable.
OCR & extraction documentaire
Extraction automatique de texte et de données structurées depuis des documents papier ou numérisés (PaddleOCR v5, Tesseract, Surya).
Computer vision & détection
Détection d'objets, classification d'images et segmentation — y compris embarqués sur mobile (YOLOv8n).
LLM & assistants métier
Modèles de langage spécialisés (RAG, fine-tuning) pour des assistants qui répondent à partir de votre documentation interne.
Recherche sémantique & matching
Embeddings, reranking et bases vectorielles (Qdrant, pgvector) pour trouver, classer et rapprocher des documents par sens.
Des résultats, pas des démos
Données exploitées
Vos documents et images deviennent des données structurées, interrogeables et exploitables.
Tâches automatisées
Les tâches répétitives de classement, extraction et vérification sont automatisées.
Déploiement réel
Pas de PoC qui reste en démo : déploiement en production, y compris sur mobile et edge.
Technologies mobilisées
- PyTorch
- YOLOv8n
- PaddleOCR v5
- Hugging Face
- RAG
- Qdrant
- Fine-tuning
- GPU / CUDA
Cas d'usage
- 01
Extraire automatiquement les données de factures et bons de livraison (OCR).
- 02
Détecter des défauts sur une ligne de production par computer vision.
- 03
Construire un assistant métier spécialisé basé sur la documentation interne (RAG).
- 04
Automatiser le classement de documents par recherche sémantique.
Questions fréquentes
Pouvez-vous déployer de l'IA sur mobile ou en embarqué ?
Oui. Nous développons des modèles optimisés pour l'inférence on-device — YOLOv8n, PaddleOCR Mobile — qui fonctionnent directement sur le téléphone ou le terminal, sans connexion au cloud.
Utilisez-vous uniquement des APIs de LLM (OpenAI, etc.) ?
Non. Nous maîtrisons l'ensemble de la chaîne : entraînement, fine-tuning (LoRA/PEFT), RAG, embeddings, déploiement GPU. Les APIs de LLM sont un outil parmi d'autres, pas notre seule compétence.
Combien de temps faut-il pour un projet IA ?
Cela dépend du périmètre. Un prototype fonctionnel (OCR, classification, assistant RAG) peut être livré en quelques semaines. Le déploiement en production demande plus de temps — cadrage, données, tests et montée en charge.