A4NGER propose un service complet de personnalisation de modèles de langage (LLM) et de développement d’agents IA spécialisés, conçu pour les structures souhaitant intégrer une intelligence artificielle directement dans leurs outils, leurs interfaces ou leurs systèmes métier. Cette offre est exclusivement disponible pour les partenaires d’A4NGER, dans une logique de collaboration technique à forte valeur ajoutée.
L’objectif est clair: permettre à chaque structure de disposer d’un modèle IA sur-mesure, aligné sur son langage métier, ses contraintes techniques, ses processus internes et ses exigences de sécurité.
🎨 » Personnaliser un modèle via le fine-tuning
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle de langage existant (open-source compatibles) sur un jeu de données propre à votre activité. Il ne s’agit pas simplement de changer quelques réponses, mais bien de transformer un modèle générique en modèle vertical, orienté métier, dont le comportement, la terminologie, et la précision sont adaptés à vos besoins spécifiques.
Par exemple, une structure travaillant dans le secteur juridique peut fournir ses textes internes, sa documentation client ou ses cas d’usage typiques. Ces données seront nettoyées, tokenisées, structurées, puis injectées dans un pipeline de fine-tuning contrôlé. Le résultat: un modèle qui comprend votre domaine, vos enjeux, vos expressions récurrentes, et peut générer des réponses pertinentes sans besoin d’ingénierie de prompt avancée.
La phase d'entraînement s'appuie sur des environnements techniques robustes: PyTorch, HuggingFace Transformers, quantization via bitsandbytes pour optimiser les performances, support multi-GPU ou cluster cloud sécurisé. Des techniques comme LoRA (Low-Rank Adaptation) peuvent également être utilisées pour accélérer l'entraînement ou réduire les coûts de calcul sans compromettre la précision du modèle.
🤖 » Créer un agent IA: une IA qui agit vraiment
Une fois le modèle personnalisé, A4NGER conçoit un agent IA autonome, c’est-à-dire une entité logicielle capable d’interagir avec des utilisateurs, de comprendre leur intention, de maintenir un contexte conversationnel et, surtout, de déclencher des actions concrètes: exécuter un appel API, lancer un processus, interroger une base de données, ou piloter une machine via shell ou webhook.
Ces agents ne sont pas de simples "chatbots". Ils peuvent être enrichis de plusieurs couches de logique, comme:
- Un moteur d’outils (tool calling), pour permettre à l’agent de faire appel à des fonctions externes (exemple : récupérer une fiche client, générer un PDF, exécuter une commande Linux).
- Une mémoire contextuelle, pour retenir les étapes précédentes d’une conversation, personnaliser les réponses ou suivre un historique d’action.
- Une couche de retrieval (RAG), pour interroger dynamiquement des documents, une base de connaissance ou des fichiers internes avant de formuler une réponse.
- Un comportement modulaire, avec la possibilité de créer des "sub-agents" spécialisés (exemple: un agent principal pour le support, un autre pour la facturation).
Chaque agent est livré clé-en-main, avec une interface (UI web, ligne de commande, bot Discord, API REST…) selon le canal que vous souhaitez intégrer dans votre organisation.
🪜 » Architecture technique et déploiement
Le déploiement de ces agents repose sur une architecture souveraine, sécurisée et adaptable. Les modèles peuvent être hébergés:
- en cloud privé sécurisé, contrôlé par A4NGER ou votre propre infrastructure,
- en on-premise, pour les structures souhaitant un déploiement interne sans aucun accès externe,
- ou en mode offline, dans des environnements isolés, comme les systèmes industriels, militaires, ou médicaux.
Les agents sont généralement livrés sous forme de containers Docker autonomes, avec une API REST documentée et une compatibilité full-stack (Web, CLI, mobile, Discord, etc.). L’environnement d’inférence peut être optimisé pour tourner sur GPU, CPU, ou edge device.
😎 » Méthodologie projet: une IA conçue pour durer
A4NGER ne livre pas une IA générique. Chaque projet fait l’objet d’une analyse approfondie, en collaboration avec le client ou le partenaire, afin de définir précisément:
- Les cas d’usage à automatiser
- Les données à utiliser pour le fine-tuning (textes internes, échanges support, logs, documents techniques, etc.)
- Le comportement attendu de l’agent (rôle, ton, autonomie, règles de sécurité)
- Le mode d’intégration (API, bot, assistant, back-office, etc.)
- Les contraintes d’hébergement et de confidentialité
Une fois cette étape validée, les données sont prétraitées, les prompts structurés, le modèle entraîné et l’agent déployé. Une phase de test, de calibration et de documentation accompagne chaque livraison. Des itérations sont possibles après les premiers retours utilisateurs.
A4NGER fournit en complément un ensemble de livrables techniques: agent packagé, endpoints d’accès, prompts système, documentation API, et logs d’évaluation. Un support de suivi est inclus sur la durée du contrat.
✍️ » Exemples de cas d’usage:
- Un assistant IA interne connecté à vos bases de données pour répondre aux questions internes, générer des rapports ou automatiser la documentation.
- Un agent de support client capable de traiter les tickets, analyser les demandes et suggérer des solutions ou générer des réponses personnalisées.
- Un copilote technique, intégré dans un terminal, pour aider vos équipes à gérer leurs serveurs, lancer des scripts ou monitorer des services.
- Un bot Discord / Telegram intelligent, formé à votre projet open source ou communautaire, qui comprend votre documentation et accompagne les utilisateurs.
👀 » Accès réservé & prérequis
Ce service est réservé aux partenaires techniques d’A4NGER. Il nécessite un échange préalable pour déterminer la faisabilité technique, le budget (en fonction du volume de données et de la complexité de l’intégration), ainsi que le modèle d'accompagnement souhaité (livraison clé-en-main, co-développement, ou conseil technique).