Infrastructure IA

Le problème

Votre équipe a un prototype d’IA qui tourne sur un ordinateur portable. La production est un autre monde : le modèle doit être servi rapidement et à un coût prévisible, les outils doivent être exposés aux agents sans ouvrir toute l’entreprise, et quelqu’un doit pouvoir démontrer que les réponses restent bonnes le mois prochain.

Ce que nous faisons

• Inférence GPU et LLM : mise en service de modèles ouverts avec vLLM ou Triton sur Kubernetes, mise à l’échelle selon la longueur de la file d’attente, coût par token mesuré, et un plan pour le jour où un nœud GPU tombe en panne
• Serveurs et passerelles MCP : vos systèmes internes exposés aux agents d’IA avec authentification, droits par outil, limites de débit et journal d’audit, pour pouvoir répondre à la question de savoir qui a appelé quoi
• LLMOps : déploiement, observabilité, traçage et retour arrière pour les services reposant sur un modèle, avec la même rigueur que pour tout autre système de production
• Supervision et évaluation de l’IA : un banc d’évaluation exécuté à chaque changement, des seuils de qualité dans la CI et une revue mensuelle des résultats, pour qu’un changement de modèle ou de prompt ne dégrade pas discrètement la qualité
• Bases de gouvernance : journalisation et points de contrôle humain qui soutiennent vos obligations liées à l’AI Act européen, y compris la maîtrise de l’IA et la transparence

Résultats

• Une inférence assez rapide, avec un coût par requête que vous pouvez chiffrer
• Des agents qui n’atteignent que les outils que vous avez décidés
• Une suite de tests pour le comportement de l’IA, pas seulement pour le code
• Des preuves à présenter à un auditeur ou à un client

Contactez-nous pour parler de ce que vous souhaitez exécuter.