Développement & intégration IA — De l'idée à la production
Un prototype IA impressionne en démonstration ; il échoue en production sans ingénierie sérieuse. Opsio construit et met en production vos applications IA : chatbots LLM, pipelines RAG, agents IA, modèles ML et fine-tuning. Nous les intégrons à vos systèmes ERP et CRM existants et les déployons sur Amazon Bedrock, Azure OpenAI ou Google Vertex AI, avec MLOps, sécurité et résidence des données en UE dès la conception.
Plus de 100 organisations dans 6 pays nous font confiance
Multi-cloud
Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI
50+
Ingénieurs IA & cloud
ISO 27001
Centre de livraison certifié
99,9 %
SLA de disponibilité
Ce qui est inclus
L'ingénierie IA d'Opsio couvre tout le spectre de la construction et de la mise en production, des applications d'IA générative aux modèles de machine learning sur mesure. Nous ne livrons pas un prototype de plus : nous concevons des systèmes qui tiennent en production, s'intègrent à votre système d'information et respectent vos contraintes de sécurité et de conformité. Chaque projet combine le bon choix d'architecture — LLM, RAG, agents ou ML classique — avec une ingénierie de plateforme solide : MLOps, observabilité, maîtrise des coûts de tokens et de GPU, et résidence des données en UE. Nos six capacités d'ingénierie forment une chaîne cohérente, de la conception du modèle jusqu'à l'intégration aux systèmes existants et au déploiement multi-cloud, pour que votre IA crée une valeur réelle et durable.
Applications d'IA générative et LLM
Nous construisons des assistants conversationnels, copilotes métier et moteurs de génération de contenu sur des LLM accessibles via Bedrock, Azure OpenAI ou Vertex AI. Architecture complète : orchestration des prompts, garde-fous contre les hallucinations, évaluation continue et observabilité avec LangSmith pour une qualité maîtrisée en production.
Pipelines RAG sur vos données
Nous concevons des pipelines Retrieval-Augmented Generation robustes : ingestion, découpage, embeddings, base vectorielle, recherche hybride et reranking orchestrés avec LangChain. Vos collaborateurs interrogent vos référentiels en langage naturel, avec citations vérifiables et contrôle d'accès aligné sur vos droits existants.
Agents IA et automatisation
Nous développons des agents IA qui appellent des outils, consultent vos API et enchaînent des étapes de raisonnement pour exécuter des tâches métier de bout en bout. Supervision humaine aux points critiques, traçabilité des actions et garde-fous garantissent une automatisation fiable et conforme à l'EU AI Act.
Machine learning et fine-tuning
Lorsque les modèles génériques ne suffisent pas, nous entraînons des modèles ML sur mesure ou spécialisons des modèles existants par fine-tuning sur vos données. Vous gagnez en précision, en coût par inférence et en performance, avec un pipeline d'entraînement reproductible et versionné via MLflow.
Intégration ERP, CRM et pipelines de données
Nous connectons vos applications IA à vos systèmes existants — ERP, CRM, bases métier — pour qu'elles agissent réellement : créer un ticket, enrichir une fiche client, déclencher un workflow. Nous construisons aussi les pipelines de données qui ingèrent, nettoient et alimentent vos modèles en continu.
MLOps et déploiement multi-cloud
Nous mettons vos modèles en production avec des pratiques MLOps : conteneurisation, orchestration Kubernetes, CI/CD, monitoring, détection de drift et réentraînement. Déploiement sur Amazon Bedrock, Azure OpenAI ou Google Vertex AI, en région UE et France pour la résidence des données.
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L'attention d'Opsio à la sécurité dès la conception de l'architecture est cruciale pour nous. En combinant innovation, agilité et un service cloud infogéré stable, ils nous ont donné les fondations dont nous avions besoin pour développer notre activité. Nous sommes reconnaissants envers notre partenaire IT, Opsio.
