Agents IA et orchestration
Agents capables d'exécuter des workflows multi-étapes, de prendre des décisions, d'interagir avec les SI et de déléguer à d'autres agents ou outils.
LangGraph · CrewAI · n8n · MCP
Domaine d'expertise
Automatisation intelligente et ingénierie ML bout en bout
Agents IA pour l'orchestration de tâches complexes, pipelines ML reproductibles, déploiement cloud et edge, MLOps pour maintenir la qualité des modèles dans la durée. Un système IA en production, ce n'est pas un modèle dans un notebook — c'est une infrastructure.
Capacités
Ce qu'on construit
Pipelines ML reproductibles
Versioning des données, du code et des modèles. Pipelines reproductibles d'entraînement, de validation et de déploiement. Traçabilité complète.
MLflow · DVC · Git · Airflow · Prefect
CI/CD modèles
Automatisation des tests de non-régression, des évaluations de performance et du déploiement. Rollback automatique sur dégradation de métriques.
GitHub Actions · Jenkins · Docker · Kubernetes
Serving et API modèles
Déploiement de modèles via API REST ou gRPC. Autoscaling, load balancing, A/B testing de versions. Latence et débit garantis.
Triton Inference Server · FastAPI · BentoML · Ray Serve
Monitoring en production
Surveillance des distributions d'entrée, des métriques de performance, des dérives (data drift, concept drift). Alertes et réentraînement automatique.
Evidently · Prometheus · Grafana · Datadog
Ingénierie des données
Feature stores, pipelines d'ingestion temps réel ou batch, qualité des données, gouvernance. La donnée en production, pas en notebook.
Feast · dbt · Spark · Kafka · Flink
Stack
Technologies
Stack open-source et cloud agnostique. Pas de vendor lock-in sur les outils MLOps — les modèles et pipelines restent dans votre environnement.
Orchestration
Pipelines & workflows
Airflow · Prefect · Dagster · n8n
Training
Entraînement & expérimentation
MLflow · DVC · W&B · Ray Train
Serving
Déploiement & inférence
Triton · FastAPI · BentoML · KServe
Monitoring
Observabilité production
Evidently · Prometheus · Grafana · OpenTelemetry
Infra
Infrastructure
Kubernetes · Docker · Terraform · AWS / Azure / GCP
Agents
Agents & LLMs
LangGraph · CrewAI · Claude · Claude claude-sonnet-4-6
Déploiement
Cloud, edge, hybride
L'architecture de déploiement est choisie selon les contraintes de latence, de connectivité réseau et de souveraineté des données — pas selon nos préférences technologiques.
Edge industriel
NVIDIA Jetson Orin / AGX, Hailo-8, serveurs industriels IPC. Pour les contraintes de latence temps réel ou de connectivité réseau limitée.
Cloud managé
AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI. Pour les charges variables, les traitements batch lourds ou les modèles LLM.
On-premise
Cluster GPU ou CPU sur infrastructure client. Pour les contraintes de souveraineté des données industrielles ou réglementaires.
Hybride
Inférence edge + apprentissage cloud. Le cas le plus courant en industrie : décision locale, réentraînement centralisé.
Résultats
Ce que ça change en production
La différence entre un modèle qui fonctionne en dev et un système qui tourne en production sans supervision constante.
< 1 sem.
pour déployer un modèle validé avec pipeline CI/CD établi
< 24 h
pour détecter une dérive de performance en production
99,5 %
SLA de disponibilité cible sur systèmes de production critiques
0 supervision manuelle
objectif sur les pipelines de réentraînement automatisés
Démarche
De la donnée à la production
01
Audit système
Infrastructure existante, contraintes de déploiement, SLA requis, intégrations SI. Identification des gaps MLOps. 1 semaine.
02
Architecture
Choix du stack de déploiement, design du pipeline CI/CD, stratégie de monitoring. Alignement avec les équipes IT / OT. 2 semaines.
03
Build
Développement du modèle ou packaging d'un modèle existant, tests de performance, containerisation. 3 à 6 semaines.
04
Déploiement
Mise en production, tests de charge, rollout progressif, validation SLA, formation des équipes. 2 à 4 semaines.
05
MLOps
Monitoring drift, alertes, réentraînement automatique, gestion des versions, tableaux de bord de performance.
Démarrer
Un système IA à faire passer en production ?
POC validé mais bloqué avant la mise en production, système sans monitoring, dérive de performance non détectée : décrivez la situation et nous évaluons ce qu'il faut.