Studio IA-natif

Développement IA pour les entreprises

Le développement IA couvre la conception, l’entraînement, l’intégration et l’exploitation de systèmes d’IA qui résolvent des problèmes métier concrets. Context Studios développe des solutions sur mesure avec machine learning, modèles de langage et vision par ordinateur, de la preuve de concept au MVP jusqu’à la production, conformes au RGPD.

Tour octogonale à façade alvéolée en briques de verre photographiée en contre-plongée, verre bleu sarcelle atténué sur ciel pâleImage générée par IA
Du PoC à l’exploitation à grande échelleConforme au RGPD, AI Act en ligne de mire
  1. Atelier
  2. Mise en place
  3. Sprint
  4. Réalisation & suivi

Prix fixe après cadrage · proposition sous 48 h

Mis à jour le

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Qu’entend-on par développement IA ?

Discipline d’ingénierie

Le développement IA désigne la conception, la programmation, l’entraînement et l’exploitation de logiciels qui utilisent des méthodes d’intelligence artificielle pour des tâches comme la prévision, la compréhension de texte ou l’analyse d’images. Il associe préparation des données, choix des modèles, intégration aux systèmes existants et MLOps.

Spécialisation
De bout en bout : ML, NLP, vision par ordinateur, IA générative, analytique prédictive
Technologies
Python, PyTorch, TensorFlow, Convex, OpenAI, Anthropic Claude, Hugging Face, FastAPI
Public cible
Entreprises de toutes tailles face à des enjeux liés aux données
Méthodologie
Développement agile, MLOps, CI/CD pour le ML, itérations guidées par les données
Conformité
RGPD, AI Act européen

Développement logiciel IADéveloppement machine learningDéveloppement d’applications IADéveloppement de plateformes IADéveloppeurs IAAgence IA

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Quels domaines couvre le développement de l’IA ?

Six domaines d’expertise pour mener à bien votre projet d’IA.

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Machine learning et deep learning

Développement de modèles de ML pour la classification, la régression, le clustering et la détection d’anomalies. Des algorithmes classiques et méthodes d’ensemble jusqu’aux réseaux de neurones, nous choisissons l’approche la mieux adaptée à votre cas d’usage et à vos données.

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Traitement du langage naturel

Des solutions NLP pour l’analyse de texte, la détection de sentiment, la reconnaissance d’entités nommées, les résumés et les chatbots. Nous utilisons des architectures transformer modernes et des LLM pour traiter le langage sous toutes ses formes.

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Vision par ordinateur

Des systèmes de reconnaissance et d’analyse d’images pour la détection d’objets, la segmentation, l’OCR et le contrôle qualité visuel. Nous utilisons des architectures éprouvées comme YOLO, les vision transformers et Segment Anything pour une analyse d’image précise.

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IA générative et applications LLM

Développement d’applications fondées sur de grands modèles de langage, des systèmes RAG aux assistants IA jusqu’à la génération de contenu. Intégration de GPT, Claude, Gemini et de modèles open source dans vos processus métier.

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Analytique prédictive

Des modèles de prévision pour les ventes, le comportement des clients, les pannes de machines et les évolutions du marché. Les prévisions fondées sur les données permettent des décisions proactives et vous donnent une avance stratégique sur la concurrence.

(06)

MLOps et exploitation en production

Des pipelines de déploiement robustes, un monitoring automatisé des modèles et une gestion du cycle de vie. Avec le MLOps, nous veillons à ce que vos modèles d’IA fonctionnent en production de manière fiable, évolutive et maintenable.

(03)

Comment se déroule un projet d’IA avec nous ?

  1. (01)

    Échange de conseil

    Premier échange gratuit en visioconférence. Nous comprenons votre activité, identifions le potentiel de l’IA et donnons une première évaluation de la faisabilité et du calendrier.

    Jour 1
  2. (02)

    Proposition et planification

    Vous recevez une proposition écrite avec périmètre, calendrier et prix fixe.

    Jours 2–3
  3. (03)

    Développement accéléré par l’IA

    Développement agile avec démonstrations hebdomadaires. Objectif : un MVP fonctionnel en 4 semaines environ, avec un code prêt pour la production et des tests automatisés.

    Semaines 1–4
  4. (04)

    Lancement et suivi

    Déploiement en production avec une documentation complète.