Jenny Boman
CIO · Opus Bilprovning
L'ingénierie IA qui met vos applications en production fiable
La distance entre une démonstration IA convaincante et une application en production fiable est immense. Un prototype tolère des réponses approximatives, une latence variable et l'absence de garde-fous ; un système de production ne le tolère pas. Il doit gérer la montée en charge, maîtriser les coûts par token, sécuriser les données, tracer les décisions et rester disponible. Opsio comble cet écart avec une ingénierie IA éprouvée : nous construisons des applications d'IA générative, des pipelines RAG, des agents IA, des modèles de machine learning et des solutions de fine-tuning, puis nous les déployons et les exploitons en production sur l'infrastructure cloud adaptée à vos contraintes. Nos applications d'IA générative reposent sur des modèles de langage de pointe accessibles via Amazon Bedrock, Azure OpenAI ou Google Vertex AI. Nous concevons l'architecture complète : orchestration des prompts, gestion du contexte, garde-fous contre les hallucinations, évaluation continue de la qualité et observabilité avec LangSmith. Que vous ayez besoin d'un assistant conversationnel, d'un moteur de génération de contenu ou d'un copilote métier, nous construisons une solution maîtrisée plutôt qu'un assemblage fragile de scripts de démonstration.
Le RAG — Retrieval-Augmented Generation — est devenu l'architecture de référence pour ancrer les réponses d'un LLM dans vos données propres. Nous construisons des pipelines RAG robustes : ingestion et découpage de documents, génération d'embeddings, base vectorielle, recherche hybride et reranking, le tout orchestré avec LangChain. Ce socle réduit drastiquement les hallucinations et permet à vos collaborateurs d'interroger vos référentiels internes en langage naturel, avec citations vérifiables et contrôle d'accès aligné sur vos droits existants.
Les agents IA franchissent une étape supplémentaire : ils ne se contentent pas de répondre, ils agissent. Nous concevons des agents capables d'appeler des outils, de consulter vos API, d'enchaîner des étapes de raisonnement et d'exécuter des tâches métier de bout en bout, avec supervision humaine aux points critiques. Nous couvrons aussi le machine learning classique et le fine-tuning : lorsque les modèles génériques ne suffisent pas, nous entraînons ou spécialisons des modèles sur vos données pour gagner en précision, en coût et en performance.
Une application IA n'a de valeur que connectée à votre système d'information. Nous intégrons les solutions à vos ERP, CRM et bases métier — pour qu'un agent puisse créer un ticket, mettre à jour une opportunité ou enrichir une fiche client — et nous construisons les pipelines de données qui les alimentent. Le déploiement s'appuie sur des pratiques MLOps : conteneurisation, orchestration Kubernetes, CI/CD, monitoring et réentraînement. La sécurité, la résidence des données en UE et la conformité RGPD et EU AI Act sont intégrées dès la conception, jamais ajoutées après coup.
Comparaison avec Opsio
| Critère | Développement interne ad hoc | Agence IA généraliste | Ingénierie IA Opsio |
|---|---|---|---|
| Passage en production | Reste au prototype | Variable, peu industrialisé | Conçu pour la production dès le départ |
| Choix de plateforme | Une seule par défaut | Souvent liée à un éditeur | Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI au choix |
| Intégration ERP/CRM | Manuelle, fragile | Connecteurs basiques | Native, tracée et sécurisée |
| MLOps et monitoring | Absent | Configuration partielle | CI/CD, drift et réentraînement complets |
| Maîtrise des coûts tokens/GPU | Imprévisible | Optimisation limitée | Routage, cache et right-sizing instrumentés |
| Résidence des données UE | Non garantie | Dépend du prestataire | Région UE/France, conforme RGPD |
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Ce que vous obtenez
Tarification et niveaux d'investissement
Tarification transparente. Pas de frais cachés. Devis basés sur le périmètre.
Preuve de concept IA
15 000 €–35 000 €
POC évalué sur cas réels, variable selon le périmètre
Développement & intégration
40 000 €–120 000 €
Le plus populaire — application en production intégrée, variable selon le périmètre
Build & run IA
à partir de 8 000 €/mois
Développement continu et exploitation, variable selon le périmètre
Tarification transparente. Pas de frais cachés. Devis basés sur le périmètre.
