Build & adoption
De la plateforme à la valeur en production.
Nous construisons vos agents métiers, les déployons sur votre infrastructure souveraine et accompagnons vos équipes jusqu'à l'adoption réelle.
Comprendre la différence
Outil IA vs Agent IA
La grande majorité des déploiements IA aujourd'hui sont des outils, puissants, mais limités. Les agents représentent le saut qualitatif suivant.
Mode de fonctionnement
Outil IA classique
Réagit à une commande ponctuelle
Agent IA
Planifie et enchaîne les actions de manière autonome
Initiative
Outil IA classique
Attend qu'on lui demande
Agent IA
Détecte les situations et agit proactivement
Durée
Outil IA classique
Interaction unique, sans mémoire
Agent IA
Contexte persistant sur une tâche longue
Intégration
Outil IA classique
Interface isolée
Agent IA
Connecté à vos outils (CRM, ERP, APIs, bases de données)
Contrôle
Outil IA classique
Vous validez chaque étape manuellement
Agent IA
Guardrails intégrés : seuils, alertes, escalade humaine
Ce que nous construisons
Cinq typologies d'agents, un cadre commun.
Chaque agent est construit sur la même architecture éprouvée (tool-using, guardrails et souveraineté), mais spécialisé pour son domaine métier.
Agent de recherche & synthèse
Exploration autonome de documents internes, bases de connaissance, rapports et flux d'information. Synthèse structurée livrée en minutes plutôt qu'en heures.
Agent opérationnel
Connexion directe à vos CRM, ERP, bases de données et APIs. L'agent lit, écrit et orchestre vos systèmes, avec des guardrails métier définis par vous.
Copilote interne
Assistant IA spécialisé par fonction (commercial, RH, finance, juridique). Formé sur vos données, aligné sur vos processus, déployé sur votre infrastructure.
Agent de monitoring & alertes
Surveillance continue de vos indicateurs clés, détection d'anomalies et escalade proactive vers les équipes concernées, sans intervention humaine permanente.
Orchestrateur multi-agents
Coordination de plusieurs agents spécialisés pour des workflows complexes. L'orchestrateur décompose la tâche, délègue, consolide et livre un résultat cohérent.
Architecture
Quatre piliers qui rendent l'agent de confiance.
Un agent puissant mais incontrôlable est un risque. Notre approche technique garantit à la fois la performance et la maîtrise.
Tool-using
Chaque agent dispose d'un ensemble d'outils définis : lecture/écriture en base, appels API, génération de documents, envoi de notifications. Aucune action hors du périmètre autorisé.
Guardrails & alignement
Des règles métier sont encodées à chaque niveau : filtres d'entrée, validation de sortie, seuils de confiance, escalade humaine automatique. L'agent ne prend jamais de décision critique sans validation.
Souveraineté by design
Les agents sont hébergés sur votre infrastructure ou dans un environnement cloud privé dédié. Vos données ne transitent jamais par des LLM publics sans votre accord explicite.
Observabilité & amélioration continue
Chaque décision de l'agent est traçable et auditée. Tableaux de bord de performance, détection de dérive, boucles de feedback, votre agent s'améliore en production.
Déploiement souverain
Là où tourne votre IA, sous votre contrôle.
La plateforme Nexus se déploie sur l'infrastructure de votre choix. Nous assemblons rigoureusement les quatre couches qui forment un tout maîtrisé, sans dépendance cachée.
LLMs privés & open-source
Déploiement de modèles de langage open-source (Mistral, LLaMA, Qwen, Gemma…) dans votre environnement. Fine-tuning sur vos données propriétaires. Choix et changement de modèle à tout moment.
Cloud privé & on-premise
Architecture adaptée à votre contexte : cloud privé dédié (aucun partage de ressources), déploiement on-premise dans vos datacenter, ou architecture hybride avec isolation des données sensibles.
Sécurité & conformité des données
Chiffrement au repos et en transit, contrôle d'accès granulaire, journalisation des accès aux modèles. Conformité Loi 09-08 (Maroc) et RGPD pour les filiales européennes.
Industrialisation & LLMOps
Pipelines de déploiement automatisés, versioning de modèles, monitoring de dérive, évaluation continue. Votre IA en production reste fiable, mesurable et évolutive.
LLMOps : industrialisez votre production IA.
Un modèle en production n'est pas une fin, c'est un début. L'AI Factory d'AI56 vous dote des outils et processus pour gérer le cycle de vie complet de vos modèles.
Sans LLMOps, vos modèles dérivent, vos coûts d'inférence explosent et vos équipes Data Science passent leur temps à éteindre des incendies. Avec une AI Factory bien construite, votre IA devient un actif industriel géré, auditable et évolutif.
Discuter de votre AI FactoryPipelines d'entraînement & fine-tuning
Orchestration reproductible des cycles d'entraînement, tracking des expériences, gestion des datasets annotés.
Registre de modèles & versioning
Catalogue centralisé de vos modèles avec versions, métriques d'évaluation et politique de promotion en production.
Serving & scalabilité
Déploiement des modèles en inférence avec gestion de la charge, A/B testing de versions et fallback automatique.
Monitoring & détection de dérive
Surveillance continue des performances, détection des dérives de comportement, alertes et boucles de réentraînement.
Évaluation & benchmarks internes
Suites d'évaluation personnalisées sur vos cas d'usage métier. Pas de benchmark générique déconnecté de votre réalité.
Gouvernance & traçabilité
Audit trail complet des décisions des modèles, politiques d'accès par modèle, journaux d'inférence pour conformité.
Comment on travaille
De la conception à la production en 8 semaines.
Notre formule de delivery est structurée pour minimiser les risques et maximiser la valeur dès les premières semaines.
Cadrage
- Identification du cas d'usage et des KPI
- Cartographie des systèmes à connecter
- Définition du périmètre d'action et des guardrails
Prototype
- Prototype fonctionnel sur jeu de données réel
- Démonstration avec les équipes métier
- Ajustements et validation du périmètre final
Déploiement
- Intégration complète dans votre infrastructure
- Tests de charge, sécurité et conformité
- Mise en production et monitoring initial
Adoption
- Formation des équipes utilisatrices
- Tableau de bord de performance et d'usage
- Optimisation continue et extension possible
Quel cas d'usage déployer
en premier ?
Un atelier de cadrage de 2 heures suffit souvent à identifier le cas d'usage à plus fort impact. Planifions-le.