En combien de temps voit-on des résultats ?

En quelques semaines. Nous commençons par un cas d'usage et un critère de réussite fixé dès le départ ; vos équipes jugent le résultat sur leurs propres documents avant tout engagement plus large.

Pouvez-vous travailler sur des données sensibles ?

Oui. Vos données vont là où vous le décidez : votre cloud, un cloud européen, vos serveurs, ou un environnement air-gapped. Nos ingénieurs travaillent avec les seuls accès que vous leur ouvrez. Quand les données ne doivent pas sortir, nous utilisons des modèles ouverts hébergés chez vous.

Comment vérifier les réponses de l'IA ?

Chaque réponse cite le document et la page dont elle vient : vos équipes ouvrent la source et contrôlent. Quand l'information manque, l'agent le signale.

Comment facturez-vous ?

Nos missions sont facturées au temps passé ou au forfait par lot.

Pourquoi vous plutôt qu'un grand intégrateur ?

L'ingénieur présent au premier rendez-vous est celui qui construit votre système. Le code et la documentation sont livrés dans vos dépôts : vos équipes peuvent reprendre le système sans nous.

Une IA qui agit, selon vos règles.

Nos ingénieurs intègrent des agents IA à vos applications et à vos données, puis les déploient sur l'infrastructure de votre choix.

Parler à un ingénieur Voir ce que nous faisons

Ils nous ont fait confiance

Nos interventions

Comment pouvons-nous vous aider ?

Six façons de mettre l'IA au travail. Chaque intervention est livrée par nos propres ingénieurs, du cadrage à la mise en production.

Forward Deployed Engineers
Un ingénieur ou une squad travaille dans vos outils, sous vos règles, jusqu'à la mise en production.
Ingénieur IA en renfort · Squad projet · Lead technique IA
En savoir plus
L'IA dans vos applications
Vos équipes gardent leurs outils. L'agent agit à l'intérieur.
Connecteurs et MCP · Automatisation sans API · Données en langage courant · Tests automatisés
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Plateformes agentiques
Des équipes d'agents rédigent rapports, réponses aux appels d'offres et fiches réglementaires à partir de milliers de vos documents.
Rédaction de rapports · Appels d'offres · Fiches réglementaires · Traitements longs
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Hébergement et modèles

Le cloud de votre choix, les modèles de votre choix

Azure, AWS ou Google Cloud, avec les modèles que vous utilisez déjà. Vos agents tournent dans votre propre environnement, avec vos règles d'identité et d'accès.

Hébergement européen, par exemple chez Scaleway ou OVHcloud, avec des modèles ouverts européens, quand vos données doivent rester en Europe.

Sur vos serveurs, y compris en environnement air-gapped, isolé de tout réseau extérieur. Nous y installons des modèles ouverts et les maintenons avec vos équipes.

Recherche

Une recherche ouverte qui part en production.

Plus de 1,4 million

Téléchargements de nos modèles et jeux de données ouverts sur Hugging Face

34 modèles ouverts et 21 jeux de données ouverts

Les plus téléchargés

Source : API Hugging Face. Total downloadsAllTime (1 491 436) sur les organisations paloalma et racineai au 19 septembre 2026 ; compteurs par dépôt au 12 septembre 2026. Mise à jour trimestrielle.

Voir notre recherche

2026
TW3Cast
Un système de prévision de séries temporelles, 3e sur 130 au classement GIFT-Eval par rang MASE moyen au 14 septembre 2026, sans agent ni modèle de langage.
N. Thierry, A.-L. Rochet
2026
Scoring Without the Engine
Un score de contenu déterministe pour les moteurs d'IA, validé de bout en bout : un attaquant qui cherche à le truquer gagne au plus 6 points sur un benchmark de 500 sources.
E. Bajemon, A.-L. Rochet
Big Data 2025
CU-1 : un transformeur de détection pour les agents qui pilotent une interface
Un détecteur d'interface ouvert et sans classes, qui dépasse OmniParser V2 de Microsoft sur le benchmark WebClick (70,8 % contre 58,8 %).
A.-L. Rochet, M. Despujols, L. Appourchaux, N. Brandolini, D. Soeiro-Vuong, P. Lemaistre, G. Réus, B. P. Bhuyan

Nos données, reprises par

Jina AI (groupe Elastic)
Jina AI entraîne son analyseur de documents Jina-OCR-v1 sur notre jeu de données VDR multi-domaines.
Source : arXiv 2609.03181, section 4.1 et tableau 2
Université Aalto
38 % des images d'entraînement de DistilVDR viennent de nos jeux de données ouverts (454 000 sur 1,2 million).
Source : arXiv 2608.10636, annexe B
HKUST / Alibaba Cloud
Nos jeux de données VDR figurent parmi les jeux d'entraînement de référence de l'étude HKUST / Alibaba Cloud sur la recherche documentaire visuelle.
Source : arXiv 2602.19961 v2, annexe D