Une intelligence qui mérite sa place dans le produit.
Hyperion relie intention produit, architecture, données et évaluation avant de choisir le ML prédictif, l’optimisation, la perception, les systèmes de langage — ou aucun modèle.
L'objectif n'est pas davantage d'IA. C'est le système le moins complexe capable d'atteindre les critères d'acceptation du produit dans ses contraintes opérationnelles réelles.
Hyperion associe leadership produit, ingénierie des modèles et cybersécurité sur un périmètre défini. Une mission technique précise la configuration, l’adaptation, l’intégration et la transmission attendues ; les tests spécialisés et la qualification indépendante sont convenus explicitement.
Systèmes de données, d'évaluation et d'apprentissage
P04
Architecture critique
Produit
Architecture
Preuves
Opérations
Équipes produit augmentées par l’IA
Développez votre capacité produit autour du prochain jalon.
Un leadership produit expérimenté, des connaissances d’entreprise approuvées et des workflows d’IA au périmètre défini pour les entreprises de technologie industrielle. Commencez par une décision ou un workflow.
01
Construisez votre fonction produit
Pour les fondateurs techniques et les spécialistes indépendants qui développent un produit industriel : établissez les éléments probants côté client, une décision produit et un prochain jalon crédible avant de recruter un département produit complet.
Une note sur le client et son problème, un périmètre de MVP ou de pilote priorisé et une cartographie des responsabilités.
Scénario illustratif
Jalon : Choisir le premier test d'un produit d'inspection industrielle avant de commander un prototype.
Hyperion · responsable produit
Cadrer le problème client, l'expérimentation et les critères d'acceptation ; l'ingénierie intervient uniquement si elle est prévue au devis.
Fondateur / décideur côté client
Donner accès aux clients et aux preuves existantes ; approuver les dépenses et les engagements clients.
Assistance par l'IA
Organiser les notes approuvées, relier les sources et proposer des alternatives soumises à une revue humaine.
Spécialistes et référent d'exploitation
Identifier les ingénieurs, spécialistes sécurité et cybersécurité, et l'opérateur terrain avant toute réalisation ou pilote physique ; prévoir une revue juridique si nécessaire.
Point d'acceptation : Le fondateur accepte le cadrage du problème, le périmètre du test et le plan de ressources : poursuivre, réviser ou arrêter.
Pour les équipes produit existantes : résolvez un point de blocage dans la recherche, les retours, les exigences ou la préparation d’une version. Convenez des règles de revue, testez le workflow assisté et transmettez-le à un responsable désigné.
Un ensemble de connaissances approuvé, un workflow délimité, des exemples d’évaluation et des consignes d’exploitation.
Scénario illustratif
Jalon : Transformer les retours terrain récurrents d'un équipement en une décision de modification du produit examinée par les responsables.
Hyperion · responsable produit
Concevoir et évaluer un processus assisté ; transmettre les règles de revue et les consignes d'exploitation.
Fondateur / décideur côté client
Le responsable produit approuve les priorités et accepte le processus ; l'équipe assure la revue récurrente.
Assistance par l'IA
Regrouper les rapports approuvés, retracer les sources et rédiger une proposition ; aucune autorité de mise en production ou de commande des machines.
Spécialistes et référent d'exploitation
Le service vérifie le contexte terrain ; les ingénieurs et spécialistes concernés valident les modifications ; l'opérateur autorise le déploiement et la reprise.
Point d'acceptation : Avant adoption, convenir de la fidélité aux sources, des résultats acceptés, de l'effort de revue et des reprises, en comparaison du processus actuel.
Hyperion pilote le travail produit convenu. Votre organisation conserve ses engagements commerciaux et les décisions qui lui sont attribuées. L’ingénierie, les essais sur le terrain, la sécurité, la cybersécurité et le travail juridique nécessitent des ressources de réalisation nommément identifiées.
Chaque engagement fait l’objet d’un périmètre et d’un devis individuels.
Choisissez le modèle selon le travail et les données.
Évaluez Mistral, Qwen et d’autres candidats à poids ouverts ou hébergés sur des tâches représentatives, les conditions de licence, les langues, le matériel et les contraintes d’exploitation. Utilisez la recherche d’information, la configuration ou le fine-tuning lorsque l’évaluation le justifie. La confidentialité dépend du parcours complet des données : accès, hébergement, outils, journaux, sauvegardes et responsabilité opérationnelle.
Établissez un leadership produit récurrent dans le cadre d’un mandat écrit de CPO à temps partagé.
Explorer le canevas de conception d’équipe produit
Exemple fictif détaillé · outil de planification modifiable
Des éléments probants à une décision humaine
Une équipe en charge d’équipements décide comment répondre à des signalements récurrents du terrain. L’IA peut organiser les éléments approuvés et rédiger des alternatives ; le responsable produit vérifie les sources et approuve la décision. L’ingénierie valide toute modification du produit.
Préparer les éléments probants
Entrée
Entretiens ou rapports terrain approuvés
Sortie
Thèmes et lacunes reliés aux sources
Responsabilité
L’IA assiste ; la personne chargée des sources vérifie.
