Une IA prête à être déployée en production

Nous évaluons ce que l'IA peut réellement vous apporter, nous développons des systèmes adaptés à vos flux de travail spécifiques et nous aidons votre équipe d'ingénieurs à adopter pleinement l'approche « agent-native ».

Reconnu par

Start-ups, entreprises en pleine croissance, fonds de capital-risque et de capital-investissement, institutions gouvernementales et cabinets de conseil du « Big 4 »

Ce que nous faisons

Trois façons de collaborer avec nous

Audit et vérification préalable en matière d'IA, mise en place d'une IA sur mesure en production et formation pratique pour votre équipe.

01Audit

Audit et diligence raisonnable en matière d'IA

Nous évaluons vos systèmes, vos données et votre équipe afin de déterminer ce que l'IA peut et ne peut pas améliorer dans vos opérations. Une analyse utile avant de vous lancer dans un projet, et pour les investisseurs avant qu'ils n'investissent.

Cas d'utilisation

Due diligence technique pour une société de capital-investissement : code, architecture, évolutivité et risques réels, présentés de manière synthétique pour faciliter la prise de décision d'investissement.

Découvrez notre d'audit→

02Compilation

Solutions d'IA sur mesure

Nous développons des systèmes d'IA adaptés à vos processus de travail spécifiques : automatisation des processus, systèmes multi-agents et assistants qui fournissent des réponses à partir de vos propres données.

Cas d'utilisation

Système multi-agents dans lequel un agent récupère les données, un autre effectue les calculs et un troisième vérifie le résultat par rapport à vos règles.

Découvrez nos réalisations

03Activer

Ingénierie agentique

Nous aidons votre équipe d'ingénieurs à adopter pleinement le modèle des agents : l'environnement de développement dont les agents ont besoin pour travailler, le partage des compétences et des ateliers consacrés à votre propre base de code.

Cas d'utilisation

Ateliers d'orchestration d'agents sur le code source propre à l'équipe, avec des compétences et des flux de travail que l'équipe conserve et développe.

Découvrez le

Notre méthode de travail

Un processus simple, de l'analyse à la production

Découverte

Analyse de vos processus et de votre infrastructure technique afin de sélectionner les cas d'utilisation qui méritent d'être développés, avec une estimation des gains attendus et de l'effort requis pour chacun d'entre eux.

Phase de construction

Un prototype fonctionnel utilisant vos données réelles, puis le passage en production.

Livraison et assistance

Votre système a été mis en production, et bénéficie d'une assistance et d'une maintenance continues en cas de besoin.

Histoires de réussite

Blackfin

Nous menons l'audit technique de Blackfin sur les cibles du secteur de la fintech, chaque opération se déroulant dans un délai très court. Nous examinons les salles de données, l'architecture et le code, testons chaque hypothèse relative à l'IA et organisons des sessions d'analyse approfondie avec les directeurs techniques. Le comité dispose ainsi d'une vision technique claire à temps pour chaque décision.

Pigment

Les équipes de l'entreprise exécutaient manuellement des flux de données complexes comportant plusieurs étapes. Nous avons mis au point un système multi-agents dans lequel des agents spécialisés coordonnent la collecte, le calcul et la validation à chaque étape, transformant ainsi ce travail en un flux de travail fiable et automatisé à grande échelle.

Airsaas

La conversion des données saisies librement en données de projet structurées était un processus lent et manuel. Nous avons mis au point une architecture multi-agents dans laquelle des agents de planification et d'exécution collaborent pour transformer le langage naturel en résultats structurés et validés, ce qui permet d'exécuter de bout en bout des workflows de génération complexes avec un minimum d'intervention manuelle.

Weglot

La traduction automatique devait garantir la précision des termes techniques sans nuire au référencement. Nous avons mis au point un système RAG doté d'encodages personnalisés et de plusieurs niveaux de vérification, afin que les traductions conservent leur précision technique tout en répondant aux exigences de référencement à grande échelle.

Isai

La saisie des données commerciales dans le CRM se faisait manuellement et il était facile de l'oublier. Nous avons développé une interface en langage naturel reliée au CRM via Telegram, ce qui permet à l'équipe de mettre à jour les fiches depuis l'environnement dans lequel elle travaille déjà, et les données structurées sont enregistrées automatiquement, sans qu'il soit nécessaire d'apprendre à utiliser un nouvel outil.

MerciApp

Les outils de vérification grammaticale standard ne suffisaient pas à répondre aux besoins du produit. Nous avons développé des modèles de traitement du langage naturel (NLP) sur mesure et les avons intégrés au produit en ligne, offrant ainsi des suggestions de rédaction en temps réel et adaptées au contexte, qui vont bien au-delà de la simple grammaire.

L'équipe

Développeurs qui déploient l'IA en production

Nous nous sommes rencontrés dans un laboratoire de recherche de l'EPITA, où nous avons acquis nos bases en intelligence artificielle et en génie logiciel. Nous avons ensuite passé plusieurs années à mettre en œuvre des solutions d'IA en production : Robin en tant que fondateur et directeur technique chez Spimed-AI, puis ingénieur en chef IA chez Pigment, et Augustin en tant que fondateur d'une start-up et ingénieur logiciel IA chez Yoobic. Nous avons lancé Moqa Studio Paris fin 2023.

Nous pensons que la distinction ne se fait plus entre les entreprises qui utilisent l'IA et celles qui ne l'utilisent pas. Elle se situe désormais entre celles qui l'intègrent véritablement à leurs processus opérationnels et celles qui se contentent d'ajouter des outils génériques. Les assistants prêts à l'emploi offrent des résultats rapides, mais finissent par stagner. La valeur durable provient des systèmes conçus autour de vos données, de vos flux de travail et de vos règles. C'est ce que nous développons.