Ingénierie de modèles
Concevoir le modèle à la bonne taille. L’exécuter là où il doit être.
Nous concevons, entraînons et affinons des modèles de langage sur tout le spectre des tailles, des petits modèles spécialisés aux grands, et nous sélectionnons celui qui convient à votre problème. Nous le déployons ensuite sur l’infrastructure qui respecte vos contraintes : sur site, en nuage ou hybride, selon la souveraineté des données, la latence, le contrôle et les coûts.
Modèles à la bonne taille
Choisir la bonne taille de modèle est une décision critique
La taille du modèle détermine les coûts, la latence, l’exactitude et le degré de contrôle que vous conservez ; bien la choisir est donc critique. Plutôt que d’opter par défaut pour le plus grand modèle disponible, nous évaluons tout le spectre et la technique appropriée, de la génération augmentée par récupération (RAG) et de l’affinage à la distillation et, lorsque c’est réellement justifié, à l’entraînement à partir de zéro. Nous recommandons ensuite le modèle adapté à votre problème et à vos contraintes.
Petit (SLM)
De petits modèles affinés, souvent derrière un pipeline de génération augmentée par récupération. Moins coûteux à exploiter, assez rapides pour la périphérie, et plus précis dans votre domaine qu’une API générique de modèle de pointe. Le bon choix par défaut pour la plupart des charges de travail d’entreprise.
Moyen (MLM)
Des modèles de taille moyenne pour les tâches où un petit modèle ne peut soutenir le raisonnement, mais où un modèle de pointe dépasse ce que la tâche exige. Le point d’équilibre entre capacité, coûts et contrôle.
Grand (LLM)
De grands modèles et des modèles de pointe lorsque la tâche exige réellement un raisonnement étendu ou une vaste connaissance du monde, déployés avec des coûts et une latence conçus dès le départ plutôt que présumés.
Notre méthode de conception
De vos données à un modèle qui vous appartient, en cinq étapes disciplinées
Concevoir un modèle est un cycle de vie d’ingénierie, et non une seule exécution d’entraînement. Chaque modèle que nous livrons passe par les mêmes cinq étapes, chacune assortie d’un jalon que vous pouvez inspecter, afin que ce qui atteint la production soit mesurable et reproductible, et vous appartienne.
Architecture de référence
Les composants que nous déployons pour un modèle de langage en production, numérotés selon l’étape qui les régit. La même architecture s’exécute sur site, en nuage ou en mode hybride.
Curation des données et droits
Nous assemblons, nettoyons, étiquetons et dédoublonnons le corpus d’entraînement, et nous confirmons que vous détenez les droits de l’utiliser. La provenance est consignée pour chaque source, afin que le modèle résiste à un examen ultérieur.
Méthode d’adaptation
Nous choisissons la technique la plus légère qui atteint la cible : génération augmentée par récupération sur un modèle de base, affinage supervisé, méthodes économes en paramètres comme LoRA et QLoRA, réglage par préférences ou distillation à partir d’un modèle plus grand. L’entraînement à partir de zéro est réservé aux rares cas qui le justifient.
Seuils d’évaluation
Avant toute mise en service, le modèle est mesuré sur un jeu de référence du domaine et une suite de régression : exactitude de la tâche, taux d’hallucination, comportement en matière de sûreté, latence et coût par requête. Un modèle qui n’atteint pas un seuil ne passe pas à l’étape suivante.
Ingénierie de mise en production
Le modèle qui franchit les seuils est versionné dans un registre avec son lignage de données, ses résultats d’évaluation et ses artefacts d’inférence quantifiés, puis déployé selon la même discipline CI/CD que tout autre système de production.
Surveillance et réentraînement
En production, nous suivons la dérive, la qualité et les coûts, et nous réentraînons selon un calendrier ou un déclencheur que vous approuvez. Le modèle s’améliore sous contrôle au lieu de se dégrader à votre insu.
Lieu d’exécution
Déployer là où la souveraineté des données, la latence et les coûts le commandent
Nous déployons l’IA là où elle doit être, selon vos contraintes et non selon les préférences d’un fournisseur.
Sur site
Votre matériel, vos données, votre contrôle. Le bon choix pour les charges de travail souveraines, réglementées ou sensibles, dont les données ne peuvent quitter votre environnement.
En nuage
Une montée en charge élastique et une infrastructure gérée lorsque la capacité de pointe et la rapidité de déploiement comptent plus que le contrôle physique, avec un coût par inférence conçu pour rester prévisible.
Hybride
La norme émergente : les charges de travail sensibles sur site, les charges élastiques en nuage, un seul système cohérent. Le contrôle sans renoncer au passage à l’échelle.
Infrastructure et livraison
L’infrastructure pour livrer l’IA au sein de l’entreprise
Un modèle ne vaut que par la plateforme qui l’exécute. Nous concevons, construisons et exploitons l’infrastructure sous-jacente au modèle, dimensionnée selon votre débit et votre posture de sécurité, afin que l’IA en production soit livrée à vos conditions plutôt qu’à celles d’un fournisseur.
Déploiement souverain et isolé du réseau
Pour les charges de travail classifiées, réglementées ou souveraines, nous déployons en isolement complet de l’internet public, en gardant les poids du modèle, les données et l’inférence à l’intérieur de votre périmètre.
Résidence des données au Canada
Les données, les modèles et l’inférence restent au Canada lorsque les exigences l’imposent, dans vos locaux ou dans des régions infonuagiques canadiennes, la résidence étant documentée pour vos vérificateurs.
Conception d’infrastructure GPU
Nous dimensionnons et spécifions des grappes GPU sur site et des ressources d’accélération en nuage pour la charge de travail réelle : entraînement ou inférence, traitement par lots ou temps réel, et la quantification qui maintient la prévisibilité du coût par requête.
CI/CD pour les modèles
Les modèles sont livrés avec la même discipline de pipeline que le logiciel : artefacts versionnés, seuils d’évaluation automatisés, déploiement progressif et retour arrière en quelques minutes plutôt qu’en quelques jours.
Observabilité
Chaque requête est tracée de l’invite à la réponse, avec des tableaux de bord de qualité, de latence, de coûts et de dérive dont votre équipe d’exploitation a la maîtrise dès le premier jour.
Soutien en production
Après le lancement, nous exploitons le système aux côtés de votre équipe ou nous le transférons entièrement, avec des guides d’exploitation, la surveillance et une cadence de réentraînement convenue à l’avance.
Travailler avec nous
Le bon modèle, au bon endroit.
Nous adaptons le modèle au problème et le déploiement à vos contraintes : sur site, en nuage ou hybride.
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