Mettre la proposition à l’épreuve
Entrée
Éléments probants vérifiés et alternatives
Sortie
Une note de décision avec les hypothèses et la prochaine expérience
Responsabilité
Hyperion pilote le travail produit convenu ; le client reste responsable des engagements commerciaux.
Approuver et transmettre
Entrée
Note de décision revue et critères d’acceptation
Sortie
Une mission avec des participants désignés, des approbations et des preuves à recueillir
Responsabilité
La personne habilitée approuve ; les spécialistes qualifiés assurent la réalisation.
Exemple fictif détaillé · outil de planification modifiable
Canevas de conception d’équipe produit
Cartographiez le prochain jalon, les personnes qui en répondent et le travail que l’IA pourrait assister. Modifiez les suggestions et identifiez les ressources spécialisées manquantes avant de vous engager.
Les saisies restent dans la mémoire de cette page et disparaissent à son rechargement. Aucune saisie n’est envoyée à un modèle ni enregistrée automatiquement. Téléchargez une copie avant de quitter la page.
Votre projet de répartition du travail
Les suggestions suivent des règles explicites fondées sur votre situation, votre point de blocage et le périmètre d’utilisation des données. Ce sont des points de départ à modifier, pas un score de préparation ni une équipe autonome.
Une personne désignée examine les preuves avant tout engagement ou modification du système. L’autorité sur la sortie produit, la sécurité et les machines physiques reste aux personnes responsables et aux systèmes validés.
Votre jalon, les personnes, votre choix de données et les notes modifiées ne sont pas inclus. Vous pouvez retirer la situation sur la page de contact.
Un modèle n'est qu'un composant. Le produit est le système entier.
Chaque pilier résout un risque de mise en production différent. Ils sont conçus ensemble, car le comportement du modèle, la qualité des données, l'architecture et les opérations terrain s'influencent mutuellement.
P01
Intelligence en périphérie
SLM spécialisés et intelligence multimodale compacte
Une intelligence délimitée pour les produits où la latence, la confidentialité, l'énergie, la connectivité ou le fonctionnement hors ligne déterminent ce qui est viable.
Décisions à résoudre
Tâche visée, référence sans modèle et critères d'acceptation mesurables
Choix du modèle de base, de l'adaptation, de la distillation et de la quantification
Enveloppe de latence, mémoire, énergie, coût, mise à jour et retour arrière
Livrables décisionnels possibles
Dossier de décision modèle et déploiement
Spécification d'évaluation et de retour arrière en périphérie
P02
Systèmes de connaissances gouvernés
RAG industriel, recherche et connaissance opérationnelle de référence
Des produits de connaissance qui préservent l'autorité des sources, les droits, la provenance et l'abstention au lieu de masquer l'incertitude par des réponses fluides.
Décisions à résoudre
Autorité, propriété, droits d'accès et gestion des changements du corpus
Recherche, récupération hybride, reranking, citations et comportement d'abstention
Limites hors ligne, en périphérie, multilingues et liées au flux opérateur
Livrables décisionnels possibles
Architecture de connaissance et de récupération
Plan d'évaluation de l'ancrage, des droits et de la qualité des réponses
P03
Systèmes de données, d'évaluation et d'apprentissage
L'infrastructure de preuve derrière chaque comportement intelligent
Jeux de données, simulations, suites d'évaluation et boucles de retour traités comme des actifs produit gouvernés plutôt que comme des intrants ponctuels d'un modèle.
Décisions à résoudre
Couverture des scénarios, traçabilité, droits, qualité et versionnement des données
Combinaison des évaluations hors ligne, en simulation, hardware-in-the-loop et terrain
Régression, apprentissage après incident, surveillance et seuils de mise en production
Livrables décisionnels possibles
Spécification des données et de l'évaluation
Matrice d'acceptation et conception de la boucle d'apprentissage
P04
Architecture critique
Architecture produit, solution, système et logicielle
Une architecture responsable couvrant matériel, logiciel, IA, données, contrôle, sûreté, sécurité, personnes, périphérie et cloud — conçue pour les défaillances autant que pour le fonctionnement nominal.
Décisions à résoudre
Frontière du système et répartition IA versus fonctions déterministes
Matériel, périphérie, cloud, interfaces, fournisseurs et voie d'intégration
Comportement en panne, autorité humaine, cybersécurité et exploitabilité
Livrables décisionnels possibles
Contexte système, interfaces et décisions d'architecture
Spécification des défaillances, de l'assurance et des limites opérationnelles
Partir de la tâche
Des tâches différentes exigent des méthodes différentes.
Comparer une référence sans IA adaptée, les contraintes d’utilisation et les preuves d’acceptation avant de choisir une famille de modèles. Ce sont des alternatives, pas des étapes.
Prédiction et prévision
Approches possibles
Références statistiques, régression et modèles de séries temporelles.
Preuves à établir
Jeux de test temporels, calibration, dérive et coût des erreurs.
Optimisation et planification
Approches possibles
Règles, optimisation mathématique et simulation.
Preuves à établir
Faisabilité, violations de contraintes et sensibilité aux hypothèses.
