Conseil et ingénierie en IA · Paris
Nous identifions, prototypons et industrialisons les cas d’usage dont le retour se chiffre. Par des ingénieurs qui déploient en production, pas en PowerPoint.
ROI
Cas d’usage priorisés par ROI, jamais par effet de mode
Criticité
IA déployée en environnements critiques et régulés
Souveraineté
Hébergement souverain, conformité RGPD et AI Act
Transfert
Transfert de compétences à vos équipes inclus
Modes d’intervention
Le mode se choisit sur votre situation, pas sur notre catalogue. Si aucun ne correspond, dites-le : nous préférons le dire aussi.
Quand le choisir
Périmètre défini, échéance ferme
Nous nous engageons sur un livrable, un prix et une date. Le critère de succès est écrit au contrat avant la première ligne de code, et c’est lui qui déclenche la recette. Mode par défaut pour un cadrage, un prototype ou une industrialisation dont le périmètre tient.
Quand le choisir
Une équipe en place à renforcer
Un ou plusieurs de nos ingénieurs rejoignent votre équipe, dans vos rituels et votre chaîne d’outils. Vous pilotez le backlog, nous apportons la compétence qui manque : data engineering, MLOps, vision, modèles de langage. Profils seniors uniquement, nous ne plaçons pas de juniors sur des systèmes critiques.
Quand le choisir
Des modèles déjà en production
Une équipe dédiée tient vos modèles dans la durée : supervision, détection de dérive, réentraînement, traitement des incidents. Engagement de service écrit, indicateurs relus chaque mois. C’est ce qui évite qu’un modèle livré devienne un modèle abandonné.
Quand le choisir
Rien n’est encore cadré
Une journée chez vous pour cartographier vos processus et repartir avec trois cas d’usage scorés et chiffrés. Aucune suite obligatoire. La porte d’entrée quand la question est encore « par où commencer ».
Le constat
80
des projets d’IA ne créent aucune valeur
Les entreprises ne manquent pas d’idées d’IA. Elles manquent d’une méthode pour séparer les cas d’usage rentables des gadgets, et d’ingénieurs capables de passer du prototype à la production. C’est exactement ce que fait NEURIXIS : nous chiffrons avant de construire, nous construisons ce qui rapporte, et nous le mettons en production dans vos systèmes, avec vos équipes.
Les causes d’échec sont toujours les mêmes.
01
Dispersées, mal documentées, sans propriétaire identifié : le projet commence par des semaines de mise en ordre que personne n’avait budgétées.
02
Personne ne porte le projet côté métier, donc personne ne tranche quand un arbitrage s’impose.
03
La démonstration impressionne, puis le POC reste hors du système d’information, faute d’architecture et d’exploitation prévues.
04
Jamais modélisé avant la mise en production, il fait arriver la facture après la décision.
Principe de travail NEURIXIS
La méthode
Quatre étapes, quatre livrables. Chacune peut être la dernière : vous ne vous engagez sur la suivante qu’une fois la précédente rendue.
01
Étape 01 sur 04
Nous venons chez vous, nous écoutons vos équipes, nous cartographions vos processus. En fin de journée, vous repartez avec vos trois cas d’usage les plus rentables, scorés et chiffrés en ordre de grandeur.
Livrable
Une note de cadrage avec vos cas d’usage scorés, leur ordre de grandeur de gain et le chemin technique associé.
02
Étape 02 sur 04
Nous prototypons le cas d’usage prioritaire sur vos données réelles, avec un critère de succès contractualisé dès le départ : gain de temps, taux d’erreur, coût unitaire. Le POC prouve, ou il élimine. Les deux vous font gagner de l’argent.
Livrable
Un prototype qui tourne sur vos données, son rapport d’évaluation chiffré et une décision argumentée : industrialiser ou arrêter.
03
Étape 03 sur 04
Mise en production dans votre système d’information : architecture sécurisée, MLOps, gouvernance des données, conformité AI Act. Une IA qui tourne tous les jours, pas une démo qui dort.
Livrable
Le service en production dans votre système d’information, avec son code, ses pipelines de déploiement et son dossier de conformité.
04
Étape 04 sur 04
Supervision, amélioration continue et formation de vos équipes pour qu’elles s’approprient la solution. Notre objectif est votre autonomie, pas votre dépendance.
Livrable
Un tableau de bord de supervision, des équipes formées et une documentation d’exploitation que vos ingénieurs reprennent seuls.
