De l'évaluation initiale à l'exploitation quotidienne. Nous concevons, industrialisons et maintenons des systèmes d'IA qui tiennent la charge réelle — pas des démonstrations.
Nous intervenons à chaque étape de votre projet IA — de l'évaluation initiale jusqu'à la maintenance en production.
Nous évaluons la maturité digitale et data de votre organisation avant toute initiative IA. Un état des lieux objectif pour poser les bonnes bases et éviter d'investir au mauvais endroit.
Nous analysons vos données, processus et systèmes pour identifier les cas d'usage IA à fort impact. Résultat : un rapport d'opportunités priorisé avec recommandations techniques et ROI estimé.
Nous validons votre idée IA sur un périmètre réel, avant tout engagement lourd. Prototype fonctionnel, benchmarké, documenté. Vous décidez d'investir avec des données concrètes.
Un prototype n'est pas un produit. Nous reprenons l'architecture, le code et les flux de données pour tenir la charge réelle, la sécurité et le coût — tests automatisés, intégration continue, traçabilité des modèles. C'est l'étape où un POC devient un système sur lequel votre métier peut s'appuyer.
Nous déployons vos solutions IA en production — cloud, on-premise ou hybride — et assurons leur stabilité dans le temps. Monitoring, mises à jour, optimisation continue.
Nous concevons et animons des formations adaptées à vos équipes — techniques ou non. LLM, RAG, agents IA, prompt engineering, cas d'usage métier. Sur site, en présentiel, avec vos données.
Dans un groupe WhatsApp ou Facebook, une bonne réponse disparaît en deux jours. La même question revient dix fois, et personne ne retrouve ce qui a déjà été dit. Elkhabir garde ce que les gens apprennent et le rend trouvable par ceux qui arriveront après.
Quand on arrive en France, la première réponse vient presque toujours d'un groupe. Elle est parfois juste, souvent datée, et elle a disparu avant que la question suivante n'arrive. Celui qui la repose trois mois plus tard repart de zéro ; celui qui avait trouvé ne peut plus aider personne. Elkhabir rompt ce cycle : ce que quelqu'un a vécu et compris reste écrit, se retrouve par une simple recherche, et sert à tous ceux qui suivent.
Des systèmes en service chez nos clients — santé, industrie, environnement, naval — du premier cadrage à l'exploitation.
Système multi-agents orchestré capable de lire, analyser et synthétiser un corpus réglementaire de 578 pages pour générer automatiquement des rapports de conformité complets. Chaque agent prend en charge une étape spécialisée du pipeline — extraction, raisonnement, vérification, rédaction — avec une architecture anti-hallucination by design : les valeurs numériques sont produites exclusivement par des modules déterministes. Le LLM pilote la logique, les agents garantissent la fiabilité.
Conception et déploiement d'un LLM local orchestrant 1 200+ tables MySQL via function calling contrôlé. Modèle de sécurité strict : accès LLM limité aux procédures stockées SQL validées. Déploiement LLM local sur Docker + GPU NVIDIA + vLLM ; stack d'inférence sur Kubernetes avec GPU scheduling.
Conception et déploiement d'une plateforme de coaching IA personnalisée. Conduite du DMA IA, conception fonctionnelle, technique et architecture cloud. Système multi-agents (LangChain + FastAPI) déployé en serverless sur AWS avec Terraform IaC et CI/CD automatisés.
Pipeline data end-to-end : collecte de 24 millions d'analyses sur 22 914 zones de distribution couvrant 100 % du territoire français. Classification de 1 327 paramètres en 10 familles de polluants avec scoring pondéré. Résolution géolocalisation adresse → zone exacte par intersection spatiale. Interface Streamlit : recommandation par adresse, carte interactive, tableau de bord.
Conversion d'un prototype de détection d'anomalies (autoencoder Conv1D) en microservice MLOps réentraînable en production. Refactoring complet PyTorch + MLflow (tracking, versioning, lifecycle), backend FastAPI asynchrone, stack entièrement conteneurisée. Formation d'acculturation IA animée en parallèle pour les équipes produit et ingénierie.
Mission en deux temps pour une entreprise de BTP et de réseaux câblés. D'abord un diagnostic des processus et des irritants du quotidien, pour repérer là où l'automatisation rapporte vraiment. Ensuite une formation construite sur ce diagnostic, destinée à des équipes sans bagage technique : cas d'usage tirés de leur métier — courriers, DICT, arrêtés de voirie, alertes conducteurs. La session a débouché sur la conception d'une plateforme de cinq agents répondant aux besoins identifiés.
Formation destinée aux équipes produit et ingénierie. Introduction à l'IA, IA générative, initiation Python, ateliers pratiques sur des cas d'usage concrets sectoriels. Programme articulé autour des projets réels de l'entreprise — aucun contenu générique.
Reprise complète d'une chaîne de transcription vocale et de génération de comptes rendus, jusque-là dépendante de services cloud managés, vers une infrastructure entièrement maîtrisée. Séparation des locuteurs, transcription en temps réel et rédaction des comptes rendus par des modèles de langage servis en interne. Le choix des modèles a été tranché par un banc d'essai sur échantillons réels plutôt que sur des classements publics : six combinaisons reconnaissance vocale × modèle de langage comparées avant de figer l'architecture.
Plateforme complète destinée à un bureau d'études intervenant sur des installations sensibles, où aucune donnée ne peut sortir du réseau. Les documents entrants sont analysés puis routés selon leur nature : un modèle de vision prend en charge les pages où le sens est porté par la mise en page, schémas et tableaux compris. L'assistant combine recherche vectorielle et lecture intégrale du document selon la question posée. Trois modèles cohabitent sur un GPU unique, avec bascule automatique de l'un à l'autre.
Du premier échange jusqu'à la maintenance en production — un processus clair, sans zones d'ombre.
Un premier appel pour comprendre votre contexte, vos contraintes, et orienter vers la bonne intervention.
Périmètre, calendrier et tarif arrêtés avant de commencer. Pas de surprise en cours de mission.
Points d'avancement réguliers. Vous êtes impliqué à chaque étape, pas seulement à la livraison finale.
Mise en production sur votre infrastructure, cloud ou on-premise. Monitoring mis en place dès le départ.
Code source, documentation, tout vous appartient. Maintenance et support disponibles selon vos besoins.
Un premier échange pour évaluer votre situation et définir ensemble la bonne intervention.
