Livraison

À quoi ressemble un engagement terminé.

Voici les modèles de livraison pour lesquels nous sommes conçus. Chacun est cadré en découverte, fixé en prix et se termine par un système fonctionnel entre vos mains.

MODÈLE 01

Assistant IA dans un SaaS en production

Problème : les utilisateurs ne trouvent pas les réponses enfouies dans la documentation, les tickets et les conversations passées.

Approche : construire un service RAG ancré avec citations, le brancher sur l’application existante, ajouter un harnais d’évaluation et des plafonds de coût.

Résultat : un assistant de production qui répond avec des sources, se dégrade en douceur et se mesure.

4-8 sem.Échéancier

Démo sem. 1Première valeur

Il vous appartientCode & infra

MODÈLE 02

MVP prêt pour les premiers clients payants

L’écart : une idée a besoin d’un produit réel et testable, pas d’un prototype qui casse sous la charge.

Comment nous le comblons : le plus petit produit cohérent : authentification, workflow cœur, paiements, admin, analytique et déploiement.

Ce qui est livré : un produit déployé et instrumenté que vous pouvez présenter à des clients et à des investisseurs.

6-12 sem.Échéancier

FixePérimètre & prix

InstrumentéDès le premier jour

MODÈLE 03

Sauvetage de plateforme : fiabilité & coût

La situation : les déploiements sont risqués, les incidents se répètent et la facture cloud grimpe sans cesse.

Le chemin de correction : d’abord un audit, puis la correction des principaux modes de défaillance : CI/CD, configuration, observabilité et autoscaling.

Où cela aboutit : des déploiements sans surprise, des tableaux de bord clairs et une dépense d’infrastructure prévisible.

2-6 sem.Échéancier

Audit d’abordDécouverte payante

RunbooksRemis

MODÈLE 04

Pipeline de données et fondation MLOps

Ce qui était cassé : les données vivent en silos et on ne peut pas faire confiance aux modèles pour rester exacts.

Comment c’est construit : ingestion et transformation fiables, entrepôt, versionnement des modèles et suivi de dérive.

Ce que vous obtenez : des décisions fondées sur des données fraîches et des modèles observables après le lancement.

4-10 sem.Échéancier

SuperviséPipelines & modèles

DocumentéLignée

Comment nous mesurons la livraison

Des preuves, pas des adjectifs

Logiciel fonctionnel

Chaque sprint se termine par quelque chose que vous pouvez cliquer et utiliser en staging.

Tests & couverture

Les tests automatisés partent avec le code, et non comme une tâche future.

Documentation

Architecture, runbooks et notes d’accueil remis à la clôture.

Propriété

Les dépôts, les comptes cloud et la propriété intellectuelle restent à votre nom tout au long du mandat.

Les études de cas nominatives ne sont publiées qu’avec permission et une fois les engagements terminés. Les modèles ci-dessus décrivent nos formes de livraison types, et non des affirmations sur des clients précis.

Apportez-nous la partie difficile.

Systèmes hérités, fonctionnalité IA qui casse sans arrêt, plateforme qui fait peur à votre équipe. C’est exactement notre travail.

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