Perception et inspection
Approches possibles
Traitement du signal, vision et modèles multimodaux si justifiés.
Preuves à établir
Conditions représentatives, faux positifs, détections manquées et incertitude.
Connaissance et langage
Approches possibles
Recherche, récupération et modèles de langage adaptés à la tâche.
Preuves à établir
Autorité des sources, droits, exactitude factuelle et abstention.
Action gouvernée
Approches possibles
Flux délimités et dispositifs d’encadrement d’agents autour d’outils autorisés.
Preuves à établir
Identité, règles, approbations, vérification du résultat, refus et reprise.
Options pour le langage et la connaissance
Choisir ce que les preuves justifient.
Ces six options concernent le langage et la connaissance. Elles ne forment ni une séquence obligatoire ni un classement par taille. Recherche, adaptation et modèles compacts peuvent se combiner ; comparer les approches pertinentes pour la tâche.
Flux, règles ou logique déterministe
À utiliser quand
Le comportement peut être spécifié et maintenu sans modèle appris.
Preuves nécessaires
Couverture des tests et effort de maintenance face aux critères d’acceptation.
Recherche et récupération
À utiliser quand
La tâche consiste à trouver des informations, dossiers ou procédures de référence.
Preuves nécessaires
Pertinence, droits, couverture des sources et fraîcheur des informations.
Modèle existant avec contexte gouverné
À utiliser quand
Un modèle existant peut accomplir la tâche avec des instructions approuvées ou des preuves récupérées.
Preuves nécessaires
Qualité, ancrage, refus, coût et limites opérationnelles.
Adapter un modèle existant
À utiliser quand
Une évaluation représentative identifie une lacune que l’adaptation pourrait traiter.
Preuves nécessaires
Droits sur les données, amélioration hors entraînement, non-régression et coût.
Modèle compact spécialisé
À utiliser quand
Un candidat compact peut satisfaire les contraintes de délai, mémoire, confidentialité ou coût.
Preuves nécessaires
Comparer petits modèles existants, adaptation ou distillation sur le matériel cible.
Un besoin différencié et des données défendables justifient d’étudier cette option exceptionnelle.
Preuves nécessaires
Comparer les alternatives ; établir capital, données, évaluation et responsabilité du cycle de vie.
Responsabilité avant implémentation
Un responsable de la décision. Une frontière de livraison explicite.
Hyperion garantit la cohérence des décisions produit et d'architecture. L'implémentation n'est jamais implicite : l'engagement précise ce qu'Hyperion prend directement en charge, ce qui reste à l'ingénierie du client et ce qui requiert des spécialistes qualifiés.
01 / DIRECT
Dirigé directement par Hyperion
Le système de décision reste responsable de bout en bout.
Intention produit, usage prévu, non-objectifs et frontière du système
Décisions d'architecture solution, système et logicielle
Stratégie de données, conception de l'évaluation et seuils d'acceptation
Répartition IA-déterministe et limites de l'autorité humaine
Décisions relatives aux fournisseurs, modèles, plateformes et voies d'implémentation
Revues de preuves, jalons de mise en production et gouvernance des changements
02 / SCOPED
Délimité avant engagement
Une Mission délimitée peut inclure des réalisations nommées par Hyperion. La proposition attribue explicitement le reste de la réalisation, la responsabilité opérationnelle du client et l’assurance indépendante qualifiée.
Implémentation de prototypes, de la récupération et des bancs d'évaluation
Adaptation, distillation, quantification et packaging en périphérie des modèles
Ingénierie des données, opérations d'annotation et pipelines de données synthétiques
Intégration plateforme, MLOps, flotte, cloud et systèmes d'entreprise
Travaux indépendants de sûreté, sécurité, conformité et certification
Transfert en production, support et responsabilité opérationnelle continue
Avant le début des travaux, la proposition nomme les responsables, les environnements, les preuves d'acceptation, les conditions de transfert et les responsabilités continues sur les modèles, les données et les changements.
Livrables prêts à décider
Ce qu'un engagement délimité peut produire
Les livrables suivent la décision à prendre. Ils sont sélectionnés dans le périmètre ; ils ne constituent pas une promesse générique pour chaque engagement.
A01
Dossier de décision produit et architecture
Usage prévu, frontière système, alternatives, vues d'architecture, interfaces, registres de décisions et recommandation construire, acheter, s'associer ou arrêter.
A02
Spécification des données et de l'évaluation
Taxonomie des scénarios, exigences de données, traçabilité, suites d'évaluation, seuils d'acceptation, politique de régression et plan de preuves terrain.
A03
Dossier d'assurance technique
Modes de défaillance, menaces et usages abusifs, supervision humaine, comportement d'ancrage et d'abstention, conditions de retour arrière et lacunes de preuve.
A04
Plan d'exploitation et de gestion des changements
Jalons de mise en production, versionnement des modèles et données, observabilité, apprentissage après incident, responsabilités fournisseurs, transfert et gestion du cycle de vie.
Choisissez le système avant de choisir le modèle.
Apportez la décision produit, les contraintes opérationnelles et les preuves dont vous disposez. La première tâche consiste à identifier la voie crédible la plus simple.