Domaines d’intervention
Six domaines couverts de bout en bout, du cadrage à la supervision en production.
Assistants métier et agents outillés, connectés à vos données, avec garde-fous et traçabilité des réponses. Nous livrons l’indexation documentaire, la couche RAG et les jeux d’évaluation qui mesurent la qualité. En assurance, ils instruisent les dossiers de souscription et trient les réclamations.
Contrôle qualité, détection et lecture de documents sur vos flux images et vidéo, en ligne de production. Nous entraînons les modèles sur vos images annotées, puis nous les déployons en périphérie sur GPU ou caméra intelligente. En industrie, cela signale un défaut de soudure avant l’expédition.
Prévision de demande, maintenance prédictive et optimisation de planning, adossées à vos historiques. Nous comparons séries temporelles et gradient boosting, puis nous exposons le résultat dans vos outils de pilotage. En retail, la prévision par magasin et par référence pilote le réassort.
Pipelines, qualité et gouvernance des données : la fondation sans laquelle aucun modèle ne tient en production. Nous mettons en place l’ingestion, le catalogue, les tests de qualité et la traçabilité des accès. En santé, cela impose pseudonymisation et hébergement HDS dès la conception.
Déploiement, supervision, réentraînement et versionnage des modèles dans votre système d’information. Nous outillons le registre de modèles, les pipelines CI/CD, la détection de dérive et le suivi du coût d’inférence. En logistique, un modèle d’optimisation de tournées se réentraîne chaque semaine sans coupure.
Montée en compétences des équipes techniques et métier, du cadrage d’un cas d’usage à l’exploitation courante. Nous formons sur vos jeux de données, avec des ateliers pratiques et une grille de qualification. Dans le secteur public, cela encadre l’usage des assistants et les obligations de l’AI Act.
Industries
Industrie, santé, secteur public, assurance : des environnements régulés où une erreur ne coûte pas le même prix selon son sens. C’est là que notre exigence de mesure compte le plus.
Contrôle qualité en ligne, maintenance prédictive et prévision, sous contrainte de temps de cycle et de marquage CE.
Voir le secteur
Structuration de comptes rendus, recherche documentaire et prévision d’activité, sous contrainte HDS, RGPD et dispositifs médicaux.
Voir le secteur
Orientation des demandes, recherche sur corpus réglementaire et lecture d’archives, sous contrainte de souveraineté, d’accessibilité et de réversibilité.
Voir le secteur
Instruction assistée, ciblage des contrôles et modélisation du risque, avec l’explicabilité et la validation traitées comme des exigences de conception.
Voir le secteur
L’équipe
Deux ingénieurs formés à l’exigence des environnements industriels. Ce sont eux qui font le travail.
Président
Data scientist. Plusieurs années chez Airbus Helicopters sur des projets d’IA en environnement industriel, du cadrage à la mise en production. Il accompagne les directions sur la stratégie : quels cas d’usage lancer, dans quel ordre, pour quel gain.
Directeur technique
Data scientist, formé à l’exigence des environnements industriels chez Saunier Duval. Il tient la partie technique de bout en bout : données réelles, mise en production et supervision, au niveau de fiabilité qu’un site industriel impose.
Pourquoi NEURIXIS
Trois engagements, écrits au contrat plutôt qu’affichés sur une page.
Chaque mission démarre par un business case chiffré et un critère de succès écrit dans le contrat. Si ça ne se mesure pas, nous ne le vendons pas. Nous fixons la mesure de référence avant la première ligne de code : temps de traitement actuel, taux d’erreur constaté, coût unitaire réel. Le même indicateur, mesuré de la même façon, est relu à la fin, avec vos chiffres, pas les nôtres.
Nos ingénieurs déploient de l’IA dans des environnements critiques et régulés, où l’erreur ne pardonne pas. Votre projet bénéficie de ce niveau d’exigence. Concrètement : tests automatisés, revue de code, gestion des secrets, plan de reprise et supervision continue en production. Nous travaillons dans votre chaîne d’outils et vos procédures, jamais à côté.
Hébergement européen ou on-premise, architectures alignées sur les référentiels de sécurité les plus exigeants, conformité RGPD et AI Act native. Vos données restent vos données. Nous savons faire tourner des modèles ouverts sur votre infrastructure quand le sujet l’exige. Vous gardez la main sur les poids, les journaux et les traitements, et vous connaissez la localisation de chaque donnée.
Un projet d’IA à cadrer ?