    Semaine 4+

Questions fréquentes sur les projets d’IA

(01)De quoi ai-je besoin pour lancer un projet d’IA ?
Idéalement, vous apportez un problème métier clairement défini, des données pertinentes et des parties prenantes internes. Mais nous pouvons aussi démarrer sans données existantes : lors d’un atelier de découverte, nous identifions les opportunités et précisons quelles données doivent être collectées ou obtenues. L’essentiel est un responsable de projet engagé de votre côté.
(02)Combien de temps dure un projet d’IA typique ?
La durée varie selon la complexité. À titre indicatif : une preuve de concept prend généralement 2 à 4 semaines, un MVP 6 à 10 semaines et un système d’entreprise complet 12 à 24 semaines. Nous recommandons toujours de commencer par un PoC ciblé pour valider rapidement la faisabilité et la valeur.
(03)Combien coûte un projet d’IA ?
Le coût dépend du périmètre, de l’état des données et de l’effort d’intégration. Prix fixe après le cadrage, proposition sous 48 heures. Pour démarrer, il existe des ateliers à prix fixe : Light Discovery (une demi-journée) à 1 500 €, Strategy Day à 2 500 € et Prototyping Sprint (2 jours) à 4 500 €. Vous clarifiez ainsi valeur et faisabilité avant d’engager des budgets plus importants.
(04)De quelles données avez-vous besoin pour le développement ?
Cela dépend du cas d’usage. Le machine learning classique a besoin de données historiques structurées, et plus il y en a, mieux c’est. Pour les applications basées sur des LLM, quelques exemples et une connaissance du domaine suffisent souvent. Nous analysons les données disponibles et recommandons si nécessaire des stratégies pour les enrichir.
(05)Pouvez-vous aussi améliorer des modèles d’IA existants ?
Oui, l’optimisation de modèles existants fait partie de nos prestations clés. Nous analysons les performances, identifions les faiblesses et améliorons la précision, la vitesse ou la robustesse. Les mesures typiques sont le feature engineering, l’optimisation des hyperparamètres, l’optimisation de l’architecture et le réentraînement avec de nouvelles données. Nous fixons au préalable des objectifs mesurables.
(06)Comment faites-vous pour que la solution d’IA fonctionne dans la durée ?
Grâce à des pratiques MLOps rigoureuses : monitoring automatisé, détection de dérive, réentraînement régulier et alertes de performance. Dès le départ, nous construisons des systèmes qui s’adaptent à l’évolution des données et des exigences, et nous les documentons pour que votre équipe les comprenne. Sur demande, nous assurons l’exploitation sur accord.
(07)Quels langages de programmation et frameworks utilisez-vous ?
Python est notre langage principal pour le développement ML, complété par TypeScript pour les interfaces web et les API. Nous utilisons PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Convex, Hugging Face et toutes les grandes API de LLM. Le choix du framework dépend de ce qui convient le mieux à votre cas d’usage.
(08)La solution d’IA peut-elle être intégrée à nos systèmes existants ?
Oui, l’intégration est au cœur de notre travail. Nous développons des API REST et GraphQL, des intégrations par webhooks et des connexions directes aux bases de données. ERP, CRM, data warehouse ou logiciel sur mesure : nous intégrons la solution d’IA de manière à ce qu’elle s’insère dans votre paysage applicatif existant.
(09)Comment gérez-vous les données sensibles et leur protection ?
La protection des données est solidement ancrée dans notre processus de développement. Nous appliquons la protection dès la conception, le chiffrement, le contrôle d’accès et la pseudonymisation, développons en conformité avec le RGPD et vous préparons aux exigences de l’AI Act européen. Sur demande, nous exploitons la solution exclusivement dans votre propre infrastructure.
(10)Proposez-vous aussi un accompagnement après la mise en production ?
Oui. Nous corrigeons gratuitement les défauts pendant 30 jours à compter de la livraison finale. La maintenance et les évolutions après la mise en production sont convenues individuellement, du monitoring et des corrections jusqu’aux revues régulières des modèles et à des propositions d’amélioration concrètes, afin que votre solution évolue avec vos besoins.
(11)Où les données sont-elles stockées dans les projets d’IA ?
Par défaut dans des centres de données européens, par exemple chez AWS à Francfort ou chez Hetzner en Allemagne. Sur demande, nous exploitons la solution entièrement dans votre propre infrastructure. Nous documentons de façon transparente quelles données vont vers quels services, afin que la protection des données et la sécurité informatique puissent suivre chaque décision.
(12)Que signifie l’AI Act européen pour mon projet ?
Nous classons tôt votre cas d’usage dans les catégories de risque de l’AI Act européen et mettons en œuvre les obligations de transparence, la documentation et les mesures techniques applicables. Vous savez ainsi avant le démarrage quelles obligations s’appliquent à votre projet et évitez des reprises coûteuses peu avant la mise en production.
(13)Travaillez-vous dans toute l’Allemagne et en Europe ?
Oui. Nous travaillons depuis Berlin pour des entreprises dans toute l’Allemagne et en Europe, à distance en visioconférence et en quatre langues : allemand, anglais, français et italien. Nous tenons compte dès le départ des exigences propres à chaque pays, comme la langue, la protection des données ou les règles sectorielles.
(14)Comment gérez-vous plusieurs langues ?
Nous utilisons des modèles de langage et des embeddings multilingues qui couvrent toutes les langues courantes de l’UE, et nous testons les systèmes dans chaque langue cible avec de vrais exemples tirés de votre quotidien. Idéalement, vous ne gérez vos contenus qu’une seule fois ; les réponses sont produites dans la langue de l’utilisateur.
(15)Un développement IA conforme au RGPD est-il possible ?
Oui. En tant qu'entreprise allemande, nous développons par défaut en conformité avec le RGPD. Sur demande, nous livrons des systèmes IA privés ou des déploiements sur site où aucune donnée ne quitte votre infrastructure.
(16)Que signifie l'EU AI Act pour mon projet ?
L'EU AI Act classe les systèmes d'IA par niveau de risque. Nous situons votre cas d'usage tôt dans la bonne catégorie et mettons en œuvre les exigences de transparence, de documentation et techniques qui s'appliquent.
(17)Travaillez-vous dans toute l'Allemagne et en Europe ?
Oui. Nous travaillons à distance depuis Berlin pour des clients en Allemagne, Autriche, Suisse, France, Italie, au Benelux et dans d'autres pays de l'UE, en allemand, anglais, français et italien.
(18)Mes données peuvent-elles rester en Europe ?
Oui. Nous hébergeons dans des centres de données européens ou sur vos propres serveurs. Avec des modèles open source comme Llama ou Mistral, l'auto-hébergement complet est également possible.
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Notre stack technologique

