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Datalyn

De la donnée brute à l'IA en production.

Datalyn accompagne les entreprises dans la conception de solutions Data, IA et DevOps : des plateformes de données fiables, des applications d'IA utiles, et l'infrastructure pour les faire durer.

Découvrir nos expertisesParlons de votre projet
  • Data Engineering
  • Intelligence Artificielle
  • DevOps & MLOps

Trois expertises, une même chaîne de valeur

Les données alimentent l'IA, et l'infrastructure les rend fiables en production. Nous intervenons sur chaque maillon, séparément ou ensemble.

Besoin d'un regard extérieur avant de vous lancer ? Découvrez notre offre de conseil et d'accompagnement.

Intelligence Artificielle

Passer de l'expérimentation à des applications d'IA qui servent vraiment

Un prototype d'IA se construit en quelques jours. Une application fiable, sécurisée et évaluée demande une méthode. C'est ce que nous apportons.

  • IA générative et LLM

    Créer des applications capables de comprendre et de générer du langage naturel : synthèse, rédaction assistée, extraction d'informations.

  • RAG et assistants documentaires

    Connecter les modèles de langage aux documents et données autorisés de l'entreprise pour produire des réponses contextualisées et sourcées.

  • Agents IA et workflows intelligents

    Concevoir des systèmes qui orchestrent des outils et des étapes de traitement pour automatiser certains processus, sous contrôle humain.

  • Machine Learning

    Exploiter les données pour la classification, la prédiction, la détection d'anomalies et l'aide à la décision.

  • Industrialisation de l'IA

    Mettre en production, évaluer, surveiller et maintenir les applications d'IA selon les exigences métier.

Comment fonctionne une application d'IA d'entreprise

Sélectionnez une étape pour voir ce qui s'y passe et le point de vigilance que nous y traitons.

Étape 1 sur 5

Données de l'entreprise

Documents, bases de données, applications métier : on identifie les sources utiles et, surtout, celles que l'application a le droit d'utiliser.

Qualité des données

Une IA ne répond pas mieux que les données qu'on lui fournit : sources à jour, doublons écartés, propriétaires identifiés.

Explorer nos solutions IA

Nos solutions en pratique

Cinq exemples de projets que nous pouvons mener avec vous, du problème de départ à la valeur recherchée. Il s'agit de scénarios types, pas de références clients.

Assistant documentaire intelligent

Le problème
Procédures, contrats, documentation technique : l'information existe, mais la retrouver prend du temps et dépend de quelques personnes qui savent où chercher.
L'approche
  • Indexation des documents autorisés, découpés et enrichis de leurs métadonnées
  • Recherche hybride (sens et mots-clés) qui respecte les droits d'accès
  • Réponse générée par un LLM à partir des seuls passages retrouvés, avec citations
  • Jeu de questions de test pour mesurer la pertinence avant ouverture
La valeur visée
Des réponses plus rapides, vérifiables d'un clic vers la source, et moins de sollicitations des experts internes.

Notre approche

Quatre étapes, du cadrage à la production. À chaque étape, un livrable concret et un point de décision partagé.

  1. Étape 1

    Comprendre

    Analyser les besoins métier, les contraintes et les données disponibles.

    Ateliers, inventaire des sources, critères de réussite mesurables.

  2. Étape 2

    Concevoir

    Définir l'architecture et sélectionner les technologies adaptées.

    Dossier d'architecture, estimation des coûts, preuve de concept si nécessaire.

  3. Étape 3

    Développer

    Construire, tester et intégrer la solution.

    Itérations courtes, démonstrations régulières, tests automatisés.

  4. Étape 4

    Industrialiser

    Déployer, surveiller et améliorer la solution dans le temps.

    CI/CD, supervision, documentation et transfert aux équipes.

Pourquoi Datalyn ?

Nos engagements de travail, ceux que vous pourrez vérifier dès le premier échange.

  • Partir du besoin métier

    La technologie vient après la question à résoudre et les critères qui permettront de juger le résultat.

  • Des architectures adaptées au contexte

    Pas de pile imposée : nous partons de votre existant, de vos contraintes et de vos compétences internes.

  • Data, IA et DevOps ensemble

    Une application d'IA dépend de la qualité des données et de la fiabilité du déploiement. Nous traitons les trois.

  • Sécurité et qualité intégrées

    Droits d'accès, confidentialité, tests et évaluation sont prévus dès la conception, pas ajoutés à la fin.

  • Des solutions maintenables

    Code versionné, documentation, supervision : vos équipes doivent pouvoir faire vivre la solution.

  • Une démarche progressive

    Une preuve de concept ciblée d'abord, puis l'industrialisation lorsque la valeur est démontrée.

Vous avez un projet Data ou IA ? Construisons la suite ensemble.

Décrivez-nous votre contexte : nous revenons vers vous pour un premier échange, sans engagement.

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