Infrastructure IA et LLMOps

IA privée

Pour certaines charges, une API hébergée n'est pas une option, quoi qu'en dise le contrat. Nous déployons les modèles à l'intérieur de votre propre périmètre : votre tenant cloud, votre centre de données, votre réseau.

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Le problème métier

Le blocage est rarement technique

L'obstacle est généralement une contrainte légale, réglementaire ou contractuelle sur le lieu de traitement des données, qu'aucune assurance de fournisseur ne lève. Les équipes s'arrêtent alors, ou avancent avec un exercice de classification qui reclasse discrètement le problème hors de vue. Ni l'un ni l'autre n'est un bon résultat, et le second ressurgit plus tard, à un plus mauvais moment.

Ce que nous faisons

Faire tourner le modèle là où les données se trouvent déjà

Nous déployons des modèles à poids ouverts dans votre environnement, dimensionnés sur la charge plutôt que sur le plus gros disponible, et construisons autour d'eux le service, la mise à l'échelle et l'observabilité. La qualité est mesurée sur vos cas d'usage réels, de sorte que l'écart avec un modèle de pointe est chiffré et non supposé. Là où seule une partie de la charge est sensible, nous concevons la séparation pour que le chemin contraint soit réellement isolé.

IA privée

Compétences

Private Cloud AI
On-Premise AI
Isolated AI Environments
Private LLM Deployment

Cas d'usage courants

Traiter des données réglementées là où une API hébergée n'est pas disponible contractuellement ou légalement.
Fonctionner dans un environnement sans connectivité externe fiable.
Satisfaire l'exigence d'un client que ses données n'atteignent jamais un fournisseur de modèle tiers.
Rendre le coût d'inférence prévisible à volume élevé et régulier.

Notre méthode

Évaluer

Établir les contraintes : résidence, latence, budget et existant.
Concevoir

Concevoir passerelle, routage, cache et bascule pour que le choix de fournisseur reste réversible.
Instrumenter

Observabilité, évaluation et imputation des coûts en place avant l'arrivée du trafic.
Exploiter

Exploiter selon des niveaux de service convenus, avec revue périodique de capacité et de coûts.

Technologies

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sécurité et gouvernance

Le lieu de traitement des données est une configuration, pas une hypothèse : les modèles peuvent tourner dans votre propre tenant cloud ou sur votre propre matériel là où la résidence ou l'isolation l'exigent. Le trafic passant par la passerelle est authentifié, attribué à une équipe et journalisé, ce qui rend possibles à la fois la piste d'audit et le modèle de coût.

Independently audited against

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 quantifions ce à quoi vous renoncez

Les modèles auto-hébergés restent derrière les modèles de pointe sur le raisonnement difficile, et prétendre le contraire condamne un projet à décevoir. Nous mesurons l'écart sur vos cas d'usage, pour que la décision se prenne avec un chiffre plutôt qu'avec une préférence.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Quelle part de capacité perdons-nous ?

Cela dépend entièrement de la tâche. Pour l'extraction, la classification et la réponse ancrée, souvent très peu. Pour le raisonnement complexe en plusieurs étapes, davantage. Nous le mesurons sur vos cas plutôt que de citer des benchmarks.

Quel matériel est nécessaire ?

Moins qu'on ne le suppose. Beaucoup de charges d'entreprise tournent confortablement sur un seul GPU moderne par instance, car la contrainte est la concurrence et non la taille du modèle. Nous dimensionnons sur une charge mesurée.

Qui l'exploite ?

Votre équipe plateforme, avec nous qui construisons puis transmettons, ou nous dans le cadre d'une infogérance. L'auto-hébergement est un engagement opérationnel et doit être pris délibérément.

Pouvons-nous mêler hébergé et privé ?

Oui, et c'est courant. Les charges sensibles tournent en privé tandis que le reste utilise des modèles hébergés, la passerelle imposant quel chemin une requête donnée peut emprunter.

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Ingénierie des modèles

Fine-tuning, embeddings, optimisation et service, modèles open source et auto-hébergés compris.

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