Données et modèles IA

Ingénierie des modèles

La plupart des cas d'usage en entreprise sont mieux servis par un modèle généraliste solide associé à une bonne recherche. Certains non : domaines étroits, volumes élevés, latence stricte ou données qui ne peuvent quitter votre périmètre. Ce sont ceux-là que nous traitons.

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Le problème métier

On se tourne trop tôt vers le fine-tuning

Les équipes recourent au fine-tuning pour corriger des problèmes qui relevaient de la recherche ou du prompt, puis se retrouvent propriétaires d'un modèle qu'il faut maintenir, évaluer et réajuster chaque fois que le modèle de base bouge. Ce coût est continu et rarement budgété. Pendant ce temps, les vrais motifs de personnalisation, coût à volume, latence, fonctionnement hors ligne et langage métier mal traité par un modèle généraliste, passent inaperçus.

Ce que nous faisons

Établir si c'est justifié, puis le faire correctement

Nous commençons par éprouver si la recherche, le prompt ou un autre modèle de base résout le problème, car c'est généralement moins cher à construire et à posséder. Là où la personnalisation est réellement justifiée, nous constituons le jeu de données, menons l'entraînement et évaluons sur un jeu réservé issu de vos propres cas. Le service est conçu pour votre enveloppe de latence et de coût, avec versionnement et retour arrière, car un modèle en production est un artefact dont il faut pouvoir se retirer.

Ingénierie des modèles

Compétences

Fine-Tuning
Model Customization
Embeddings
Model Optimization
Model Serving
Open-Source Models

Cas d'usage courants

Réduire le coût d'inférence à volume en basculant l'essentiel du trafic vers un modèle spécialisé plus petit.
Traiter un langage métier qu'un modèle généraliste se trompe systématiquement à interpréter.
Fonctionner entièrement dans votre périmètre, là où les données ne peuvent atteindre une API tierce.
Satisfaire une exigence de latence qu'un modèle de pointe hébergé ne peut pas tenir.

Notre méthode

Auditer

Établir quelles données existent, qui les possède et dans quel état elles sont réellement.
Pipeline

Construire l'ingestion, la transformation et les contrôles qualité dont dépendent les modèles.
Comparer

Comparer les approches sur vos données plutôt que sur un classement public.
Servir

Déployer derrière une interface stable, avec versionnage, supervision et retour arrière.

Technologies

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sécurité et gouvernance

La traçabilité des données est enregistrée de bout en bout : il est toujours possible de dire d'où vient une valeur et quelle version de modèle a produit une sortie donnée. Les données personnelles sont minimisées, classifiées et conservées selon une politique explicite plutôt que par défaut. Les jeux d'entraînement et d'évaluation sont versionnés en même temps que le code qui les utilise.

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

En général, nous vous en dissuadons

La personnalisation est justifiée moins souvent qu'elle n'est proposée, et nous préférons le dire plutôt que la vendre. Quand elle l'est, le travail n'a rien de spectaculaire : construction du jeu de données, évaluation honnête et un chemin de service que vous pouvez exploiter. C'est cette partie qui décide si cela tient.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

De combien de données avons-nous besoin pour un fine-tuning ?

Bien moins qu'on ne le croit pour le style et le format, souvent quelques centaines d'exemples bien choisis. Enseigner de véritables connaissances nouvelles est un autre problème, généralement mieux résolu par la recherche.

Un modèle affiné bat-il un modèle de pointe ?

Sur une tâche étroite, parfois, et généralement à coût et latence bien moindres. Sur le raisonnement général, non. Le schéma réaliste est un modèle plus petit pour le gros du trafic, avec escalade pour les cas difficiles.

Que se passe-t-il quand le modèle de base est mis à jour ?

Votre modèle affiné ne suit pas, vous réévaluez donc et réentraînez souvent. Ce coût récurrent fait partie de la décision, et nous l'explicitons avant que vous ne vous engagiez.

Pouvons-nous exploiter nous-mêmes des modèles open source ?

Oui, et pour la résidence des données ou l'isolation c'est souvent la raison de le faire. Cela implique d'exploiter une infrastructure d'inférence, ce qui a un coût réel : ce doit donc être un choix délibéré et non un réglage par défaut.

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