Plateformes d’IA générative
Du cadrage stratégique au run quotidien, une plateforme GenAI souveraine et gouvernée qui transforme la promesse de l’IA en valeur mesurable.
Adopter l’IA ne suffit pas.
L’avantage vient de l’intégration.
Le différenciateur n’est pas l’outil, mais l’intégration entre les bons modèles, les talents et les processus qui rendent la technologie utile, sûre et efficace. Une DSI augmentée par l’IA, ce n’est pas un peu plus d’outils : c’est un changement de posture, où l’IA devient un collègue, pas un logiciel.
Pourquoi maintenant
AIServio, l'approche augmentée
Une DSI augmentée, c'est une DSI où chaque processus critique, du code au support et de la sécurité à la décision, est assisté, accéléré ou arbitré par l'IA générative. Pas un peu plus d'outils : un changement de posture, où l'IA devient un collègue et non un logiciel.
Automatiser
Déléguer les tâches répétitives à des agents IA, des tickets et des scripts aux tests et aux rapports, et libérer du temps humain pour l'ingénierie qui porte la valeur.
Augmenter
Donner à chaque collaborateur de la DSI un agent contextualisé, qu'il soit développeur, architecte, au support ou à la sécurité. La productivité devient collective.
Accélérer
Compresser les cycles de delivery, du code au run et du besoin métier à la production. Le time-to-value devient un avantage au lieu d'une contrainte.
Arbitrer
Piloter la DSI avec des tableaux de bord augmentés : l'IA fait remonter les signaux faibles et éclaire les décisions au lieu d'en rendre compte après coup.
La plateforme d’agents derrière chaque delivery
Des agents spécialisés pour la spécification, le code, les tests, le déploiement et l’observabilité, orchestrés pour la DSI augmentée.
Équipes de delivery
Systèmes d’information clients
Ce qui change concrètement
Un développeur seul face à son IDE. Revue manuelle. Documentation rédigée après coup, quand le temps le permet.
Un agent IA intégré à l'IDE. Revue augmentée par agents. Documentation générée en continu à partir du code.
Le N1 qualifie et transfère. Quatre heures de résolution en moyenne. Une FAQ statique rarement mise à jour.
Un agent RAG répond en 30 secondes sur la base interne. Le N1 se concentre sur les cas complexes.
Le SOC analyse les alertes à la main. Faux positifs chroniques. Menaces nouvelles qualifiées en jours.
Corrélation IA des alertes. Les analystes traitent cinq fois plus d'incidents. Menaces qualifiées en heures.
Reporting mensuel sous tableur. Le CIO pilote au rétroviseur, une fois les dérives actées.
Tableau de bord temps réel. L'IA pré-analyse, explique les écarts et propose les arbitrages. Le CIO pilote en amont.
Ce que nous faisons
Software factory augmentée
(01)Conception et développement IA-augmentés, industrialisation d’une software factory complète, modernisation du legacy, revue de code et tests automatisés.
Platform engineering AI-first
(02)Gateway LLM hybride multi-modèles, plateformes RAG souveraines, observabilité IA et coûts d’inférence, eval harness et pipelines LLMOps.
Data engineering
(03)Modélisation sémantique unifiée et data products, pipelines industrialisés, gouvernance et lineage, qualité des données, migration legacy vers moderne.
Copilotes & agents métier
(04)Assistants et agents par fonction, automatisation des processus, analytics self-service, capitalisation de chaque cas d’usage.
Conformité & FinOps IA
(05)Audit augmenté de code et d’architecture, mise en conformité AI Act, NIS 2, DORA, RGPD, pilotage des coûts et comitologie IA.
Academy & upskilling
(06)Montée en compétence, communauté de pratique et transfert continu de connaissances, pour que les standards et le savoir-faire vivent dans vos équipes.
Quatre packages
DSI Discover
4 à 6 semainesForfaitCadrage stratégique, matrice des cas d’usage, feuille de route GenAI sur 12 mois et cadre de gouvernance posé.
DSI Pilot
6 à 10 semainesForfaitUn MVP mesurable en environnement réel : l’application, le socle documenté, les KPIs d’impact et le dossier de passage à l’échelle.
DSI Scale
3 à 6 moisEngagementIndustrialisation du socle GenAI mutualisé, pipelines LLMOps opérés, Academy interne et transfert de compétences.
DSI Run
en continuPilotéTMA spécialisée GenAI, observabilité et SLA, audit annuel de conformité, veille et mises à jour des modèles.
Quatre packages, quatre engagements : prix plafond, livrable clair, durée garantie.
Quatre axes de gouvernance
La confiance n’est pas un bonus : c’est la condition d’une GenAI à l’échelle du groupe. Données, souveraineté, éthique, sécurité : chaque axe est cadré pour que l’innovation ne s’arrête jamais aux portes du juridique.
Données & RGPD
Minimisation, anonymisation et traçabilité. Jamais de donnée personnelle envoyée à un modèle tiers sans cadre contractuel.
Souveraineté & réversibilité
Arbitrer entre cloud et modèles souverains selon la sensibilité. Réversibilité des modèles et des index vectoriels prévue dès le départ.
Éthique & biais
Cartographie des risques AI Act, évaluations adversariales et supervision humaine proportionnée à chaque cas d’usage.
