Labs · AI Labs · Recherche appliquée
AI Labs est le pôle de recherche de WNC. Nous transformons l’IA de pointe en agents autonomes, pipelines RAG et systèmes vocaux qui tournent en production — la même ingénierie que celle de nos propres produits.
01 / Le problème
L’écart entre une démo impressionnante et un système fiable en production, c’est là que meurt la plupart du travail en IA. Nous vivons dans cet écart.
Des modèles impressionnants dans un notebook mais qui ne survivent jamais au contact du trafic de production.
Sans récupération, évaluations et garde-fous, la production de l’IA est impossible à fiabiliser à grande échelle.
Les prototypes stagnent quand il n’y a pas d’ingénieurs pour les déployer, les surveiller et les maintenir.
02 / Récupération
Chaque réponse s’appuie sur vos sources et les cite — pour que votre équipe puisse lui faire confiance. Voici le pipeline de récupération qui la rend possible.
Docs, BD et API
Découper et vectoriser
Contexte pertinent
Réponse fondée
Sources jointes
03 / Comparaison
| WNC AI Labs | Agence générique | Freelances | Nouvelle recrue interne | |
|---|---|---|---|---|
| Déploie en production | ||||
| Possède son infrastructure cloud et IA | ||||
| A ses propres produits IA sur le marché | ||||
| Ingénieurs seniors, sans transmissions | ||||
| Expertise en agents, RAG et voix |
04 / Capacités
De la couche modèle jusqu’au produit qui l’entoure — une seule équipe senior, de bout en bout.
Des agents utilisant des outils, qui planifient, agissent et accomplissent de vrais flux de travail — pas seulement du chat.
Des pipelines qui ancrent les modèles dans vos propres données, avec citations et évaluations.
Reconnaissance vocale, mémoire du locuteur et synthèse vocale naturelle, sur l’appareil ou dans le cloud.
Des modèles privés, capables de fonctionner hors ligne, qui gardent les données sensibles sur vos machines.
Inférence GPU, mise à l’échelle et observabilité sur AWS avec accélération NVIDIA.
Nous formons votre équipe via WNC Academy et un accompagnement pratique.
05 / Optimisation d’usine
Prenons une usine de légumes surgelés. La ligne tourne vite, le produit n’est jamais identique deux fois, et chaque pourcentage de gaspillage, d’arrêt ou de froid perdu, c’est de l’argent qui s’échappe. C’est là que l’IA se rentabilise.
Sur une ligne IQF — surgélation individuelle rapide — les légumes passent de la réception au lavage, au blanchiment, au tunnel de surgélation puis au tri, en quelques minutes. Les caméras, automates (PLC) et congélateurs produisent déjà les données. Dans la plupart des usines, elles sont jetées.
Nous les mettons au travail : des modèles de vision qui trient le produit à la vitesse de la ligne, des prévisions qui ajustent le tunnel, et des alertes qui atteignent un superviseur avant qu’un compresseur n’arrête toute la ligne.
06 / Produits
Nous ne faisons pas que conseiller en IA — nous déployons et exploitons nos propres produits. C’est de là que vient notre ingénierie.
07 / L’équipe
Les personnes qui cadrent votre projet sont celles qui le construisent. Pas de banc de juniors, pas de téléphone arabe avec des chargés de compte — accès direct aux ingénieurs qui livrent votre système.
08 / Questions
La plupart des projets AI Labs atteignent la production en 4 à 16 semaines, selon le périmètre. Nous commençons par un pilote ciblé, le mettons en ligne, puis itérons — plutôt que de disparaître pendant des mois.
Démarrer
Apportez-nous un problème, pas un cahier des charges. Nous cadrerons un pilote et mettrons quelque chose de réel en production.
Démarrer un projet ou parlez d’abord à notre équipe