Vous ne louez pas l'intelligence au token. Vous prenez un modèle open-weight, vous lui apprenez votre métier avec un pipeline de finetuning efficace, et vous le faites tourner sur du matériel que vous contrôlez. Voici comment.
Choisissez la base qui vous convient - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma et d'autres. Elle sait déjà lire, raisonner et écrire ; c'est la partie lourde et coûteuse, et elle est librement disponible. Vous choisissez la taille pour votre matériel et votre budget : un modèle compact sur un seul GPU, ou un grand sur un cluster.
Au lieu de réentraîner un modèle entier à partir de zéro, nous utilisons un finetuning efficace (adaptateurs LoRA/QLoRA, plus SFT et RLVR). Vos données - manuels, code, tickets, dossiers - deviennent un modèle spécialisé qui répond comme un expert de votre domaine.
Le pipeline est reproductible et auditable, pas une boîte noire - et les données brutes ne quittent jamais votre machine pour le faire.
Entraînez plusieurs adaptateurs et échangez-les à tout moment. La base coûteuse reste en place - vous changez simplement l'expert qui est posé dessus.
Combinez à volonté. Besoin d'aide juridique aujourd'hui et de notes médicales demain ? Échangez les couches supérieures. La base coûteuse ne bouge jamais.
Sans adaptateur au-dessus, c'est un généraliste intelligent. Ajoutez les bons et il devient spécialiste de votre métier précis - sans oublier tout le reste.
Le réentraînement complet, c'est ainsi que procèdent les grands labos. C'est la raison pour laquelle leur IA est quelque chose que vous louez.
Toute la boucle - et chaque étape reste sur votre infrastructure.
Des exemples de votre domaine - documents, code, tickets, dossiers. Nous aidons à les rassembler, les nettoyer et les structurer.
Le pipeline (SFT/RLVR) transforme ces données en modèle spécialisé, sur votre GPU ou cluster. Rien ne quitte votre réseau.
Faites-le tourner sur votre propre infrastructure, hors ligne si vous voulez. Le modèle est à vous, à garder et à réutiliser.
Découvrez ce qu'il faut pour transformer vos données en un modèle que vous possédez - à toute échelle.
Voir pour les entreprises →