De l’algorithme au serveur.

Des ingénieurs en IA qui maîtrisent les mathématiques, l’infrastructure et le logiciel

AI Studio réunit les ingénieurs d’Inceptive. La plupart sont diplômés de l’Ensimag, l’école d’informatique et de mathématiques appliquées de Grenoble INP. Ils conçoivent vos solutions d’intelligence artificielle, du modèle jusqu’aux serveurs qui le font tourner, puis les maintiennent.

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Membre du programme NVIDIA Inception Le programme sur le site de NVIDIA (nouvel onglet)

/compétences

Trois savoir-faire, une même équipe.

inférence le travail d’un modèle en service : répondre, classer ou prédire à partir de données nouvelles.

Un projet d’intelligence artificielle mobilise trois métiers : comprendre les mathématiques d’un modèle, le faire tourner sur des serveurs pour l’entraînement et l’inférence¹, puis le relier aux logiciels de votre organisation. Nos ingénieurs les exercent ensemble, sur chaque projet.

Nos huit domaines d’expertise

Mathématiques et algorithmes Sélectionnent, entraînent et ajustent (fine-tuning) les modèles qui classent, prédisent ou génèrent, puis mesurent leur précision sur vos données.
Matériel et infrastructure Dimensionnent et paramètrent les serveurs de calcul (GPU), jusqu’aux serveurs NVIDIA les plus complexes, pour l’entraînement comme pour l’inférence.
Logiciel et données Développent les applications, les bases de données et les connexions qui relient chaque modèle à vos logiciels et à vos règles d’accès.

/infrastructure

Une infrastructure dimensionnée par le cas d’usage.

CapEx les dépenses d’investissement, amorties sur plusieurs années : l’achat de serveurs.
OpEx les dépenses de fonctionnement, payées au mois ou à l’usage : la location de serveurs, la consommation d’un modèle.

Nous partons du cas d’usage, puis du modèle qui y répond le mieux ; pour un grand modèle de langage, nous en testons plusieurs tailles. Vient ensuite le coût : consommer le modèle à l’usage, louer des serveurs ou les acheter. Nous chiffrons ces trois options avec vous, au regard de la confidentialité des données traitées.

Le retour sur investissement tranche, et conduit parfois à passer d’un investissement (CapEx¹) à une dépense à l’usage (OpEx²). Pour l’apprentissage automatique classique, les modèles sont plus petits et les serveurs plus modestes : l’enjeu économique est moindre.

IA souveraine : ce que le mot recouvre

Consommer Les unités de texte (tokens) d’un modèle, chez le fournisseur de votre choix (OpenAI, Anthropic, Mistral AI…) ou sur l’infrastructure souveraine de Scaleway, notre partenaire d’hébergement.
Louer Des serveurs de calcul dédiés, chez un hébergeur en France, sans investissement initial.
Acheter Des serveurs installés chez vous, que nos ingénieurs paramètrent et maintiennent, amortis sur leur durée de vie.

/méthode

Du cas d’usage à la solution en service.

Un projet d’IA se décide sur un cas d’usage. Le modèle, l’infrastructure et le logiciel en découlent, et nous les choisissons avec vous au regard du retour sur investissement.

Les ingénieurs qui conçoivent votre solution sont ceux qui la maintiennent.

Nous ne sous-traitons pas le développement : la même équipe conduit votre projet du premier prototype à la mise en service, puis le fait évoluer à mesure que les modèles changent.

Partir du cas d’usage

la tâche à améliorer, vos données et la façon de mesurer le gain

Choisir le modèle

plusieurs modèles et plusieurs tailles, testés sur vos données

Chiffrer l’infrastructure

consommer, louer ou acheter, selon le retour sur investissement et la confidentialité de vos données

Maintenir dans la durée

la même équipe, au fil des modèles et de vos besoins

/développement

Un nouveau modèle de développement.

modèles à poids ouverts des modèles dont les paramètres sont publiés (open weight) : ils s’installent sur des serveurs que l’on contrôle.

Nos ingénieurs travaillent chaque jour avec des agents de codage, des outils d’IA qui écrivent, testent et relisent du code sous leur direction. Entre leurs mains, ces outils accélèrent chaque étape d’un projet et en abaissent le coût.

Ces agents s’appuient sur des modèles à poids ouverts¹, installés sur des infrastructures privées : aucune donnée ne part vers un modèle propriétaire.

Des premières versions plus tôt pour éprouver une idée sur vos données avant d’investir
Des coûts abaissés par le temps gagné à chaque étape du projet
Plus de temps pour l’essentiel la conception, les tests, la sécurité et la qualité du code

/à savoir

Les questions qui reviennent, en quelques lignes.

L’achat de serveurs

Il n’est pas toujours nécessaire. Selon votre cas d’usage, consommer un modèle à l’usage ou louer des serveurs coûte souvent moins cher. Nous comparons les trois options avec vous, au regard du retour sur investissement et de la confidentialité de vos données.

Vos données et les modèles

Un modèle peut tourner chez Scaleway, en France, ou sur vos propres serveurs : vos données restent alors dans ce périmètre. Le recours à un fournisseur comme OpenAI ou Anthropic se décide avec vous, selon leur sensibilité. Nos agents de codage, eux, n’envoient aucune donnée vers un modèle propriétaire.

La maintenance

Elle revient aux ingénieurs qui ont conçu la solution. Nous ne sous-traitons pas le développement : la même équipe met votre solution à jour et la fait évoluer avec les modèles.

/dans cette rubrique

Expertises La bonne technique pour chaque problème

/contact

Travaillons ensemble

Découvrez comment Inceptive peut vous aider à transformer votre activité et à résoudre des problématiques opérationnelles complexes grâce à l’intelligence artificielle.

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