Des questions sur la tarification ? Discutons de vos besoins spécifiques.
Pourquoi choisir Opsio pour les services cloud ?
Choisir Opsio pour votre développement IA, c'est confier la construction à des équipes qui maîtrisent autant le modèle que l'infrastructure qui le porte. Trop de projets IA s'arrêtent au prototype faute d'ingénierie de production ; nous concevons dès le départ pour la fiabilité, la sécurité et la scalabilité. Notre indépendance multi-cloud — partenaire AWS Advanced Tier, Microsoft et Google Cloud — nous permet de déployer sur Bedrock, Azure OpenAI ou Vertex AI selon vos contraintes réelles. Avec un siège à Karlstad, un centre de livraison certifié ISO 27001 à Bangalore et plus de 50 ingénieurs, nous combinons proximité européenne et capacité d'exécution. La conformité RGPD, NIS2 et EU AI Act, ainsi que la résidence des données en UE, sont intégrées à chaque livraison.
Du prototype à la production
Nous concevons pour la fiabilité, la scalabilité et la sécurité dès le départ — pas une démonstration qui s'effondre en charge réelle.
Déploiement multi-cloud
Bedrock, Azure OpenAI ou Vertex AI selon vos contraintes de coût, de latence et de résidence — jamais imposé par un éditeur.
Intégration au SI existant
Connexion native à vos ERP, CRM et bases métier pour que l'IA agisse réellement dans vos processus, pas en silo.
MLOps intégré
CI/CD, monitoring, détection de drift et réentraînement configurés dès la première mise en production de vos modèles.
Sécurité et résidence UE
Données et inférence en région UE et France, conformité RGPD et EU AI Act intégrées à la conception, jamais après coup.
Exploitation possible en continu
Nos ingénieurs peuvent exploiter la solution 24/7 avec SLA via notre offre d'IA infogérée, sans rupture de connaissance.
Pas encore sûr ? Commencez par un pilote.
Commencez par une évaluation ciblée de deux semaines. Voyez des résultats réels avant de vous engager. Si vous continuez, le coût du pilote est crédité sur votre projet.
Notre processus de livraison en 4 phases
Notre démarche de développement IA suit quatre étapes, du cadrage technique à la mise en production exploitée. Nous travaillons par itérations courtes pour livrer de la valeur tôt et ajuster l'architecture selon les premiers résultats mesurés. Chaque étape produit un livrable concret — preuve de concept évaluée, application intégrée, déploiement supervisé — afin que vous gardiez la maîtrise du projet et de son ROI. L'objectif n'est pas de produire une démonstration, mais un système fiable, intégré et conforme, prêt à créer de la valeur en production.
Cadrage technique et conception
Nous précisons le cas d'usage, choisissons l'architecture — LLM, RAG, agents ou ML — et définissons les critères de qualité et de coût. Livrable : spécification technique et plan d'évaluation. Calendrier : 1 à 2 semaines.
Preuve de concept évaluée
Nous construisons un prototype fonctionnel sur Bedrock, Azure OpenAI ou Vertex AI et le mesurons sur des cas réels : précision, latence, coût par token. Livrable : POC évalué et recommandation. Calendrier : 2 à 4 semaines.
Développement et intégration
Nous industrialisons la solution, l'intégrons à vos ERP, CRM et pipelines de données, et ajoutons garde-fous, sécurité et observabilité. Livrable : application intégrée et testée. Calendrier : 4 à 10 semaines.
Mise en production et MLOps
Nous déployons en production avec CI/CD, monitoring, détection de drift et réentraînement, en région UE. Livrable : système en production avec runbook et transfert de compétences. Calendrier : 2 à 4 semaines.
Principaux enseignements
- Applications d'IA générative et LLM
- Pipelines RAG sur vos données
- Agents IA et automatisation
- Machine learning et fine-tuning
- Intégration ERP, CRM et pipelines de données
Industries desservies par Opsio
Le développement IA d'Opsio s'adapte aux exigences techniques et réglementaires de chaque secteur. L'architecture, le choix du modèle et les garde-fous diffèrent fortement entre un copilote bancaire soumis à l'ACPR et un moteur de recommandation e-commerce. Nous calibrons l'ingénierie, l'intégration au SI et la résidence des données selon votre secteur et vos contraintes de conformité. Voici comment nous construisons pour quatre secteurs clés.
