Choisissez la bonne intelligence, puis construisez la bonne infrastructure.
We design AI around the task, the evidence, the response time and the data boundary — then connect it to your ERP without locking your operation to one model or provider.
“Use AI” is not a technical requirement.
Un système utile commence par une tâche mesurable : récupérer des preuves, extraire des champs, prévoir la demande, inspecter une image ou exécuter un flux contrôlé.
Adéquation de la tâche
A language model, vision model and forecasting model solve different problems. We benchmark candidates on your actual task.
Preuve et contrôle
Récupération, citations, sorties structurées et approbation humaine sont conçues autour du coût d'une mauvaise réponse.
Adéquation opérationnelle
La taille du modèle n'est qu'une variable. Latence, concurrence, contexte, bande passante mémoire et maintenabilité façonnent le déploiement.
Une intelligence différente pour un travail différent.
L'architecture finale peut combiner plusieurs modèles derrière une passerelle gouvernée au lieu de forcer chaque requête via un modèle généraliste coûteux.
Langage et raisonnement
Assister l'analyse, la rédaction, la classification et les réponses structurées.
RAG d'entreprise
Récupérez les preuves internes autorisées avant de générer une réponse, avec citations vers le contenu source.
Intelligence documentaire
Classifiez les fichiers et extrayez les champs vérifiés des factures, contrats, formulaires, tableaux et scans.
Vision par ordinateur
Détectez, classifiez ou inspectez les événements visuels au serveur, poste de travail ou en bordure selon la charge.
Prévision et scoring
Utilisez des modèles de séries temporelles ou tabulaires pour la demande, le risque, les anomalies et les prévisions opérationnelles.
Agents et automatisation
Laissez les modèles appeler des outils approuvés tandis que les permissions ERP, règles métier et portes humaines gardent le contrôle.
Choisissez la méthode après avoir identifié ce qui doit changer.
Besoin de connaissances actuelles et traçables ?
Utilisez la génération augmentée par récupération. Gardez les documents sources hors des poids du modèle et récupérez les preuves à la demande.
Envisagez RAGBesoin d'un comportement ou format cohérent ?
Commencez par les prompts et sorties structurées. Envisagez LoRA ou QLoRA uniquement après qu'une baseline mesurée révèle un écart répétable.
Prompt → PEFTBesoin de comprendre scans ou mises en page ?
Utilisez OCR, modèles de mise en page ou un modèle vision-langage, avec validation au niveau des champs avant écriture dans votre ERP.
OCR / VLM / IDPBesoin de prédire un nombre ?
Compare specialized forecasting and tabular models before selecting an LLM. The simpler model may be faster and easier to evaluate.
Prévision / MLRAG changes the evidence. Fine-tuning changes the behavior.
Ils peuvent collaborer, mais résolvent des problèmes différents. Aucun ne supprime le besoin d'évaluation, de permissions ou de revue humaine dans les flux à fort impact.
Génération augmentée par récupération
- Idéal pour les politiques, manuels et enregistrements opérationnels changeants.
- Supporte les citations et permissions au niveau document.
- La qualité dépend du parsing, chunking, récupération et reclassement.
LoRA et QLoRA
- Utile pour un comportement de tâche répétable, terminologie ou style de sortie.
- Ajoute des adaptateurs entraînables tout en gardant la plupart des poids de base gelés.
- Le rang, les couches cibles et la précision doivent être sélectionnés par expérimentation.
A model is only “better” against an agreed test.
La taille du jeu de données n'est pas un seuil universel. Nous construisons un ensemble d'évaluation représentatif, mesurons la ligne de base et choisissons la plus petite intervention qui comble l'écart.
Définir l'échec
Convenez de ce qu'est un résultat nuisible, incomplet ou inutilisable.
Construire des exemples
Échantillonnez de vraies langues, types de documents, cas limites et rôles utilisateur.
Comparer
Comparez modèles, prompts, paramètres de récupération et contraintes de sortie.
Adapter
Ajustez la récupération ou entraînez les adaptateurs uniquement quand les preuves le justifient.
Surveiller
Suivez qualité, latence, dérive, coût et remplacements humains après le lancement.
Réduisez la mémoire avec soin, puis re-testez la tâche.
Une précision réduite peut diminuer l'empreinte du modèle et parfois améliorer le débit, mais l'impact qualité dépend du modèle, de la méthode, du runtime et de la charge de travail.
Candidate runtimes can include llama.cpp/GGUF, OpenVINO, ONNX Runtime, vLLM or other validated engines. Selection follows the model, hardware and throughput target.
Le matériel d'entraînement ne doit pas dicter le matériel de production.
Un modèle adapté sur GPU peut être converti et quantifié pour l'inférence CPU lorsque l'architecture et le runtime cible le supportent. Les performances doivent être mesurées sur le serveur exact.
Inférence CPU
Peut convenir aux assistants à faible concurrence, extraction par lots et modèles quantifiés plus petits quand la latence le permet.
- Vérifiez le support des instructions et la topologie NUMA
- Dimensionnez la RAM au-delà des poids du modèle et du cache KV
- Mesurez la bande passante mémoire, pas seulement les cœurs
Inférence GPU
Préféré quand la concurrence, la latence du premier token, les contextes longs ou les grands modèles rendent l'accélération nécessaire.
- Logez les poids et le cache KV dans la VRAM utilisable
- Benchmark de lotissement et parallelisme
- Planifiez refroidissement, alimentation et redondance
Délestage hybride
Certains runtimes peuvent répartir les couches du modèle entre GPU et mémoire système quand la résidence GPU complète n'est pas pratique.
- Valider le cout de transfert
- Ajuster le placement des couches
- Gardez un repli CPU testé quand utile
Dimensionnez la charge, pas un tableur de noms de modèles.
Two deployments using the same model may need different hardware because context length, concurrency and response targets change memory and throughput.
Demander une evaluation de dimensionnementBring one real workload and one real data boundary.
We will turn them into a model shortlist, evaluation plan, integration design and measurable infrastructure test.