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Des modèles d'IA que vous pouvez déployer, gouverner et défendre.
Développement de modèles, vision par ordinateur et IA générative, conçus par des gens qui livrent aussi du firmware, du MLOps et des systèmes de périphérie. Nous construisons des modèles qui s'exécutent là où vivent vos données, y compris hors ligne et isolés du réseau, avec une gouvernance conforme à ISO/IEC 42001 et des preuves qu'un régulateur acceptera.
Un modèle ne vaut que par la façon dont il est gouverné.
N'importe qui peut appeler une API. Le plus difficile, c'est un modèle exact, reproductible, déployable en périphérie et redevable devant un auditeur. C'est le travail que nous faisons.
ISO/IEC 42001*
la norme de système de management de l'IA selon laquelle nous construisons la gouvernance des modèles.
Zéro sortie*
inférence sur l'appareil et isolée du réseau, afin que vos données ne quittent jamais le périmètre.
Hors ligne*
des modèles qui continuent de servir quand le réseau et le cloud ont disparu.
Reflète notre approche des travaux d'IA, de vision par ordinateur et de MLOps en tant que firme IA-native certifiée.
Ce que nous concevons pour la modélisation IA
Des données et de l'entraînement à l'inférence sur l'appareil, avec la gouvernance et le MLOps pour la garder redevable en production.
Développement et affinage de modèles
Modèles spécifiques à une tâche, modèles de langage et de vision affinés, et harnais d'évaluation qui prouvent l'exactitude face à vos données, pas un référentiel générique.
Vision par ordinateur et IA de nuages de points
Pipelines de détection, de segmentation et de nuages de points 3D, avec l'outillage d'annotation pour construire et sélectionner les jeux de données qui les font fonctionner.
IA générative et assistants RAG
LLM sur l'appareil avec génération augmentée par récupération et agents vocaux, ancrés dans votre base de connaissances avec citations et garde-fous.
Déploiement en périphérie et hors ligne
Modèles quantifiés et optimisés qui s'exécutent sur l'appareil, hors ligne et isolés du réseau, avec zéro sortie de données, en utilisant Ollama, Qdrant et des runtimes personnalisés.
MLOps et cycle de vie des modèles
Entraînement reproductible, données et modèles versionnés, évaluation automatisée, supervision de la dérive et chemins propres pour réentraîner et redéployer.
Gouvernance et risque des modèles
Un système de management de l'IA conforme à ISO/IEC 42001, fiches de modèles, tests de biais et de sûreté, et documentation prête pour l'audit qui résiste au contrôle.
Notre méthode de travail
Un parcours gouverné, d'un problème métier à un modèle en production que vous pouvez mesurer, défendre et améliorer.
- 1
Cadrer et évaluer
Définir d'abord la tâche, les métriques d'acceptation et le profil de risque, puis établir une base de référence face à vos propres données afin que le succès soit mesurable, pas un ressenti.
- 2
Construire et prouver
Développer, affiner et tester le modèle avec des données versionnées et des pipelines reproductibles, et capturer les preuves au fil de l'eau.
- 3
Déployer là où ça compte
Livrer vers le cloud, la périphérie ou entièrement hors ligne, optimisé pour le matériel et la latence que le cas d'usage exige réellement.
- 4
Gouverner et améliorer
Superviser la dérive et les usages abusifs, tenir les fiches de modèles et les contrôles à jour conformément à ISO/IEC 42001, et réentraîner sur une base de référence documentée et auditable.
- 1
Cadrer et évaluer
Définir d'abord la tâche, les métriques d'acceptation et le profil de risque, puis établir une base de référence face à vos propres données afin que le succès soit mesurable, pas un ressenti.
- 2
Construire et prouver
Développer, affiner et tester le modèle avec des données versionnées et des pipelines reproductibles, et capturer les preuves au fil de l'eau.
- 3
Déployer là où ça compte
Livrer vers le cloud, la périphérie ou entièrement hors ligne, optimisé pour le matériel et la latence que le cas d'usage exige réellement.
- 4
Gouverner et améliorer
Superviser la dérive et les usages abusifs, tenir les fiches de modèles et les contrôles à jour conformément à ISO/IEC 42001, et réentraîner sur une base de référence documentée et auditable.
Travaux sélectionnés
Systèmes d'IA, de vision et de MLOps que nous avons livrés dans des environnements exigeants, réglementés et déconnectés. Noms des clients tenus confidentiels sous NDA.
Edge AIRead the case study AI & MLOpsRead the case study
An Offline AI Decision Register for the Operating Theatre, Zero Data Egress
An on-device assistant that transcribes operating-theatre video feeds and generates auditable decision summaries entirely offline, using an on-box LLM and retrieval, so no clinical data ever leaves the room.
0 bytes
Clinical data leaving the room
100%
On-device, offline inference
Adding 3D and Point-Cloud Annotation to a Widely Used CV Tool
Integrating 3D rendering and point-cloud annotation into an established 2D annotation tool, so users move seamlessly between 2D and 3D for autonomous-systems and robotics datasets.
Read the case study AI & MLOpsOne Dashboard Across 8+ DevOps Tools
A single platform that unifies insight from eight or more DevOps tools, with row-level permissions, a configurable dashboard, incremental updates and embedding.
8+
DevOps tools unified in one view
Normes et expérience
Conçu selon la norme qu'attend l'IA responsable.
La gouvernance n'est pas une diapositive de fin. Nous concevons des modèles selon des normes d'IA et de sécurité reconnues dès la première ligne de données, et nous l'étayons par une véritable livraison de modèles, de vision et de MLOps.
Notre expérience
LLM de périphérie, outillage de vision par ordinateur et agents génératifs livrés dans des environnements réglementés, déconnectés et essentiels à la mission, en tant que firme IA-native certifiée.
conçu selon
Normes selon lesquelles nous concevons
ISO/IEC 42001
Système de management de l'IA
La norme de système de management pour le développement et la gouvernance responsables de l'IA, à laquelle nous sommes certifiés.
Normes selon lesquelles nous concevons
ISO/IEC 27001
Sécurité de l'information
Management de la sécurité de l'information pour les données et les modèles que nous entraînons, stockons et servons, à laquelle nous sommes certifiés.
Normes selon lesquelles nous concevons
MLOps
Gouvernance du cycle de vie des modèles
Entraînement reproductible, versionnage, évaluation et supervision de la dérive sur l'ensemble du cycle de vie des modèles.
Normes selon lesquelles nous concevons
EU AI Act
Préparation réglementaire
Classification des risques, transparence et pratiques de documentation qui préparent les systèmes d'IA à haut risque à l'EU AI Act.
Le résultat, ce sont des modèles exacts, reproductibles et déployables en périphérie, et une gouvernance qui tient la route quand un régulateur ou un auditeur se présente.
Compétences
Ingénierie produit
AI, données et systèmes intelligents
UX et design produit
Ingénierie de l'expérience
Cybersécurité
Ingénierie de la conformité
Industries
Aviation
Banque
Services financiers et assurance
Éducation
Santé et sciences de la vie
Télécom
IoT industriel
Conception et fabrication électroniques
Modélisation IA
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