L’IA adaptée à votre métier.
Vos données restent chez vous.
Ailiance adapte des modèles d’IA ouverts — génératifs ou non — à vos process. Nous structurons et exploitons vos données pour les entraîner, de l’audit initial à la mise en production. Déployés on-premise ou dans votre cloud privé.
L’offre,
en quatre volets.
Vos données restent chez vous. Nos modèles s’adaptent à votre métier. Nous travaillons exclusivement avec des modèles ouverts, déployables on-premise ou dans votre cloud privé — jamais d’API tierce opaque.
Adaptation de modèles ouverts
Llama, Mistral, Qwen, Gemma… sélectionnés puis fine-tunés pour votre domaine. Génératifs ou non (classification, extraction, scoring). Aucun modèle propriétaire fermé.
OPEN-WEIGHTSStructuration de vos données
Audit, cartographie et mise en qualité de vos données métier : formats, volumes, sensibilité. La donnée structurée est le carburant de l’entraînement.
DATAEntraînement souverain
Fine-tuning supervisé dans un environnement isolé. LoRA, QLoRA ou full fine-tuning selon le volume. Vos données ne quittent jamais votre périmètre.
ON-PREMISEOrchestration en production
Routeur intelligent, agents de vérification et de fallback, monitoring continu. Le modèle reste sous contrôle et s’améliore avec l’usage.
INFERENCELa méthode,
en six étapes.
Une démarche structurée, de l’audit initial à la mise en production. Vous validez chaque palier avant de passer au suivant — pas de boîte noire, pas d’engagement irréversible.
Audit du besoin et des sources de données
Cartographie de vos cas d’usage, inventaire des données disponibles (formats, volumes, qualité, sensibilité). Identification des contraintes réglementaires et techniques.
Définition des objectifs — retour d’audit
Restitution structurée de l’audit. Co-définition des objectifs mesurables : métriques de performance attendues, périmètre fonctionnel, critères d’acceptation.
Sélection de modèles et performance de réponse
Benchmark de modèles ouverts (Llama, Mistral, Qwen, Gemma…) sur vos données réelles. Évaluation comparative via l’orchestration multi-agents : précision, latence, coût d’inférence.
Fine-tuning et entraînement
Entraînement supervisé sur vos données, dans un environnement sécurisé. Techniques adaptées au volume : LoRA, QLoRA, full fine-tuning. Vos données ne quittent jamais votre périmètre.
Boucle itérative d’évaluation par le client
Sessions d’évaluation structurées avec vos équipes. Chaque itération affine le modèle sur les cas limites identifiés. Vous validez chaque palier avant de passer au suivant.
Mise en œuvre et maintenance
Déploiement en production avec l’architecture d’orchestration complète. Monitoring continu, alertes de dérive, ré-entraînement périodique. Votre modèle s’améliore avec l’usage.
L’orchestration,
au cœur du résultat.
Un modèle seul ne suffit pas. Une architecture multi-agents — routage, vérification, monitoring — révèle le potentiel réel de vos données, dès l’évaluation et jusqu’en production.
Dès l’évaluation initiale, un agent de routage choisit le modèle le plus adapté et un agent de vérification contrôle la cohérence de la réponse. Le résultat dépasse celui d’un modèle testé isolément.
En production, un routeur intelligent distribue les requêtes entre modèles spécialisés, un agent de fallback garantit la continuité de service, et un agent de monitoring déclenche le ré-entraînement quand la performance dérive.
Confidentialité garantie.
Vos données ne quittent jamais votre infrastructure. Nous travaillons exclusivement avec des modèles ouverts, déployables on-premise ou dans votre cloud privé. Modèles ouverts · données souveraines.