Sécurité & audit
Protection contre les injections de prompts et exfiltrations, logs d’audit exploitables, observabilité LLM en production.
Un socle qui tient en production
Une DSI augmentée sur un socle qui leur appartient
100 % de souveraineté des données · 40+ agents au catalogue
Couvrir tout le cycle de vie logiciel avec l'IA, du cadrage à l'exploitation, alors que les contraintes de souveraineté imposent de garder données et modèles dans un périmètre maîtrisé, et que la conformité AI Act exige des décisions traçables et auditables.
Les quatre temps du cycle ont été outillés sur une plateforme LLM auto-hébergée : spec-driven en amont, coding agents sous harness en développement, tests et évaluations adversariales en qualité, runbooks augmentés en exploitation. Une marketplace d'agents capitalise chaque cas validé plutôt que de laisser derrière elle des POC isolés.
Un gateway LLM hybride, conforme dès le premier sprint
−35 % de cycle time delivery · 100 % de conformité AI Act et NIS 2
Accélérer le delivery sans alourdir la dette, gouverner le routage de plusieurs modèles selon la sensibilité des données, et tenir la conformité AI Act, NIS 2 et DORA dès le premier sprint, dans une organisation qui avance sur trois horloges différentes.
Un gateway LLM hybride route chaque requête vers le cloud ou l'on-premise selon la sensibilité de la donnée. Comités stratégique et de pilotage, cellule technique et communauté de pratique s'articulent avec l'Adservio Academy, sur trois vagues : MVP, Scale et Run.
Une software factory data augmentée par des agents GenAI
×2 de vélocité delivery · 100 % de couverture Row Level Security
Un volume de demandes métier en hausse que le delivery data n'absorbait plus, et un patrimoine data qui s'empile. Il fallait un modèle sémantique structurant, une sécurité et une gouvernance de bout en bout, et des agents IA qui travaillent avec les équipes internes.
Une méthodologie agile pilotée par l'IA : un agent orchestrateur coordonne des agents spécialisés sur tout le cycle, de l'analyse et du product management à l'architecture, au développement et à la QA. Chaque rôle produit ses artefacts, avec transfert de compétences dès le premier sprint.
Insights & Perspectives
Recherche sémantique et récupération d'informations
Embeddings, similarité cosinus, duo retriever et reranker, bases vectorielles et recherche hybride : ce qu'il faut pour construire un RAG précis à grande échelle.
Quatre techniques de récupération pour améliorer la RAG
CRAG, Self-RAG, RAG-fusion et Fast GraphRAG : quatre techniques de récupération avancées qui rendent un système RAG plus précis, plus robuste et plus scalable.
Comment évaluer un système LLM
Métriques de qualité, jeux d'évaluation, LLM-as-judge, tests de régression de prompts et monitoring continu des dérives : comment se mesure un système génératif en production.
Le reste du parcours IA
ExpertiseGenAI Engineering
Applications LLM, plateformes RAG et agents IA, conçus et livrés pour tenir en production.
ExpertiseSécurité & gouvernance IA
Conformité AI Act et RGPD, explicabilité, détection des biais et supervision continue.
Lancez votre DSI augmentée
Un cadrage de six semaines, un MVP mesurable, puis l’industrialisation : avec une gouvernance qui tient et des équipes qui montent en compétence.
Questions fréquentes
Une plateforme où vos données et vos modèles restent dans votre propre périmètre. Une gateway hybride route chaque requête vers un modèle auto-hébergé ou vers un fournisseur cloud selon la sensibilité du contenu, et la règle s'écrit à la conception plutôt qu'elle ne se découvre après coup.
Parce que chacun refait son propre retrieval, sa propre sécurité et son propre monitoring, et que rien n'est réutilisable. Un socle partagé transforme le deuxième cas d'usage en affaire de quelques semaines au lieu d'un second projet reparti de zéro.
Elle se place entre vos applications et les modèles, et décide où part chaque requête selon la sensibilité de la donnée. Elle centralise aussi ce qu'on ne peut pas se permettre d'éparpiller : contrôle des accès, journaux d'audit, suivi des coûts et possibilité de changer de modèle sans toucher aux applications.
En mesurant le coût d'inférence par cas d'usage plutôt qu'en une facture globale, puis en routant chaque requête vers le modèle le moins cher qui atteint le seuil de qualité. Sans cette mesure, la facture GenAI croît plus vite que la valeur qu'elle produit.
Le cadrage prend 4 à 6 semaines selon le périmètre, le secteur et le niveau de conformité exigé, et produit une feuille de route priorisée et un cadre de gouvernance. Un MVP mesurable en environnement réel suit en 6 à 10 semaines, avec un arbitrage go ou no-go avant d'industrialiser à l'échelle du groupe.
De classer chaque cas d'usage par niveau de risque, de documenter le système, de tenir une supervision humaine proportionnée à l'enjeu et de pouvoir retracer une décision après coup. C'est une exigence d'architecture et de gouvernance, pas un formulaire rempli à la fin.
Oui, à condition que la réversibilité soit prévue dès le départ : la gateway isole les applications des fournisseurs, et les index vectoriels restent exportables. Sans cela, changer de modèle revient à reconstruire chaque application qui l'appelle.