Applications IA et connaissance

Développement IA sur mesure

La plupart des projets d'IA échouent en tant que projets logiciels, pas en tant que projets d'IA : responsabilité floue, aucune définition du correct, aucun plan pour le jour où le modèle se trompe. Nous construisons les applications d'IA comme n'importe quel système de production, le modèle n'étant qu'un composant parmi d'autres et non toute l'architecture.

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Le problème métier

Le prototype, c'était les quatre-vingt-dix pour cent faciles

Une démo qui marche prend quelques jours. Ce qui prend des mois, c'est tout ce que la démo a sauté : authentification, multi-tenance, comportement sous charge, comportement lors d'une panne du fournisseur, façon dont le coût évolue avec l'usage, façon de découvrir que la qualité a baissé, et qui répond quand quelque chose de faux est produit devant un client. Les équipes le découvrent régulièrement après avoir montré la démo à un dirigeant et engagé une date.

Ce que nous faisons

Partir du processus, pas du modèle

Nous partons de ce que le logiciel doit accomplir et de qui en dépend, puis nous concevons à rebours jusqu'au modèle. Cela produit des décisions ennuyeuses et utiles : où une règle déterministe bat un modèle, où un modèle moins cher suffit, où la réponse a besoin d'un humain avant de compter. Nous construisons avec votre fournisseur d'identité, vos frontières de données et votre chaîne de déploiement, et nous laissons tests, documentation et suite d'évaluation pour que le système survive à notre départ.

Développement IA sur mesure

Compétences

Custom AI Applications
GenAI Applications
Internal AI Tools
AI Platforms
AI Product Engineering
Production AI Systems

Cas d'usage courants

Construire un outil interne qui supprime une étape manuelle coûtant plusieurs jours par mois à une équipe.
Ajouter une capacité d'IA à un produit que vous vendez déjà, avec isolation par locataire et contrôle du coût par client.
Remplacer un moteur de règles fragile qui casse dès qu'un formulaire ou un fournisseur change.
Transformer un prototype éprouvé en quelque chose dont l'exploitation acceptera la responsabilité.

Notre méthode

Cadrer

Transformer la demande en spécification : qui l'utilise, ce qu'est une bonne réponse, qui tranche.
Ancrer

Se connecter aux contenus et systèmes qui détiennent les réponses, en respectant les permissions.
Évaluer

Évaluer sur un jeu annoté issu de vos propres cas, avant toute exposition externe.
Livrer et exploiter

Mise en production progressive avec supervision, maîtrise des coûts et suite de non-régression.

Technologies

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sécurité et gouvernance

Les réponses sont ancrées dans vos propres contenus et portent des citations, pour qu'un lecteur puisse les vérifier. La recherche respecte les droits déjà définis sur la source, ce qui signifie qu'un utilisateur ne voit jamais par l'application ce qu'il ne pourrait pas voir directement. Prompts, contexte récupéré et réponses sont journalisés à des fins d'audit, et l'évaluation tourne en continu plutôt qu'une seule fois au lancement.

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Nous sommes des ingénieurs qui utilisent l'IA, pas l'inverse

Les problèmes intéressants d'une application d'IA sont les problèmes ordinaires : état, permissions, gestion des pannes, coût, observabilité et évolution dans le temps. Nous les résolvons depuis des années dans les systèmes de production d'autres organisations. C'est aussi pourquoi nous vous dirons quand un modèle est le mauvais outil, ce qui arrive plus souvent que le marché ne l'admet actuellement.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Comment cadrer quelque chose que personne n'a jamais construit ?

Nous cadrons le premier incrément plutôt que l'ensemble : un processus, un groupe d'utilisateurs, un prototype délimité mesuré sur vos propres cas. Cela produit des preuves de faisabilité et de coût avant que quiconque n'engage la construction complète, généralement en quatre à huit semaines.

À qui appartient le code ?

À vous. Il vit dans vos dépôts, se déploie par votre chaîne et tourne sur votre infrastructure. Il n'y a aucune dépendance d'exécution envers nous ni de licence à continuer de payer.

Et si un modèle moins cher suffisait ?

Nous vous le dirons. Le choix du modèle est autant une décision de coût et de latence qu'une question de qualité, et nous concevons pour la portabilité entre fournisseurs afin qu'elle reste réversible. Beaucoup de chemins de production utilisent un modèle plus petit pour l'essentiel du trafic et n'escaladent que les cas difficiles.

Comment gérez-vous le fait que le modèle se trompe ?

En décidant à l'avance à quoi ressemble une erreur et ce qui se passe alors : seuils de confiance, revue humaine sur les sorties conséquentes, repli sur un chemin déterministe, et journalisation qui rend une erreur reconstituable après coup. Un système sans comportement de défaillance défini n'est pas terminé.

Pouvez-vous travailler avec nos propres ingénieurs ?

Oui, et c'est en général le meilleur résultat. Construire avec votre équipe plutôt que pour elle signifie que la connaissance reste après la fin de la mission.

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Des logiciels qui exécutent des tâches multi-étapes dans vos systèmes, sous vos contrôles d'accès et vos règles d'approbation.

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Connecter l'IA à l'ERP, au CRM et aux systèmes de données où résident le travail et les enregistrements.

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Développement RAG

Des systèmes de recherche qui ancrent les réponses dans vos contenus, avec citations et précision mesurable.

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Des applications IA en production conçues pour votre activité, pas configurées depuis un modèle.

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