Analyser en profondeurConcrétiser sur le terrainMériter la confiance
Pour chacun des trois niveaux de capacité, nous présentons les problèmes à résoudre, notre démarche, les cas d’usage et les résultats, ainsi que les produits associés.
Préparer les données brutes pour une utilisation directe par les grands modèles de langage
Le défi
Les données d’entreprise sont fragmentées et hétérogènes : systèmes métier, documents, tableurs et pratiques non documentées. Transmises en l’état à un modèle, elles peuvent produire des réponses erronées ou impossibles à justifier. Le manque ne porte pas sur le volume, mais sur la structure, la traçabilité et les définitions partagées.
Notre méthode
- 1Chaîne de traitement avec contrôle de conformité
Organisation en couches Raw, Clean et Curated. Chaque règle de nettoyage et de validation est versionnée, comparable et réversible.
- 2Graphe de connaissances à deux dimensions
Une dimension décrit les relations commerciales mondiales ; l’autre structure les connaissances sectorielles. Chaque nœud possède une source, un niveau de preuve et une période de validité.
- 3Moteur de collecte 9Xin avec contrôle de conformité
Un moteur multimodal de correction en mémoire, déclenché par les exceptions, s’adapte aux changements de structure des pages et collecte les informations économiques publiques dans un cadre de conformité défini.
Cas d’usage et résultats
- Informations sur les entreprises et les échanges rapprochées par alignement multilingue des entités.
- Algorithme de génération de texte à partir de données d’entreprises mondiales, enregistré auprès de l’Administration chinoise du cyberespace : 网信算备440309441584901250013号
Produits associés
Séparer le modèle, le cadre d’exécution et les compétences
Le défi
Les modèles évoluent et leurs avantages peuvent changer avec l’apparition de nouvelles options. Une application fortement liée à un seul modèle peut être plus complexe à adapter.
Notre méthode
- 1Routage entre modèles locaux et distants
Les tâches sont réparties entre modèles locaux et cloud selon leur nature, la sensibilité des données et le coût.
- 2Cadre d’exécution
Le cadre d’exécution (harness) coordonne les outils, la mémoire, les droits et l’évaluation, en reliant les compétences réutilisables.
- 3Bibliothèque de compétences versionnée
Les processus répétables des experts deviennent des compétences versionnées. Chacune dispose d’un jeu d’évaluation de référence ; toute mise à jour doit être validée avant son déploiement.
- 4API indépendante du modèle
Les applications accèdent au graphe et aux compétences par une interface commune.
Cas d’usage et résultats
- 9Xin Iron Claw réunit l’environnement d’exécution, les contrôles de sécurité, le cadre d’exécution et les compétences.
- Un équipement IA privé en périphérie de réseau, avec inférence locale, routage hybride et exécution isolée.
- Laboratoire de sciences sensorielles : procédure de changement de modèle, dispositif de validation et couche d’adaptation indépendante du modèle livrés en première phase.
Produits associés
Nous ne vendons ni outils ni journées de conseil : nous livrons trois actifs qui progressent ensemble.
Le défi
Un outil seul laisse souvent au client la responsabilité de préparer le contexte et les compétences. Sans ces éléments, le projet ne progresse plus après son lancement. Un accompagnement ponctuel peut également laisser peu de capacités réutilisables une fois la mission terminée.
Nous livrons un système qui connaît déjà les processus et les exigences de l’entreprise.
Notre méthode
- 1Critères définis avec le client
Avec les experts métier, nous formalisons les critères de réussite, les définitions et les limites. Cette étape est souvent la plus exigeante et la plus utile du projet.
- 2Déploiement par étapes
Chaque cas d’usage est découpé en étapes dont les entrées, les sorties et les livrables de validation sont explicites. Nous validons d’abord dans un service avant de répliquer.
- 3Accompagnement des utilisateurs
Les ingénieurs accompagnent les utilisateurs dans leur travail quotidien. Leurs corrections alimentent les jeux d’entraînement et d’évaluation pour résoudre les erreurs rencontrées au démarrage.
