Produits IA & automatisationIntégrée à votre activité, pas plaquée dessus
Nous concevons, développons et déployons des produits et systèmes d'automatisation propulsés par l'IA — intégrations LLM, pipelines RAG, agents IA et workflows ML sur mesure — qui créent une valeur métier mesurable, pas de simples démonstrations.
Qu'est-ce que le développement de produits IA & d'automatisation ?
La différence entre une démo IA et un système IA en production
Le développement de produits IA et d'automatisation est le travail d'ingénierie nécessaire pour transformer une capacité IA prometteuse en un système qui fonctionne de manière fiable dans votre produit, exploite vos données métier réelles, et produit des résultats que votre équipe peut exploiter — à chaque fois, pas seulement dans une démonstration maîtrisée.
Le RAG (retrieval-augmented generation, ou génération augmentée par récupération) consiste à connecter un modèle de langage à vos propres documents, bases de données ou API afin qu'il réponde aux questions en s'appuyant sur vos données réelles plutôt que sur ses seules données d'entraînement. Les agents IA sont des systèmes autonomes capables de planifier, d'appeler des outils et d'agir sur plusieurs étapes — réservation, classification, routage, rédaction — sans qu'un humain pilote chaque action. La plupart des preuves de concept IA démontrent ces capacités de manière isolée. La difficulté réside dans le travail d'ingénierie : les intégrer à vos systèmes existants, les rendre robustes face au comportement réel des utilisateurs, et les instrumenter pour savoir quand ils dysfonctionnent.
La plupart des projets IA échouent non pas parce que le modèle sous-jacent est mauvais, mais parce que le travail d'intégration est sous-estimé. Cyberbeak aborde le développement IA de la même façon que tout système en production : avec une architecture rigoureuse, de l'observabilité, des tests, et une définition claire de ce à quoi ressemble le succès en termes métier — que ce soit en travaillant avec OpenAI, Anthropic, ou un modèle open source adapté à vos exigences de souveraineté des données.
Pourquoi la plupart des projets IA n'atteignent pas la production
“La démo était impressionnante. Puis nous avons essayé de la connecter à nos données réelles, et tout s'est effondré.”
La plupart des preuves de concept IA n'atteignent jamais la production, car le travail d'ingénierie requis pour les intégrer à des systèmes réels — authentification, pipelines de données, gestion des erreurs, budgets de latence — est largement sous-estimé.
Les outils IA standards ajoutent des fonctionnalités de surface mais ne peuvent pas modéliser votre logique métier ou vos données propriétaires, ce qui signifie que les résultats sont génériques, souvent erronés, et nécessitent une révision manuelle avant toute action.
Les équipes internes ont parfois les compétences ML mais pas la profondeur en ingénierie produit nécessaire pour livrer un système en production — l'écart entre un notebook fonctionnel et une fonctionnalité IA déployée, supervisée et maintenue est plus grand qu'il n'y paraît.
Une automatisation IA qui ne s'appuie pas sur des données métier réelles produit des résultats auxquels personne ne fait confiance ni n'agit — les hallucinations et les réponses assurées mais fausses relèvent d'un problème de déploiement, pas d'un problème de modèle.
Ce que nous construisons
Services produits IA & automatisation
Des intégrations LLM aux agents autonomes — conçus pour la production, dont vous êtes propriétaire.
Intégration & fine-tuning de LLM
Nous intégrons des grands modèles de langage d'OpenAI, d'Anthropic et de fournisseurs open source directement dans votre produit ou vos workflows. Lorsqu'un modèle généraliste ne suffit pas, nous procédons à un fine-tuning sur vos données métier pour des résultats précis, conformes à votre marque et exploitables.
Systèmes RAG & bases de connaissances
Des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) qui ancrent les réponses du LLM dans vos documents propriétaires, vos bases de données et vos sources de données en temps réel. Nous concevons la stratégie de découpage, le pipeline d'embeddings, la recherche vectorielle et la couche de reranking — pas seulement l'interface du chatbot.
Agents IA & automatisation des workflows
Des agents autonomes qui planifient, appellent des outils et agissent au sein de vos systèmes métier — de l'extraction et de la classification de données aux workflows d'approbation multi-étapes. Nous intégrons dès le départ des garde-fous, de l'observabilité et une escalade vers un humain en cas de besoin.
Fonctionnalités produit propulsées par l'IA
Nous intégrons des capacités IA — recherche intelligente, génération de contenu, détection d'anomalies, moteurs de recommandation — directement dans votre produit existant pour qu'elles paraissent natives, et non rapportées. Nous gérons à la fois le déploiement du modèle côté backend et son intégration côté expérience utilisateur.
Pipelines ML sur mesure
Des pipelines de machine learning de bout en bout couvrant l'ingestion de données, l'ingénierie des features, l'entraînement des modèles, l'évaluation et le déploiement. Nous travaillons avec votre équipe data science ou pilotons l'intégralité du pipeline, selon votre capacité interne.
AI Ops & supervision des modèles
Un système IA en production se dégrade sans supervision. Nous instrumentons vos modèles avec un suivi de la latence, des métriques de qualité des résultats, une détection de dérive et des alertes de coût — pour savoir quand ré-entraîner, changer de modèle ou intervenir avant que les utilisateurs ne le remarquent.
Grille de décision
IA sur mesure vs. outils IA génériques
Délai type d'intégration jusqu'à la production
Note Clutch sur l'ensemble de nos missions
Produits IA et logiciels livrés
Livraison au Royaume-Uni, aux Émirats arabes unis, aux États-Unis et en Asie-Pacifique
Stack technique
Les technologies sur lesquelles nous nous appuyons
FAQ
Questions fréquentes
Avec quels modèles d'IA travaillez-vous ?
Faut-il faire du fine-tuning ou utiliser du RAG — quelle approche est la meilleure ?
Comment évitez-vous les hallucinations en production ?
Pouvez-vous intégrer l'IA à notre produit existant sans le reconstruire ?
Comment mesurez-vous le retour sur investissement d'une intégration IA ?
Prêt à déployer une IA qui fonctionne vraiment ?
Dites-nous ce que vous attendez de l'IA. Nous vous indiquerons la bonne approche, le modèle adapté, et ce qu'il faudra pour aller jusqu'à la production.
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