Mesurer le temps, le coût et les erreurs avant le pilote.
Du modèle.Au métier.
Une ESN IA, Cloud & DevOps pour les équipes qui préfèrent mettre en production plutôt que planifier un atelier de plus. Nous construisons les systèmes qui retirent du travail inutile de vos opérations, puis nous les opérons avec vous.
OpenAI · RegisteredClaude · RegisteredModèles ouverts
Démarrer un projetA. Agents · RAG/B. Cloud · Plateformes/C. DevOps · LLMOps
Des systèmes, prêts pour le réel.
/01 — Agents
Agents & copilots qui gagnent leur place.
Outils, mémoire, garde-fous et passage à l’humain — construits autour du travail réel, pas d’une démo fournisseur.
Tool-useEvalsOpenAIClaude/02 — RAGVos connaissances, retrouvées et citées.
Ingestion, droits d’accès, retrieval, citations et refus explicites quand la preuve manque.
RAGDoclingRAGFlowVector DB/03 — AutomatisationDes workflows qui ne cassent pas au premier écart.
Files d’exceptions, reprises, journalisation et validation humaine pour les décisions sensibles.
Agentsn8nAPIsHuman loop/04 — CloudDes plateformes conçues pour la charge réelle.
Architecture, migration, FinOps, sécurité et exploitation sur le cloud adapté à vos contraintes.
AWSAzureGCPKubernetes/05 — DevOpsDu commit au run, sans zone grise.
CI/CD, infrastructure as code, observabilité, SRE et LLMOps dans une même chaîne de responsabilité.
TerraformGitOpsSRELLMOps/06 — Open modelsLe bon modèle, sans verrouillage par défaut.
OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama ou Qwen selon les données, la latence, le coût et l’hébergement.
MistralLlamaQwenOn-premUn agent reste du logiciel — tenu au même niveau d’exigence.
Nous construisons des agents qui font le travail, pas seulement qui le décrivent.
Une réponse convaincante ne suffit pas. Un système de production doit gérer les droits, l’incertitude, les erreurs, le coût et le passage à l’humain — avec des preuves visibles.
- Retrieval évalué sur vos questions et vos documents, pas sur un benchmark générique.
- Outils avec droits, traces, reprises et transfert humain quand l’incertitude l’exige.
- Budgets de coût et de latence définis avant d’industrialiser.
- Évals, observabilité et tests de régression dès le premier parcours vertical.
- Une porte de sortie : vous gardez le code, les prompts, les données et le choix du modèle.
[user] Retrouve les clauses de résiliation et cite les sources.
[plan] 4 étapes · droits vérifiés · budget 8 s
[tool] search_knowledge_base(query, filters)
[tool] 3 passages · 2 documents · score ≥ seuil
[eval] citations=3 · couverture=0.94 · grounded=true
[done] réponse générée · traces et sources conservées
Définir les cas de référence et les seuils de succès.
Suivre qualité, latence, coût, sécurité et incidents.
Documenter et transmettre pour éviter la dépendance.
Une petite équipe, responsable du cadrage au run.
- Étape / 01Cadrer.
Cadrer le blocage.
Observer le workflow, les volumes, les exceptions et écrire une baseline exploitable.
DécisionGo / no-go - Étape / 02Couper.
Couper le périmètre.
Isoler le parcours le plus court qui peut prouver une valeur ou invalider l’hypothèse.
PérimètreMesurable - Étape / 03Livrer.
Livrer en production.
Intégrer aux vraies données, aux vrais droits et à un environnement réellement opéré.
SystèmeObservable - Étape / 04Transmettre.
Vous rendre autonome.
Runbooks, évaluations, documentation, transfert et amélioration continue restent chez vous.
OuvertVous possédez
Moins à regarder, plus à utiliser.
CAS 01 · CONNAISSANCERAG
CAS 01 · CONNAISSANCE
Un assistant qui répond avec vos sources — ou sait se taire.
Recherche documentaire, citations, droits d’accès, évaluations et escalade quand la preuve manque.
Voir le casCAS 02 · SERVICE CLIENTSupport
CAS 02 · SERVICE CLIENT
Répondre plus vite sans masquer l’incertitude.
Qualification, réponse assistée et passage à un conseiller avec tout le contexte.
Voir le casCAS 03 · DOCUMENTSDocs.24
CAS 03 · DOCUMENTS
Extraire, vérifier et acheminer sans ressaisie.
Données structurées, provenance par champ, règles métier et file d’exceptions.
Voir le casCAS 04 · PILOTAGEBI
CAS 04 · PILOTAGE
Interroger les données métier en langage naturel.
Requêtes gouvernées, définitions partagées et réponses traçables jusqu’à la source.
Voir le casCAS 05 · OPÉRATIONSStocks
CAS 05 · OPÉRATIONS
Anticiper les variations sans prétendre prédire l’imprévisible.
Prévisions, intervalles d’incertitude et comparaison avec votre méthode actuelle.
Voir le cas§ 05 / PositionIT2S · Architecture & production
Le modèle n’est jamais le point de départ. Le workflow, les données, le risque et la preuve le sont.
Questions fréquentes, réponses nettes.
Que construit IT2S en intelligence artificielle ?
IT2S conçoit des agents, copilots, systèmes RAG, chaînes documentaires et produits IA sur mesure. Le travail couvre le cadrage, l’architecture, les évaluations, l’intégration au SI, le déploiement et l’exploitation.
Que signifie votre statut auprès d’OpenAI et d’Anthropic ?
IT2S est inscrit avec le statut Registered dans l’OpenAI Partner Network et le Claude Partner Network. Nous présentons ce statut tel quel : il ne constitue pas une certification technique ni une garantie de résultat.
Quand choisir un modèle open source ?
Un modèle ouvert peut être pertinent pour la maîtrise des données, l’hébergement privé, la latence, le coût ou l’indépendance fournisseur. La décision se prend après comparaison sur vos cas, avec les mêmes critères de qualité et d’exploitation.
Combien de temps faut-il pour valider un cas d’usage ?
Le calendrier dépend des données, des intégrations et du niveau de risque. Nous commençons par un périmètre court avec une baseline, un jeu de référence et des critères d’arrêt, puis nous décidons de poursuivre ou non.
Quelle différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG apporte au modèle des informations retrouvées dans des sources contrôlées au moment de la réponse. Le fine-tuning modifie son comportement par entraînement. Ils répondent à des besoins différents et peuvent être combinés.
Une PME peut-elle rentabiliser un projet IA ?
Oui lorsque le workflow est fréquent, mesurable et assez coûteux pour justifier l’automatisation. Nous recommandons d’abord un cas étroit — support, documents, CRM, pilotage ou prévision — avec une mesure avant/après.