Ingénierie IA
De l'architecture à la production.
Nous concevons, construisons et opérons des systèmes d'IA avec la rigueur que vous exigez de vos systèmes critiques : architecture claire, résultats mesurés, coûts maîtrisés.
En bref
L'ingénierie IA transforme un cas d'usage en système de production : architecture sécurisée, pipeline RAG qui cite ses sources, serveurs MCP reliant vos outils aux modèles, agents supervisés, évaluation systématique et observabilité des coûts. Hunter BI, cabinet marocain partenaire des réseaux OpenAI et Anthropic, mène chaque projet en quatre étapes — cadrage, pilote, production, transfert — avec des critères de réussite mesurables définis dès le premier jour.
Ce que nous construisons
Ingénierie IA d'entreprise : des systèmes qui tiennent en production
Six disciplines, un même niveau d'exigence — de la première architecture au tableau de bord d'exploitation.
Architecture
Des fondations sécurisées et évolutives
Un système d'IA d'entreprise ne commence pas par un modèle : il commence par une architecture. Nous définissons les couches d'accès, la gestion des identités, le cloisonnement des données et les points d'extension avant la première ligne de code. Résultat : une plateforme qui absorbe les nouveaux cas d'usage sans refonte, et qui passe l'audit de votre DSI comme celui de votre RSSI.
Agents
Des systèmes multi-agents qui restent gouvernables
Planificateur, exécutants spécialisés, vérificateur : nous orchestrons des agents qui coopèrent sur des tâches longues — instruction d'un dossier, rapprochement comptable, veille réglementaire — avec des périmètres d'action explicites, une journalisation complète et un humain dans la boucle aux étapes qui engagent l'entreprise.
orchestration — dossier 4 812
Planificateur
décompose la mission en quatre étapes
Agent extraction
collecte les pièces dans la GED
Agent analyse
rapproche les écritures, signale les écarts
Vérificateur
contrôle le résultat avant remise à l'humain
Serveurs MCP
Vos systèmes, accessibles à l'IA — proprement
Le Model Context Protocol standardise la connexion entre les modèles et vos outils. Nous développons des serveurs MCP pour votre ERP, votre CRM ou vos bases documentaires : chaque accès est typé, authentifié et journalisé. Le même connecteur sert Claude, ChatGPT et vos agents internes — sans intégration à refaire à chaque changement de modèle.
›mcp connect erp-finance
auth OK — compte de service, droits minimaux
outils exposés : factures.rechercher · commandes.lire · devis.creer
devis.creer — validation humaine requise
journalisation active — chaque appel horodaté
RAG & knowledge graphs
Vos connaissances, exploitables et citées
Un pipeline RAG bien construit répond à partir de vos documents et cite ses sources — pas de réponse sans référence vérifiable. Nous traitons l'ingestion, le découpage, l'indexation hybride et, quand la complexité le justifie, des knowledge graphs qui relient entités, contrats et procédures pour des réponses réellement contextuelles.
réponse générée — avec sources
Évaluation
Mesurer avant de croire
Aucun système ne part en production sans évaluation : jeux de tests construits avec vos experts métiers, métriques de fidélité et de couverture, comparaison systématique des modèles candidats. C'est ce qui distingue une démo convaincante d'un système sur lequel vos équipes peuvent réellement s'appuyer.
›run eval --suite conformite --n 400
candidats : modèle A · modèle B
fidélité aux sources ······ 94 % | 91 %
couverture métier ········· 88 % | 90 %
verdict : modèle A retenu — écart significatif
Observabilité
Traces, coûts, qualité : tout est visible
Chaque requête est tracée de bout en bout : latence, tokens consommés, coût par cas d'usage, taux de réponses sourcées. Vous savez ce que votre IA coûte, ce qu'elle produit et où elle dérive — avant que vos utilisateurs ne le découvrent.
observabilité — 7 derniers jours
1,8 s
Latence p95
0,04 $
Coût / requête
96 %
Réponses sourcées
Notre méthode
Cadrage. Pilote. Production. Transfert.
Quatre étapes, chacune avec ses livrables et ses critères de sortie — vous savez toujours où en est le projet.
Cadrage
Deux à quatre semaines pour cerner le cas d'usage, les données disponibles, les contraintes de sécurité et les critères de réussite mesurables.
Pilote
Un périmètre restreint, des utilisateurs réels et un jeu d'évaluation : le pilote prouve la valeur — ou l'infirme — avant tout engagement lourd.
Production
Durcissement sécurité, montée en charge, observabilité et procédures d'exploitation : le système rejoint votre SI avec ses runbooks.
Transfert
Documentation, formation de vos équipes et accompagnement dégressif : vous opérez en autonomie, nous restons en appui.
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour mettre un système d'IA en production ?
Comptez huit à douze semaines entre le cadrage et un pilote évalué sur des cas réels, puis six à dix semaines supplémentaires pour l'industrialisation — durcissement sécurité, observabilité, procédures d'exploitation. Les projets qui traînent sont presque toujours ceux qui ont sauté l'étape d'évaluation.
Qu'est-ce qu'un serveur MCP et pourquoi en avons-nous besoin ?
Le Model Context Protocol est un standard ouvert qui permet aux modèles d'IA d'accéder à vos systèmes — ERP, CRM, bases documentaires — via des connecteurs typés, authentifiés et journalisés. Un serveur MCP se développe une fois et sert tous vos assistants et agents, quel que soit le modèle sous-jacent.
Comment limitez-vous les hallucinations en production ?
Par la conception plutôt que par la promesse : réponses ancrées dans vos documents avec citation obligatoire des sources, jeux d'évaluation construits avec vos experts métiers, seuils de confiance en dessous desquels le système s'abstient, et suivi continu du taux de réponses sourcées en production.
Travaillez-vous avec les modèles OpenAI, Anthropic ou les deux ?
Les deux — Hunter BI est membre des réseaux partenaires OpenAI et Anthropic. Nous recommandons le modèle qui obtient les meilleurs résultats sur votre jeu d'évaluation, et nous concevons des architectures qui permettent d'en changer sans réécrire vos intégrations.
Parlons de votre prochain système.
Un échange de 30 minutes avec un ingénieur pour évaluer votre cas d'usage, vos données et le chemin le plus court vers la production.
- Réponse sous 24 h ouvrées, par un ingénieur
- Diagnostic gratuit, sans engagement
- Membre des réseaux partenaires OpenAI et Anthropic