- 4Validation à chaque étape
Cinq indicateurs sont suivis : adoption volontaire, baisse des vérifications manuelles, coût marginal par tâche, confiance des responsables pour autoriser l’utilisation et réintégration des résultats dans le système.
Cas d’usage et résultats
- Un client du commerce Chine–Afrique : GoGlobal en production, avec des agents de prospection couvrant plusieurs secteurs.
- Laboratoire de sciences sensorielles : première phase d’une plateforme de données conçue pour l’IA, avec gouvernance, cadre d’exécution et premiers ensembles de compétences.
- Approche répliquée dans plusieurs provinces sans reconstruire le base technique.
Produits associés
Pourquoi relier les trois actifs à la FDE
Le déploiement d’applications IA associe trois actifs :
Contexte
Données et connaissances sectorielles structurées, traçables et directement utilisables par l’IA
Préparées par le service de données prêtes pour l’IA
Cadre d’exécution
Appel d’outils, mémoire, isolation des permissions et évaluation. Le modèle est remplaçable ; le cadre d’exécution conserve la valeur acquise.
Fourni par le socle de sécurité 9Xin Iron Claw
Compétences
Processus répétables des experts, transformés en compétences versionnées. L’enrichissement de la bibliothèque reflète l’apprentissage du système.
Formalisées sur le terrain par les ingénieurs FDE (Forward-Deployed Engineering)
Le contexte peut être préparé à distance et le cadre d’exécution livré sous une forme standardisée. Les compétences se construisent au mieux auprès du client : les critères de réussite se trouvent souvent dans l’expérience des équipes, les pratiques non documentées et les remarques de validation.
Le FDE livre trois actifs qui progressent ensemble. Les éléments réutilisables issus des projets enrichissent le framework.
Nous standardisons la méthode de mise en œuvre et adaptons les critères de réussite.
Comment chaque actif crée de la valeur pour le client
| Contexte | Cadre d’exécution | Compétences | La valeur pour le client | |
|---|---|---|---|---|
| Développement international et commerce transfrontalier | Graphe mondial d’entités, rapprochement multilingue et définition du périmètre de conformité | Passerelle de contrôle des transferts transfrontaliers et traçabilité des sources | Critères de ciblage, sélection sectorielle et messages de prise de contact | Des prospects exploitables et une réduction mesurable du coût d’acquisition |
| Industrie et contrôle qualité | Critères de défauts, paramètres de fabrication et données de ligne en couches Raw, Clean et Curated | Exécution locale en environnement isolé, séparée des permissions des systèmes de production | Règles de classification lors des changements de produit et paramètres d’inspection | Adapter les changements de série |
| Éducation | Ressources pédagogiques structurées et dossiers de suivi des apprentissages | Déploiement privé sur le réseau de l’établissement et orchestration de plusieurs agents | Compétences d’assistance pédagogique par discipline | Matériel et logiciel intégrés pour un déploiement sur le campus |
Une amélioration continue, encadrée par des engagements vérifiables
Quatre mécanismes concrets :
- 1Évolution des règles avec gestion des versions
Chaque modification d’une règle de nettoyage ou de validation est versionnée, comparable et réversible.
- 2Intégration des corrections
Les corrections des utilisateurs alimentent les jeux d’entraînement et d’évaluation.
- 3Jeux d’évaluation
Chaque compétence dispose d’un jeu de référence ; les mises à jour sont évaluées avant leur déploiement.
- 4Amélioration conjointe des données et des modèles
La précision du service s’améliore à partir de son utilisation réelle.
Cinq indicateurs pour évaluer la valeur d’un projet IA
- 1Adoption volontaire par les équipes
- 2Diminution du taux de vérification manuelle
- 3Coût marginal par tâche
- 4Confiance des responsables pour autoriser l’utilisation
- 5Intégration des résultats dans l’amélioration du système
Un système qui atteint son meilleur niveau le jour du lancement reste une démonstration. S’il continue à progresser trois mois plus tard, il devient un véritable outil de production.
Partons d’un besoin concret de votre activité.
Dites-nous où l’IA n’a pas encore trouvé sa place : où sont les données, qui utilisera le système et qui en validera les résultats. Un atelier nous permettra de définir avec vous un plan de mise en œuvre aux résultats vérifiables.