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Infrastructure IA depuis Berlin

Développement de plateformes IA

Le développement de plateformes IA crée une base technique commune sur laquelle vos équipes construisent de nombreuses applications d'IA rapidement, en sécurité et sous contrôle, au lieu de tout réinventer à chaque projet. Context Studios, studio de développement IA-natif à Berlin, conçoit ces plateformes avec passerelle de modèles, accès aux données, gouvernance et monitoring.

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Toiture d'acier et de verre d'une gare avec colonnes et arcs peints en turquoise, vue d'en basImage générée par IA
Studio de développement IA-natif à BerlinClaude · GPT · Gemini · open sourceArchitecture multi-tenantGouvernance et maîtrise des coûts
  1. Atelier
  2. Mise en place
  3. Sprint
  4. Réalisation & suivi

Prix fixe après cadrage · proposition sous 48 h

Mis à jour le

(01)

Qu'est-ce qu'une plateforme IA ?

Service d'IA

Une plateforme IA est une infrastructure technique centrale sur laquelle fonctionnent plusieurs applications d'IA d'une entreprise. Elle fournit des briques communes (accès aux modèles, connexion aux données, sécurité, monitoring et gouvernance) pour que les nouvelles applications soient créées plus vite, à moindre coût et de façon conforme.

Spécialisation
Architecture de plateforme, orchestration de modèles, passerelles API, MLOps
Technologies
Convex, Kubernetes, Model Context Protocol, Terraform
Public cible
DSI et CTO, informatique d'entreprise, équipes plateforme, organisations multi-activités
Durée du projet
Généralement 10 à 20 semaines pour une première version
Conformité
RGPD, sécurité alignée sur ISO 27001, exigences de l'AI Act

Développement IA pour grandes entreprisesIntégration de l'IADéveloppement d'API IADéveloppement SaaS avec IA

(02)

Quelles briques composent une plateforme IA ?

Des composants partagés plutôt que des solutions isolées

(01)

Orchestration multi-modèles

Claude, GPT, Gemini, Llama et vos propres modèles via une couche unique : la plateforme choisit pour chaque requête le modèle adapté selon la qualité, le coût et la protection des données, et permet de changer sans refondre les applications.

(02)

Passerelle LLM centrale

Une passerelle regroupe authentification, limitation de débit, journalisation et suivi des coûts pour tous les appels aux modèles. Vous gardez ainsi un œil sur l'usage et les budgets par équipe ou application.

(03)

Infrastructure de données

Des bases vectorielles comme pgvector, Pinecone ou Weaviate et des données temps réel avec Convex rendent le savoir de l'entreprise exploitable par toutes les applications, avec une gestion des droits unifiée.

(04)

Gouvernance & conformité

Des règles centrales de protection des données, de validation et de documentation facilitent le respect du RGPD et de l'AI Act. Chaque application hérite des garde-fous de la plateforme.

(05)

Monitoring & observabilité

Métriques, journaux et traces de toutes les opérations d'IA avec Langfuse, LangSmith et Grafana rendent visibles qualité, latence et coûts.

(06)

Libre-service pour les développeurs

Modèles, documentation et portail permettent à vos équipes de créer seules de nouvelles applications d'IA sur la plateforme, plus vite et selon des standards communs.

(03)

Comment se construit une plateforme IA ?

  1. (01)

    Premier échange

    Un appel vidéo gratuit de 30 minutes avec Michael Kerkhoff. Nous comprenons votre projet, évaluons le potentiel de l'IA et vous donnons une première estimation de la faisabilité, de l'effort et du calendrier.

    Étape 1
  2. (02)

    Proposition & planification

    Une description détaillée des fonctionnalités, un plan d'architecture technique et une proposition écrite précisant le périmètre, le calendrier et le prix fixe.

    Étape 2
  3. (03)

    Développement accéléré par l'IA

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

    Étape 3
  4. (04)

    Lancement & exploitation

    Mise en production avec documentation complète et transfert. 30 jours de correction de bugs gratuite à compter de la livraison finale ; maintenance et évolutions selon accord.