(01)

IA et ML

Anthropic ClaudeOpenAI GPTGoogle GeminiOpen-Source LLMs (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral)ConvexRAG & Vector DBs (Pinecone, Weaviate)MCP (Model Context Protocol)Hugging Face TransformersComputer Vision (YOLO, SAM)ElevenLabs (Voice AI)Google Veo (Video AI)
(02)

Web et mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSShadcn/uiVercel Edge Runtime
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Backend et données

Node.js & Hono (Edge)PythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
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DevOps et infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD-Pipelines (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
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Pour quels secteurs développons-nous de l’IA ?

Services financiers

Développement de modèles d’IA pour le scoring de crédit, la détection de fraude, le trading algorithmique et le reporting réglementaire. Des systèmes qui traitent en temps réel de grands volumes de transactions en tenant compte des exigences réglementaires.

Santé et sciences de la vie

Analyse d’images médicales, aide à la décision clinique, recherche de médicaments et analyse des données patients. Des processus de développement conformes au règlement MDR, entièrement auditables.

Industrie et automobile

Maintenance prédictive, assurance qualité visuelle, planification de la production et systèmes de pilotage autonomes. Des modèles d’IA connectés directement aux commandes des machines et aux capteurs IoT.

Télécommunications

Optimisation des réseaux, prédiction de l’attrition, interaction client intelligente et planification des capacités. Des systèmes d’IA qui améliorent l’expérience utilisateur et réduisent les coûts d’exploitation.

Immobilier et PropTech

Estimation immobilière assistée par l’IA, prévisions de marché, traitement automatisé des documents et pilotage intelligent des bâtiments. Des modèles de données pour analyser de grands volumes de transactions.

Médias et édition

Personnalisation des contenus, modération automatisée, systèmes de recommandation et recherche sémantique. Des solutions d’IA qui renforcent l’engagement des utilisateurs et accélèrent les processus éditoriaux.

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Exemples de projets

Exemples que nous pouvons réaliser

Service client

Agent de support basé sur l’IA

Un agent IA qui comprend les demandes des clients en langage naturel, accède aux bases de connaissances internes et fournit des réponses automatiquement, 24 h sur 24.

Première réponse automatisée · Multilingue · Disponible 24/7
Gestion des connaissances

Système documentaire basé sur le RAG

Un système de connaissances intelligent avec architecture RAG : il parcourt de grands fonds documentaires et fournit des réponses sourcées en quelques secondes.

Réponses sourcées · Recherche rapide · Évolutif
Automatisation des processus

Automatisation des workflows avec des agents IA

Des agents IA autonomes qui automatisent des processus métier récurrents, de l’extraction de données jusqu’au reporting.

Automatisé de bout en bout · Moins d’erreurs · Gain de temps
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Conseil à Berlin

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