NEURIXIS aide les entreprises à identifier, prototyper et industrialiser les cas d’usage d’intelligence artificielle à retour sur investissement mesurable. Par des ingénieurs qui déploient de l’IA en production, pas en PowerPoint.
Le constat
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. Les données ne sont pas préparées : elles restent dispersées, mal documentées, sans propriétaire identifié. Aucun responsable métier ne porte le projet, donc personne ne tranche quand un arbitrage s’impose. Le POC impressionne en démonstration, puis reste hors du système d’information faute d’architecture et d’exploitation prévues. Et le coût d’inférence n’est jamais modélisé avant la mise en production, si bien que la facture arrive après la décision.
Si ça ne se mesure pas, nous ne le vendons pas.
Domaines d’intervention
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.
Pourquoi NEURIXIS
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.
L’équipe
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.
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.