    Étape 4

Questions sur le développement de plateformes IA

(01)Quand une entreprise a-t-elle besoin d'une plateforme IA centrale ?
Dès que plusieurs équipes créent leurs propres applications d'IA apparaissent des intégrations en double, des règles de sécurité disparates et des coûts incontrôlés. Une plateforme traite ces sujets une seule fois, de façon centrale. Elle devient généralement rentable à partir du deuxième ou troisième cas d'usage, ou lorsque gouvernance et maîtrise des coûts sont exigées à l'échelle de l'entreprise.
(02)Pouvons-nous construire la plateforme progressivement ?
Oui, et nous le recommandons. Nous commençons par les briques nécessaires au premier cas d'usage, comme la passerelle de modèles, l'accès aux données et le monitoring, puis étendons la plateforme à chaque nouvelle application. La valeur apparaît tôt et les choix d'architecture sont éprouvés sur des besoins réels plutôt que sur des hypothèses.
(03)Combien de temps faut-il pour construire une plateforme IA ?
L'objectif est une première version utilisable en 10 à 16 semaines environ. Une plateforme complète avec toutes les fonctions entreprise, comme un portail en libre-service, le multi-tenant et une gouvernance étendue, se construit généralement en plusieurs étapes. Chaque étape livre des fonctions utilisables plutôt qu'un grand dévoilement final.
(04)Comment la plateforme s'intègre-t-elle à notre informatique existante ?
Via des API, des connecteurs et votre gestion des identités existante. La plateforme relie des sources comme l'ERP, le CRM, la gestion documentaire et l'entrepôt de données, et reprend rôles et droits de systèmes comme Microsoft Entra ID. Les applications existantes peuvent adopter progressivement les services de la plateforme.
(05)Comment les coûts sont-ils répartis entre les services ?
La passerelle enregistre chaque requête avec l'équipe, l'application et le coût. Il en découle des rapports pour la refacturation interne, des budgets et plafonds par périmètre et des alertes en cas d'anomalie. On voit ainsi clairement quelle application crée quelle valeur et quels coûts, et les budgets se pilotent de façon ciblée.
(06)Quels modèles d'IA la plateforme peut-elle gérer ?
Des modèles commerciaux comme Claude, GPT et Gemini, des modèles open source comme Llama, Mistral ou Qwen, ainsi que vos propres modèles affinés, dans le cloud ou dans votre centre de données. De nouveaux modèles s'ajoutent sans modifier les applications, car ils sont connectés via une interface unique.
(07)Comment assurez-vous la disponibilité de la plateforme ?
Par une architecture redondante, une mise à l'échelle automatique et des modèles de repli : si un fournisseur de modèles tombe en panne ou ralentit, la passerelle redirige les requêtes vers une alternative. Monitoring et alertes signalent tôt les incidents. Exploitation et circuits de réaction sont convenus selon l'importance de la plateforme pour votre activité.
(08)Nos développeurs peuvent-ils créer eux-mêmes des applications sur la plateforme ?
Oui, c'est un objectif central. Modèles, SDK, documentation et portail en libre-service permettent à vos équipes de développer seules de nouvelles applications, tandis que sécurité, accès aux données et maîtrise des coûts restent gérés de façon centrale. Si vous le souhaitez, nous accompagnons les premiers projets par des formations et des revues.
(04)

Stack technologique pour les plateformes IA

(01)

AI & ML

Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google GeminiLLM open source (Llama, Mistral, Qwen)Passerelle LLM & routage des modèlesMCP (Model Context Protocol)RAG & bases vectorielles (pgvector, Pinecone, Weaviate)Langfuse & LangSmith (observabilité)Terraform & Kubernetes
(02)

Web & Mobile

Next.js & ReactTypeScriptReact Native & ExpoTailwind CSSshadcn/uiVercel Edge Runtime
(03)

Backend & Data

Node.js & HonoPythonPostgreSQL & SupabaseConvex (Real-Time DB)RedistRPC & GraphQLOpenAPI
(04)

DevOps & Infrastructure

Vercel & AWSDocker & KubernetesCI/CD (GitHub Actions)OpenTelemetry & GrafanaLangfuse (LLM Monitoring)
(05)

Qui profite d'une plateforme IA ?

Grandes entreprises & groupes

Une infrastructure d'IA à l'échelle de l'organisation pour de nombreuses équipes et activités, qui unifie et contrôle l'accès à l'IA.

Entreprises technologiques

Une infrastructure d'IA centrale pour les produits et outils internes, qui fournit des fonctions d'IA de façon cohérente et économique.

Services financiers

Des plateformes conformes pour l'analyse et l'automatisation, alignées sur les exigences des banques et des assurances.

Santé

Des plateformes sécurisées pour les applications médicales d'IA, où la protection des données patients est pensée dès le départ.

Éditeurs SaaS

Un backend d'IA multi-tenant qui fournit des fonctions d'IA à tous les clients et évolue avec eux.

Instituts de recherche

Des environnements flexibles pour les expériences et la gestion des modèles, qui accélèrent les projets de recherche.

(06)

Plateformes IA : exemples de projets

Exemples que nous pouvons réaliser

Grand groupe

Plateforme IA interne pour plusieurs métiers

Une passerelle centrale, une base de connaissances et des modèles permettent aux métiers de créer leurs propres assistants, avec des règles de sécurité et une maîtrise des coûts communes.

Refacturation par service · Gestion des droits commune · Portail en libre-service
Logiciel

Backend IA pour un produit SaaS

Une plateforme multi-tenant fournit des fonctions d'IA à tous les clients du produit, sépare proprement les données et facture l'usage par client.

Séparation des clients · Facturation à l'usage · Routage des modèles
Services financiers

Couche de gouvernance pour des applications existantes

Les applications d'IA existantes sont reliées à une passerelle commune qui unifie journalisation, validations et documentation AI Act.

Journalisation centrale · Documentation AI Act · Modèles de repli
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Plateformes IA : conseil à Berlin

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