Réserver un workshopRéalisations
Des projets réels, anonymisés mais pas édulcorés : le problème, l’approche, le résultat.
−75 %de temps de rédaction en moins
La rédaction passe de plusieurs jours à quelques heures. Et les références citées restent à jour d’elles-mêmes : quand un manuel est amendé, le dossier se régénère au lieu de se relire ligne à ligne. Le risque d’erreur disparaît.
Lire le cas
−92 %de temps de production en moins
Les mouvements justes sont prédits en quelques minutes au lieu de trois heures, sans les itérations qui faisaient monter la facture de production. La vidéo devient sérielle : les biens passent en ligne au rythme des mandats, plus au rythme de l’éditeur.
Lire le cas
Une voix de forte qualité, tonalité et prosodie comprises, une latence quasi imperceptible, et un modèle propriétaire qui appartient au client : aucune dépendance à une API tierce, aucun coût à la minute.
Lire le cas
Ce que les dirigeants nous demandent avant de se lancer.
Le workshop de cadrage tient en une journée, et vous repartez le soir même avec des pistes classées par gain estimé et par effort d’intégration. Le premier prototype sur vos données réelles se compte en semaines, pas en mois : c’est là que vous obtenez un résultat mesuré, confronté à votre situation de départ. La mise en production dépend ensuite de votre système d’information et de vos contraintes de conformité, et nous l’estimons au cadrage plutôt que de la promettre à l’aveugle.
Sur vos données réelles, dans un environnement isolé, dès le prototype. Une démonstration sur un jeu public ne prouve rien sur votre cas : vos données portent vos formats, vos cas limites et les trous de votre historique, et c’est précisément ce qui décide si un modèle tient. Si un obstacle empêche l’accès à un extrait réel et représentatif, nous le traitons avant de commencer, pas en cours de route.
Le critère de succès est écrit dans le contrat avant la première ligne de code. S’il est atteint, on industrialise. Sinon, on arrête, et vous tenez la preuve chiffrée que ce cas d’usage ne rapporte pas, ce qui vaut mieux qu’un doute entretenu pendant deux ans. Un prototype qui tranche par la négative est un livrable utile, pas un échec : il vous évite d’industrialiser une impasse.
Nous prenons un chantier à la fois et nous le terminons avant d’en prendre un autre. Les deux ingénieurs qui vous vendent le projet sont ceux qui écrivent le code : pas de couche de management à facturer, pas de relais entre un avant-vente et une équipe de livraison qui n’était pas dans la pièce. La contrepartie, c’est que nous disons non quand nous ne sommes pas les bons, ou quand votre programme suppose vingt personnes déployées en parallèle sur plusieurs pays. Et nous le disons au premier rendez-vous, pas au troisième.
Oui. Nous concevons pour un hébergement en Europe, sur votre infrastructure ou sur une offre qualifiée selon votre niveau d’exigence, et nous savons faire tourner des modèles ouverts chez vous plutôt que d’appeler un service tiers hébergé hors de ce cadre. Pour les secteurs les plus sensibles, la localisation des traitements se tranche au cadrage : découverte en cours de route, elle invalide une architecture déjà construite.
Non. Beaucoup de nos interlocuteurs n’ont pas d’équipe data constituée, et ce n’est pas un obstacle pour commencer. Nous construisons avec vos équipes métier et votre informatique existante, et le transfert de compétences fait partie du projet : à la fin, vos ingénieurs reprennent seuls les incidents et les réentraînements. Si vous avez déjà une équipe data, nous travaillons avec elle, pas à sa place.
Cela dépend du cas, et nous refusons de donner un chiffre avant de l’avoir regardé. Le workshop de cadrage sert exactement à ça : il classe chaque piste sur son gain annuel estimé et son effort d’intégration, ce qui permet de chiffrer plutôt que d’annoncer un forfait au hasard. Nous ne prenons pas de projet dont le retour sur investissement n’est pas positif sous dix-huit mois : si le calcul ne tient pas, nous le disons, et nous ne facturons pas une mission qui ne rapportera rien.
C’est l’objectif inverse. Nous livrons le code, les modèles, les jeux d’évaluation et la documentation d’exploitation, et nous formons vos équipes sur vos propres données. Notre présence décroît jusqu’à s’effacer : vous devez pouvoir reprendre le service ou le confier à un tiers sans nous. Nous ne vendons pas de plateforme et nous ne facturons pas de licence, le code et les modèles vous appartiennent.
