Mise en œuvre de l’IA pour les entreprises
Une IA d’entreprise avec un contrôle réfléchi de vos données.
Votre déploiement d’IA doit tenir compte des lieux où les données de l’entreprise peuvent être transférées et des personnes qui peuvent y accéder. Nous concevons et mettons en œuvre des environnements d’IA privée en comparant une infrastructure sur site, un cloud privé et des solutions gérées selon vos exigences.
Échangeons sur votre projet d’IAUn premier échange pour vérifier la faisabilité, le périmètre et le bon point de départ.
- Se connecter avec un compte d’entreprise autorisé
- Traiter la demande dans l’environnement sélectionné
- Appliquer les règles convenues d’accès et de conservation
Exemple d’architecture. Le périmètre réel des données dépend du modèle, de l’infrastructure, des outils connectés, de la télémétrie et des modalités de support.
Applications possibles
Pour les entreprises qui doivent évaluer l’emplacement des données, les accès administratifs et la dépendance vis-à-vis des fournisseurs avant d’introduire une IA d’entreprise.
Exécuter des modèles sur votre infrastructure
Évaluer un modèle auto-hébergé pour une tâche convenue, notamment les besoins matériels, la qualité des réponses, la charge et la responsabilité des mises à jour.
Contrôler les flux de données externes
Documenter quels contenus sont transmis à quels services. Configurer les points de terminaison approuvés et examiner la journalisation, la conservation et les connexions externes facultatives.
Réduire la dépendance vis-à-vis des fournisseurs
Utiliser, lorsque cela est possible, des interfaces documentées et une configuration exportable, puis évaluer les modalités d’un futur changement de modèle ou d’hébergement.
Ce que nous pouvons livrer
- Une comparaison des options de déploiement et une architecture documentée des flux de données
- Un environnement de modèle convenu et sa connexion à l’application
- Des accès fondés sur les rôles, une configuration des secrets et des paramètres de conservation
- Une évaluation de la qualité et de la capacité, ainsi qu’un transfert pour l’exploitation
Nous définissons le périmètre après avoir étudié vos systèmes, vos données et vos exigences opérationnelles. L’hébergement, les licences et le support continu sont chiffrés séparément si nécessaire.
D’un cas d’usage défini à une mise en œuvre testée
Définir le pilote
Nous choisissons ensemble un cas d’usage, examinons les accès et les données, puis convenons de ce qui constituera un résultat utile.
Développer et évaluer
Nous mettons en œuvre le périmètre convenu et testons avec votre équipe les cas courants, les exceptions et le transfert à un humain.
Transmettre et exploiter
Vous recevez la documentation et les accès convenus. Le suivi, la maintenance et les évolutions futures sont définis avant la mise en service.
Échangez directement avec le fondateur au sujet de la mise en œuvre
Smooth Flow Tech est basée à Horn, en Autriche, et travaille avec des entreprises dans toute la région DACH. Nous étudions vos logiciels existants, les responsabilités internes et vos exigences avant de proposer une mise en œuvre.
Découvrez Smooth Flow TechQuestions avant de commencer
Une IA privée doit-elle fonctionner sur nos propres serveurs ?
Non. Selon vos exigences, une installation sur site, un cloud privé ou un service géré correctement configuré peuvent convenir. Nous comparons les flux de données et les responsabilités opérationnelles.
Nos données seront-elles utilisées pour entraîner des modèles ?
Cela dépend du modèle choisi, des contrats avec les fournisseurs et de la configuration. Nous examinons et documentons ces conditions ; l’auto-hébergement exige également de vérifier les services connectés et la télémétrie.
Quels coûts récurrents devons-nous prévoir ?
L’infrastructure, les licences de modèles ou de logiciels, l’utilisation, le suivi et la maintenance peuvent tous générer des coûts. Une estimation pertinente nécessite de connaître la charge attendue, les exigences de réponse et le modèle d’exploitation.
Découvrez des solutions d’IA associées
Commencez par un cas d’usage concret.
Expliquez-nous comment votre équipe travaille aujourd’hui, où elle rencontre des blocages et quels systèmes sont concernés. Nous déterminerons ensemble si l’IA constitue une prochaine étape pertinente.
Échangeons sur votre projet d’IA