Nous concevons et déployons des systèmes d'IA agentiques sur infrastructure souveraine — pour les entreprises qui refusent de choisir entre performance et confidentialité.
Des solutions SaaS clé en main, conçues pour les contraintes spécifiques de chaque industrie régulée. Déployables on-premise ou en cloud privé.
Détection de fraude en temps réel, scoring KYC/AML automatisé, agents conversationnels conformes aux réglementations bancaires MENA et européennes.
En savoir plus →Traitement automatisé des sinistres, extraction documentaire intelligente, détection de fraude à la souscription et agents de gestion des réclamations.
En savoir plus →Monitoring transactionnel intelligent, scoring de crédit ML, onboarding automatisé et conformité réglementaire temps réel pour les néo-banques et PSP.
En savoir plus →Analyse de dossiers médicaux, aide au diagnostic, extraction de données cliniques et agents de pharmacovigilance — le tout conforme RGPD et HDS.
En savoir plus →Maintenance prédictive, optimisation de la supply chain, analyse de données IoT et agents de supervision d'infrastructures critiques.
En savoir plus →Agents de traitement de demandes citoyennes, extraction documentaire administrative, conformité souveraine et hébergement sur infrastructure nationale.
En savoir plus →Des solutions modulaires, conçues pour s'intégrer à votre environnement existant sans disruption.
Nous concevons vos agents IA de A à Z : analyse des processus métier, architecture, développement, tests et déploiement. Chaque agent est taillé sur mesure pour votre environnement — jamais un template générique.
Vos agents ne dorment jamais. Ni nous. Nous assurons la maintenance, le monitoring des performances, la détection de dérive et le retraining périodique de vos systèmes IA.
Pour les organisations qui ne peuvent pas confier leurs données à un cloud public : nous concevons, installons et configurons votre stack IA on-premise ou en cloud privé souverain.
Où en est votre organisation face à l'IA ? Nous évaluons votre maturité, identifions les gains rapides et construisons une feuille de route priorisée par ROI.
Analyse de vos processus, de vos données, de votre stack et de vos contraintes réglementaires. On ne code rien avant de comprendre.
Nous construisons un premier agent fonctionnel sur vos données réelles. Vous voyez les résultats avant de vous engager.
Mise en production via APIs robustes, intégration à vos systèmes existants, documentation complète et transfert de compétences.
Surveillance des performances, détection de dérive, retraining périodique. Votre système s'améliore dans le temps.
Accédez à vos solutions clé en main, téléchargez les packages de déploiement, suivez vos tutoriels et gérez vos agents — depuis un seul espace.
Téléchargez des packages pré-configurés par industrie : Docker Compose, scripts d'installation, modèles pré-entraînés et documentation complète.
Des guides pas à pas pour déployer, configurer et optimiser vos agents IA. Du premier déploiement au fine-tuning avancé.
Suivez les performances de vos agents en temps réel : latence, accuracy, volume de requêtes, alertes de dérive et logs détaillés.
Des formations concrètes, dispensées par des praticiens. Pas de slides génériques — du code, des cas réels et des compétences directement applicables.
Apprenez à concevoir, développer et déployer des agents IA avec Python, LangGraph et FastAPI. Inclut un projet fil rouge sur vos données.
Installez et configurez des LLM open-source sur votre infrastructure. Ollama, vLLM, llama.cpp — performances, sécurité et bonnes pratiques.
Parcours complet : architecture, déploiement, monitoring et conformité. Certifié IntelliaCore. Idéal pour les équipes IT et les DSI.
Guide vidéo gratuit. Créez et déployez un agent conversationnel RAG en 45 minutes avec Python et l'API Claude.
De la feature engineering au déploiement FastAPI. Construisez un système de scoring de fraude prêt pour la production.
Formation non-technique pour dirigeants et managers. Comprendre l'IA agentique, identifier les cas d'usage et piloter les projets IA.
Les systèmes de règles expertes atteignent leurs limites face à l'évolution des schémas de fraude. RiskSonar exploite le machine learning pour détecter en temps réel les transactions suspectes avec une précision supérieure aux approches traditionnelles.
Déployé en production sur infrastructure souveraine, le système traite des millions de transactions par jour avec une latence inférieure à 50ms — sans qu'aucune donnée ne quitte le périmètre du client.
# RiskSonar — Scoring de fraude en temps réel # Modèle ensembliste XGBoost + LightGBM from risksonar.engine import FraudScorer from risksonar.features import extract_realtime scorer = FraudScorer( model="ensemble_v3.2", threshold=0.72, mode="production" ) # Transaction entrante transaction = { "amount": 4850.00, "currency": "MAD", "merchant_category": "online_retail", "device_fingerprint": "d4e5f6...", "geo_country": "MA" } # Extraction features + scoring features = extract_realtime(transaction) result = scorer.predict(features) # Résultat >>> result { "score": 0.847, "decision": "BLOCK", "latency_ms": 23, "risk_factors": [ "velocity_spike", "device_mismatch" ] }
Analyses techniques, retours d'expérience et guides pratiques pour naviguer dans l'écosystème de l'IA souveraine.
Un chatbot répond. Un agent agit. Comprendre cette distinction fondamentale est la clé pour investir intelligemment dans l'IA et transformer réellement vos processus métier.
Configuration GPU, benchmarks de performance, optimisation VRAM et intégration API — tout ce qu'il faut pour déployer un LLM open-source sur votre infrastructure souveraine.
Retour d'expérience sur la migration d'un système de règles vers un scoring ML ensembliste. +30% de capture rate, -60% de faux positifs.
RGPD, loi 09-08, DORA : le cadre réglementaire impose des contraintes croissantes sur l'hébergement des données. L'IA on-premise devient un avantage compétitif.
Les patterns qui fonctionnent en production vs les démos. Chunking sémantique, hybrid search, re-ranking et métriques d'évaluation concrètes.
Comparatif détaillé des principaux frameworks d'agents IA. Cas d'usage, courbe d'apprentissage, performances en production et recommandations par contexte.
Deux parcours complémentaires. Un objectif commun : rendre l'IA souveraine accessible aux entreprises régulées.
Ingénieur avec plus de 15 ans d'expérience dans des environnements critiques (AXA, BNP Paribas, Société Générale, CCMSA). Pilote de migrations cloud complexes, d'architectures hybrides et de projets cybersécurité en milieu régulé. Diplômé d'un MBA en Management des Entreprises d'Assurance (ENAss / CNAM Paris).
Spécialiste ML et fraud detection avec 7 ans d'expérience en production industrielle chez BNP Paribas, Orange Bank et La Banque Postale. Senior Engagement Manager EMEA chez LexisNexis Risk Solutions. A déployé des systèmes générant plus de 3M€ d'économies annuelles.
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