Banque & finance
Copilotes conformes, détection de fraude par ML et RAG sur la documentation réglementaire. Explicabilité, traçabilité ACPR/AMF et résidence des données en France.
Secteur public
Assistants aux usagers et RAG sur les bases documentaires publiques. Souveraineté des données, déploiement en région UE et conformité EU AI Act pour les systèmes à fort impact.
Industrie
Maintenance prédictive, vision par ordinateur pour le contrôle qualité et agents intégrés au MES/ERP. Modèles ML sur données capteurs et déploiement edge ou cloud.
Retail & e-commerce
Agents de service client, recommandation produit et IA générative pour le contenu. Intégration CRM et e-commerce, conformité RGPD sur les données clients.
Développement & intégration IA — De l'idée à la production — FAQ
Quelle est la différence entre RAG et fine-tuning ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le fine-tuning répondent à des besoins différents. Le RAG ancre les réponses d'un LLM dans vos données en les récupérant à la volée depuis une base vectorielle : il est idéal lorsque vos connaissances évoluent fréquemment, qu'il faut des citations vérifiables et un contrôle d'accès fin. Le fine-tuning spécialise le modèle lui-même en l'entraînant sur vos données : il convient pour adapter le style, le format ou la terminologie, ou pour réduire le coût par inférence sur des tâches répétitives. Les deux approches sont souvent complémentaires. Opsio évalue votre cas d'usage et recommande la combinaison optimale, en mesurant précision, coût et maintenabilité plutôt qu'en suivant une mode technologique.
Qu'est-ce qu'un agent IA et quand est-il pertinent ?
Un agent IA est un système qui ne se contente pas de répondre : il agit. Il peut appeler des outils, consulter vos API, enchaîner plusieurs étapes de raisonnement et exécuter une tâche métier de bout en bout — par exemple traiter une demande client en consultant le CRM, vérifier un stock, puis créer une commande. Un agent est pertinent lorsque la tâche implique plusieurs systèmes ou décisions, là où un simple chatbot atteint ses limites. Opsio conçoit des agents avec supervision humaine aux points critiques, traçabilité des actions et garde-fous, conformément à l'EU AI Act. Nous privilégions une automatisation progressive et contrôlée plutôt qu'une autonomie totale et risquée, pour garantir fiabilité et conformité.
Sur quelle plateforme déployez-vous les modèles IA ?
Nous déployons sur Amazon Bedrock, Azure OpenAI et Google Vertex AI, selon vos contraintes de coût, de latence, de catalogue de modèles et de résidence des données. Bedrock convient aux organisations nativement AWS, Azure OpenAI à celles de l'écosystème Microsoft, et Vertex AI aux équipes centrées sur Google Cloud et BigQuery. Pour des besoins spécifiques, nous pouvons aussi auto-héberger des modèles open-weight sur Kubernetes. Notre indépendance multi-cloud — partenaire AWS, Microsoft et Google — garantit une recommandation objective. Nous vérifions systématiquement la disponibilité des régions françaises et européennes, comme AWS Paris et Azure France Central, pour maintenir les données et l'inférence en UE conformément au RGPD.
Comment intégrez-vous l'IA à mon ERP et mon CRM existants ?
Nous connectons vos applications IA à vos systèmes par leurs API et connecteurs natifs, ou via une couche d'intégration dédiée lorsque c'est nécessaire. Concrètement, un agent peut lire et écrire dans votre CRM pour mettre à jour une opportunité, créer un ticket dans votre outil de support, ou enrichir une fiche depuis votre ERP. Nous respectons vos droits d'accès existants et tracons chaque action pour l'auditabilité. Nous construisons également les pipelines de données qui ingèrent, nettoient et synchronisent les informations entre vos systèmes et vos modèles. L'objectif est que l'IA agisse à l'intérieur de vos processus métier réels, et non comme un outil isolé en marge de votre système d'information.
