Études de cas
Les travaux récents des clients sont en grande partie confidentiels; ce sont donc des études de cas générisées — nous serons heureux de vous présenter l’architecture réelle et les compromis lors d’un appel.
Exigences → code prêt à fusionner, de façon fiable
Nous avons conçu un pipeline planificateur → réalisateur → réviseur qui transforme des exigences en code, tests et documentation de qualité production — avec sorties structurées, points de contrôle de validation, une taxonomie des défaillances et un banc d’évaluation pour une qualité mesurée, pas devinée.
Un RAG fiable, piloté par l’évaluation
Nous traitons la qualité du RAG comme un problème d’évaluation : fonder les réponses sur la récupération, puis bâtir un jeu d’évaluation de référence à partir de vraies questions d’utilisateurs, avec grilles de notation et contrôles de régression — pour que chaque changement soit mesuré sur vos données et la dérive détectée avant les utilisateurs.
De « ça marche en démo » à la qualité production
Nous ajoutons la couche de fiabilité aux fonctions LLM instables — sorties structurées, validateurs, replis et une taxonomie des défaillances qui repère où le raisonnement en plusieurs étapes se brise (boucles, mauvais appels d’outils, débordements de contexte) — et rendons chaque changement mesurable par des évaluations.
