Cloud & Infrastructure IA
« Je ne sais pas où ni comment faire tourner mes modèles de façon fiable et scalable. »
Un modèle qui fonctionne en démonstration mais qui ne tient pas en production n’a aucune valeur. Nous concevons vos infrastructures IA pour qu’elles soient fiables, scalables et adaptées à vos contraintes réelles (cloud public, souverain ou air-gapped), dès le premier déploiement.
Une infrastructure pensée pour durer, pas pour démontrer.
Nous cadrons le mode de déploiement selon la sensibilité de vos données et vos contraintes réglementaires, puis nous industrialisons le run pour que vos modèles tiennent la charge dans la durée.
- Architecture et migration vers le cloud (AWS, Azure, GCP) ou vers des infrastructures souveraines et air-gapped.
- Industrialisation du run : intégration continue, supervision, scalabilité des charges IA.
- MLOps : pipelines d’entraînement, versioning des modèles, déploiement continu.
- Optimisation des coûts d’infrastructure IA (FinOps).
Le type de projet que nous menons.
Migration vers un cloud souverain
Migration d’une plateforme de traitement de données vers une infrastructure cloud souveraine, pour répondre à des exigences réglementaires strictes.
Pipeline MLOps industrialisé
Industrialisation d’un pipeline de déploiement continu pour des modèles de maintenance prédictive, du ré-entraînement à la mise en production.
Infrastructure IA air-gapped
Déploiement d’une infrastructure IA isolée pour un environnement à contraintes de sécurité élevées, sans connexion réseau externe.
Exemples illustratifs du type de projets menés par nos équipes.
Orienté résultats
Une approche pragmatique, centrée sur l’efficacité et les résultats concrets, pas sur la démonstration technologique.
Cadrage en amont
Une capacité à cadrer les projets avant de parler d’outils, pour éviter les fausses pistes.
Mise en œuvre concrète
Une posture orientée déploiement, jusqu’à la production, pas seulement le prototype.
Pédagogie
Des sujets rendus compréhensibles et activables, sans jargon inutile ni promesses exagérées.
Les questions qu’on nous pose le plus souvent.
Quelle différence entre une simple migration cloud et ce que vous proposez ?
Une migration cloud classique déplace l’existant sans le transformer. Nous cadrons d’abord le mode de déploiement selon vos contraintes réglementaires et de sensibilité des données, puis industrialisons le run pour que vos infrastructures tiennent la charge dans la durée, pas seulement au démarrage.
Travaillez-vous avec AWS, Azure et Google Cloud ?
Oui, nous intervenons sur les trois principaux fournisseurs cloud : AWS, Microsoft Azure et Google Cloud (GCP), ainsi que sur des infrastructures souveraines ou air-gapped lorsque vos contraintes de sécurité ou de réglementation l’exigent.
Qu’est-ce que le FinOps et pourquoi est-ce important ?
Le FinOps est la discipline qui consiste à maîtriser et optimiser les coûts d’infrastructure cloud dans la durée. Sur des charges IA, les coûts peuvent rapidement déraper sans supervision ; nous intégrons cette dimension dès la conception, pas en correction a posteriori.
Dimensionnez-vous aussi l’infrastructure GPU (Nvidia) pour l’IA ?
Oui, nous dimensionnons et déployons l’infrastructure de calcul GPU nécessaire à l’entraînement et à l’inférence de vos modèles, notamment sur Nvidia, que ce soit sur le cloud public ou dans un environnement dédié.
Combien de temps faut-il pour industrialiser un pipeline MLOps ?
Cela dépend de la maturité de votre existant et du nombre de modèles à industrialiser. Décrivez-nous votre contexte, nous revenons vers vous avec une première estimation adaptée à votre périmètre.
Pouvez-vous reprendre une infrastructure déjà commencée par une autre équipe ?
Oui. Nous commençons systématiquement par un audit de l’existant pour identifier ce qui peut être conservé, ce qui doit être consolidé, et ce qui doit être repensé avant d’aller plus loin.
Un projet d’infrastructure IA à cadrer ?
Décrivez-nous votre contexte technique et vos contraintes. Nous revenons vers vous rapidement.