Combien de temps faut-il pour mettre une application IA en production ?
Le délai dépend de la complexité, mais un projet typique va de huit à seize semaines de bout en bout. Le cadrage technique prend une à deux semaines, la preuve de concept évaluée deux à quatre semaines, le développement et l'intégration aux systèmes existants quatre à dix semaines, et la mise en production avec MLOps deux à quatre semaines. Un chatbot RAG sur un périmètre documentaire défini peut être plus rapide, tandis qu'un système d'agents intégré à plusieurs systèmes ou un projet impliquant du fine-tuning demande davantage de temps. Nous travaillons par itérations courtes et commençons souvent par un pilote ciblé, mis en production rapidement, puis étendu de manière incrémentale pour livrer de la valeur tôt et maîtriser le risque.
Comment maîtrisez-vous les coûts de tokens et de GPU ?
La maîtrise des coûts est un objectif d'ingénierie dès la conception. Pour les LLM, nous optimisons les prompts, mettons en cache les réponses fréquentes, choisissons le modèle adapté à chaque tâche — un modèle plus léger suffit souvent — et appliquons des stratégies de routage pour n'utiliser les modèles coûteux que lorsque c'est justifié. Pour le ML et le fine-tuning, nous optimisons l'usage GPU par le right-sizing des instances, les instances spot, l'entraînement en précision mixte et des techniques comme la quantification. Nous instrumentons la consommation avec LangSmith et nos tableaux de bord d'observabilité, pour suivre le coût par requête en temps réel et l'optimiser en continu. Le résultat est une application performante dont le coût d'exploitation reste prévisible et maîtrisé.
Comment évitez-vous les hallucinations des LLM ?
Les hallucinations se combattent par l'architecture, pas par l'espoir. Notre première ligne de défense est le RAG : en ancrant les réponses dans vos données récupérées à la volée, avec citations vérifiables, nous réduisons fortement les inventions. Nous ajoutons des garde-fous — validation des sorties, vérification de format, contrôle des sources — et une évaluation continue de la qualité avec LangSmith, qui mesure la fidélité des réponses sur des jeux de tests représentatifs. Pour les cas critiques, nous intégrons une supervision humaine et des seuils de confiance qui escaladent vers un opérateur en cas de doute. Aucune approche n'élimine totalement le risque, mais cette combinaison le ramène à un niveau acceptable et mesurable pour un usage en production.
Mes données restent-elles en Europe pendant le développement et l'exploitation ?
Oui, la résidence des données en UE est traitée comme une contrainte de premier ordre. Nous déployons les applications et l'inférence en région européenne et française — AWS Paris (eu-west-3), Azure France Central — pour que vos données ne quittent pas le territoire. Lors du développement, nous travaillons sur des environnements isolés et, lorsque c'est nécessaire, sur des données anonymisées ou synthétiques. Nous configurons les services pour désactiver toute conservation des prompts par les fournisseurs lorsque l'option existe, et nous documentons les flux de données dans une analyse d'impact relative à la protection des données. Cette approche répond aux exigences du RGPD et aux attentes de la CNIL, ainsi qu'aux contraintes de souveraineté du secteur public et aux recommandations de l'ACPR.
Combien coûte le développement d'une solution d'IA ?
Le coût dépend du périmètre, des intégrations, de la qualité des données et des exigences de sécurité. Opsio commence généralement par une preuve de concept à prix fixe pour valider rapidement la valeur. Le développement complet se déroule ensuite sous forme de projet à périmètre défini ou d'équipe IA dédiée facturée au mois, selon ce que vous souhaitez livrer et faire évoluer. Les principaux facteurs de coût sont les intégrations, la qualité des données, la conformité et l'exploitation continue des modèles. Le tarif exact en EUR est fourni sur devis.
D'autres questions ? Notre équipe est prête à vous aider.
Prêt à passer du prototype IA à la production ?
Obtenez une évaluation gratuite de votre cas d'usage et une recommandation d'architecture — LLM, RAG ou agents — avec un déploiement conforme RGPD en région UE.
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