How is applied research different from just using an off-the-shelf model?

An off-the-shelf model is a starting point. Applied research is the work of making it actually solve your problem — fine-tuning on your data, measuring it against a baseline on your hard cases, and deciding honestly whether it beats what you already do.

Will you tell us if the model does not work?

Yes, and early. We agree on the baseline and success metric before training anything, and if the evidence says the method does not beat your current approach we report that plainly. A clear no-go is a result that saves you a quarter of wasted build.

Can you take a method from a research paper into production?

That is a large part of what we do. We reproduce the method on your problem, confirm the result holds on held-out data, then make it fast and stable enough to ship — distillation, quantisation, serving and monitoring included.

What does rigorous evaluation actually mean here?

It means a held-out test set the model never trained on, a real baseline every result is measured against, guards against data leakage, human evaluation where no automatic metric is honest, and reporting the failure cases — not only the aggregate score.

Tous les services

Recherche IA appliquée

De l’IA qui fonctionne sur votre vrai problème.

Des modèles sur mesure, une évaluation honnête et une méthode qui tient en production.

La plupart des démos d’IA brillent sur des exemples triés sur le volet et s’effondrent sur vos données. Nous faisons de la recherche appliquée sur votre problème précis : nous construisons et affinons le modèle, le comparons à une vraie référence, portons en production la méthode prometteuse d’un article, et vous disons franchement si elle surpasse vraiment ce que vous avez aujourd’hui.

Gérons ensemble Ouvrir Kanban

Un chercheur étudiant les résultats d’évaluation d’un modèle sur des données réelles

01 / Ce que ça vous apporte

De l’affirmation d’un article à vos résultats.

Un modèle bâti pour vos données

Développement de modèles sur mesure et affinage sur vos propres données et votre tâche, pas un modèle générique tordu pour à peu près convenir.

Mesuré, pas montré en démo

Évaluation rigoureuse sur des données réservées et face à une vraie référence, pour que vous sachiez ce que fait le modèle sur les cas difficiles, pas les faciles.

De l’article à la production

Nous reprenons une méthode prometteuse de la littérature et la reproduisons sur votre problème, puis la rendons assez rapide et stable pour être déployée.

Un feu vert / feu rouge honnête

Si le modèle ne surpasse pas votre approche actuelle, nous le disons, et expliquons pourquoi, avant que vous passiez un trimestre à bâtir dessus.

02 / Stack

La technologie avec laquelle nous construisons.

Standard du secteur, ennuyeux dans le bon sens : des outils d’avenir, que le prochain ingénieur connaîtra aussi.

Modélisation

PyTorch
Développement et entraînement de modèles
Hugging Face
Modèles préentraînés et jeux de données
Fine-tuning
Affinage sur votre tâche et vos données
LoRA
Adaptation efficace en paramètres avec LoRA

Évaluation

Benchmarks
Des benchmarks de tâche qui correspondent à votre problème
Held-out sets
Des ensembles réservés sur lesquels le modèle ne s’est jamais entraîné
Human eval
Évaluation humaine là où c’est le seul juge honnête
Baselines
Une vraie référence à laquelle chaque résultat est mesuré

Production

Distillation
Distillation pour un modèle plus petit et plus rapide
Quantisation
Quantification pour tenir dans de vrais budgets matériels
Serving
Servir le modèle derrière une API stable
Monitoring
Surveiller qualité et dérive une fois en production

03 / Approche

Comment nous construisons des choses qui durent.

L’évaluation honnête d’abord

Nous nous accordons sur la métrique et la référence avant d’entraîner quoi que ce soit, pour que le résultat soit un verdict fiable, pas un chiffre choisi pour faire bonne figure.

Reproductible par défaut

Graines fixes, données versionnées et configurations figées : un résultat peut être rejoué et donne la même réponse, par nous, et par votre équipe après nous.

Réservé, jamais trié sur le volet

Le modèle est jugé sur des données qu’il n’a jamais vues, cas difficiles compris, pour que le score reflète l’usage réel plutôt qu’un échantillon flatteur.

Nous vous dirons d’arrêter

Si les preuves montrent que la méthode ne surpasse pas votre référence, nous le signalons tôt : un feu rouge clair est un résultat, pas un échec.

04 / Standards

Les bonnes pratiques que nous ne négligeons pas.

Nous respectons les standards du secteur et des méthodes éprouvées sur chaque projet — c’est ce qui fait tenir le devis.

Définir la référence et la métrique de succès avant d’entraîner quoi que ce soit
Garder un ensemble de test réservé auquel le modèle ne touche jamais
Se prémunir contre les fuites de données entre entraînement et évaluation
Versionner les données, le code et les configurations de chaque exécution
Recourir à l’évaluation humaine là où aucune métrique automatique n’est honnête
Rapporter les cas d’échec, pas seulement le score agrégé
Préférer l’affinage et LoRA avant d’entraîner à partir de zéro
Mesurer latence, coût et mémoire face aux limites réelles du matériel

05 / Infrastructure

Où ça tourne, et comment ça reste en ligne.

Des expériences tracées avec données, configurations et exécutions versionnées
Un harnais d’évaluation reproductible avec ensembles réservés et références
Des modèles distillés et quantifiés servis derrière une API stable
Surveillance de la qualité et de la dérive une fois le modèle en production

Start

Un problème qui mérite d’être étudié ?

Dites-nous le problème et ce que « mieux » signifierait pour vous. C’est un ingénieur senior qui répond, pas un commercial.

Let’s manage Preuve de concept

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