Ingénierie IA
Ingénierie IA d’entreprise au Maroc
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 consiste à concevoir, tester et exploiter un système adapté à un usage métier. Un RAG recherche dans vos documents ; un serveur MCP expose des outils à un assistant compatible ; un agent enchaîne des actions autorisées. Hunter BI accompagne les entreprises au Maroc du cadrage au transfert, avec un périmètre, des livrables et des critères de recette convenus avant le développement. Le choix technique dépend des accès disponibles, des risques et des résultats du pilote.
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
Le dossier d'architecture décrit les applications, les données échangées, les identités, l'hébergement et les dépendances. Il précise ce qui peut sortir de votre réseau, les restrictions par rôle et le comportement en cas d'indisponibilité. Votre DSI et votre responsable sécurité disposent ainsi d'éléments à examiner avant le développement ; le document ne vaut pas certification ni garantie de réussite d'un audit.
Agents
Des actions bornées, avec validation humaine
Un workflow déterministe suffit parfois ; plusieurs agents ne sont utiles que si la tâche le justifie. Le périmètre décrit les outils accessibles, les limites d'exécution et les actions soumises à validation. Pour une écriture métier, la recette vérifie la cible, le contenu approuvé et le résultat obtenu. Un appel dont l'issue est incertaine doit être vérifié avant toute répétition.
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
Nous qualifions l'interface disponible sur votre ERP ou CRM, puis définissons les outils MCP : entrées, résultats, permissions et erreurs attendues. Le dossier précise les clients et versions testés, le transport retenu et les droits appliqués côté serveur. Le protocole facilite la réutilisation d'une intégration, sans garantir sa compatibilité avec tous les assistants. Le pilier MCP détaille cette architecture et sa checklist de sécurité.
›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
Le RAG associe recherche documentaire et génération d'une réponse. Le périmètre couvre l'ingestion, les versions des documents, l'indexation et les autorisations de consultation. Les tests vérifient que la réponse s'appuie sur les bons passages et qu'un utilisateur ne récupère pas un document interdit. Un graphe de connaissances n'est ajouté que s'il apporte une amélioration mesurable ; les cas sans source suffisante doivent être signalés.
réponse générée — avec sources
Évaluation
Mesurer avant de croire
Le protocole d'évaluation précise les exemples, les réponses attendues, les critères de notation et la version de chaque composant. Nous distinguons les cas utilisés pour développer de ceux réservés à la recette. Le rapport présente les erreurs et les limites, pas seulement une moyenne. La décision de mise en production revient aux responsables désignés, à partir des seuils convenus.
jeu métier réservé à la recette
candidats : modèle A · modèle B
fidélité aux sources : à mesurer
erreurs et corrections : à documenter
décision : à prendre selon les critères convenus
Observabilité
Suivre les coûts, les erreurs et les usages
Le tableau de bord suit les appels, la latence, les erreurs et le coût par tâche validée. Les journaux conservent les identifiants utiles au diagnostic sans recopier inutilement les documents ni les secrets ; leur accès et leur durée de conservation sont définis. Des seuils d'alerte et une procédure de suspension permettent à l'équipe responsable d'intervenir lorsque le service se dégrade.
observabilité — indicateurs à renseigner
À mesurer
Latence p95
À calculer
Coût / tâche validée
À suivre
Erreurs observées
Notre méthode
Cadrage. Pilote. Production. Transfert.
Ce cadre de livraison est adapté au projet et précisé dans le devis. Les critères de sortie sont convenus avant le démarrage ; les exemples ci-dessus ne sont pas des références clients.
Cadrage
Livrables : fiche du cas d'usage, cartographie des données et accès, architecture proposée, risques et budget estimatif. Critère de sortie : responsables métier et technique valident le périmètre, les exclusions et les critères de recette.
Pilote
Livrables : prototype sur un périmètre limité, jeu de tests représentatif et rapport d'évaluation avec erreurs observées, temps de réponse et coûts. Critère de sortie : décider de poursuivre, corriger ou arrêter à partir des seuils convenus.
Production
Livrables : configuration de déploiement, contrôles d'accès, tests de charge, alertes et procédure d'arrêt. Critère de sortie : recette métier et technique validée, incidents critiques résolus et responsable d'exploitation désigné.
Transfert
Livrables : documentation, catalogue des outils, consignes d'exploitation et formation sur les erreurs connues. Critère de sortie : votre équipe sait diagnostiquer un incident et suspendre le système. Le support et ses engagements sont définis au contrat.
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour mettre un système d'IA en production ?
Le calendrier est établi après vérification des données, des interfaces, de l'hébergement et de la disponibilité de vos équipes. Le devis distingue cadrage, pilote évalué et mise en production. Un accès éditeur manquant ou une recette non concluante peut modifier le périmètre et le planning : aucun délai unique ne convient à tous les projets.
Qu'est-ce qu'un serveur MCP et pourquoi en avons-nous besoin ?
MCP standardise les échanges entre une application IA et un serveur exposant des outils ou des données. Il ne remplace ni l'interface du logiciel métier ni ses autorisations. Sa réutilisation dépend du client, de la version du protocole, du transport et de l'authentification pris en charge. Une intégration API directe peut suffire pour un workflow fixe.
Comment limitez-vous les hallucinations en production ?
Nous testons la recherche documentaire, la fidélité aux sources, les erreurs factuelles et les réponses hors périmètre sur des cas métier. Le système doit pouvoir signaler une information manquante et passer la main. Une citation ne garantit pas une réponse correcte ; la validation humaine reste nécessaire pour les décisions sensibles. Ces mesures réduisent les erreurs sans promettre leur disparition.
Travaillez-vous avec les modèles OpenAI, Anthropic ou les deux ?
Nous pouvons évaluer les deux, ainsi que des modèles exécutés sur une infrastructure que vous contrôlez. Le choix repose sur vos cas de test, les conditions d'utilisation des données, la latence et le coût complet. Séparer les intégrations du modèle facilite son remplacement, mais tout changement nécessite de rejouer les évaluations et de vérifier les fonctions prises en charge.
Comment mesurer le résultat d'un pilote IA ?
Comparez le même ensemble de tâches avec et sans assistance. Mesurez les résultats acceptés, les erreurs, le temps de vérification et de correction, puis le coût par tâche validée. Fixez les seuils avant le test et conservez des cas non utilisés pendant le développement. Un temps gagné représente une capacité libérée, pas automatiquement une économie financière.
Contenu révisé le .
Parlons de votre prochain système.
Présentez un cas d'usage, vos sources de données et vos contraintes. Nous pourrons définir les informations nécessaires au cadrage et au devis.