Makehitec aide les entreprises à transformer l’IA en systèmes sécurisés, utiles et prêts pour la production.
Nous concevons des architectures d’IA agentique, des modèles fine-tunés, des assistants privés, des plateformes RAG et des infrastructures IA auto-hébergées pour les organisations qui recherchent contrôle, sécurité et valeur métier.
Notre approche couvre tout le cycle de l’IA : analyse des besoins, préparation des données, sélection des modèles, fine-tuning, orchestration d’agents, intégration d’outils et d’API, recherche de connaissances, garde-fous, évaluation, déploiement, monitoring et amélioration continue.
Pour les environnements sensibles, nous proposons aussi des solutions IA locales et on-premise qui gardent les données sous contrôle. Cela inclut des LLM auto-hébergés, des serveurs d’inférence privés, des bases vectorielles, des contrôles d’accès sécurisés, des infrastructures GPU, des déploiements Kubernetes et l’intégration aux systèmes existants.
Si votre entreprise veut automatiser ses processus, créer des assistants intelligents, exploiter ses données privées ou déployer l’IA sans exposer d’informations sensibles à des plateformes externes, Makehitec peut vous aider à concevoir et déployer une architecture IA sécurisée adaptée à votre réalité.
Agentic AI architecture
Conception d’agents IA capables d’utiliser des outils, des API, des workflows, la mémoire et la logique métier dans une architecture contrôlée.
Private AI assistants
Assistants internes connectés aux documents, bases de données, applications et connaissances opérationnelles de l’entreprise.
RAG platforms
Systèmes RAG utilisant des bases de connaissances privées, des bases vectorielles, des embeddings et des pipelines de documents sécurisés.
Fine-tuning and model adaptation
Stratégie de personnalisation des modèles, préparation des données, fine-tuning, évaluation et amélioration des performances pour des besoins métiers spécifiques.
Self-hosted and on-premise AI
Déploiement de LLM locaux et de plateformes d’inférence privées sur l’infrastructure de l’entreprise, en cloud, hybride ou hors ligne.
AI security and governance
Contrôle d’accès, protection des données, protection contre l’injection de prompts, auditabilité, validation humaine, traçabilité et politiques d’utilisation sécurisée de l’IA.
LLMOps and lifecycle management
Déploiement de modèles, monitoring, évaluation, versioning, observabilité, boucles de retour et amélioration continue.
Enterprise integration
Connexion des systèmes d’IA aux API, applications métiers, IAM, bases de données, systèmes de gestion de documents, workflows et outils d’automatisation.