Technologies Avancées

Découvrez notre stack technologique GenAI et les outils que nous maîtrisons pour créer vos solutions IA. Nous accompagnons vos équipes pour intégrer ces technologies dans vos projets.

Technologies Avancées

Découvrez notre stack technologique GenAI et les outils que nous maîtrisons pour créer vos solutions IA. Nous accompagnons vos équipes pour intégrer ces technologies dans vos projets.

O

OpenAI (GPT)

Modèles de langage de pointe pour la génération de texte et l'analyse.

Claude

Modèles IA d'Anthropic pour des assistants conversationnels performants.

LLaMA (Meta)

Modèles open-source de Meta pour déploiement sur mesure.

R

RAG

Retrieval-Augmented Generation : combiner LLM et données propriétaires pour des réponses ancrées.

Google DeepMind

Modèles IA multimodaux : texte, image, audio et vidéo unifiés.

Gemini

Suite IA multimodale de Google : texte, image, code.

S

Stable Diffusion

Modèles de diffusion pour la génération d'images et vidéos (Stability AI).

A

Agents IA

Planification de tâches, raisonnement multi-étapes, utilisation d'outils.

S

Données synthétiques

Entraînement de systèmes IA sur des jeux de données générés.

C

Microsoft Copilot

Écosystème d'IA de productivité pour l'entreprise.

L

LoRA & PEFT

Fine-tuning et entraînement paramètre-efficace pour personnaliser les modèles fondateurs.

P

Pinecone

Base vectorielle managée pour RAG à grande échelle.

W

Weaviate

Base de données vectorielle open-source pour recherche sémantique.

L

LangChain

Framework d'orchestration pour chaînes d'agents IA et RAG.

L

LlamaIndex

Framework pour applications RAG et bases de données vectorielles.

Hugging Face

Hub de modèles et bibliothèques transformers.

C

Chroma

Base de données vectorielle pour embeddings et recherche sémantique.

NVIDIA

Infrastructure GPU et hébergement de modèles IA.

B

AWS Bedrock

Service IA managé d'Amazon pour accéder à des modèles variés.

M

Mistral AI

Modèles européens performants et éco-responsables.

Python

Langage de référence pour le ML et les APIs IA.

PyTorch

Framework de deep learning pour modèles personnalisés.

Docker

Conteneurisation pour déploiement reproductible des modèles.

Kubernetes

Orchestration cloud-native pour scaler les services IA.